About pprof go 프로그램을 프로파일링 하여 CPU나 memroy, 혹은 go 프로그램이 사용하는 go routine 개수와 같은 여러 자원들에 대해 동적 분석 결과를 수행하는 툴 입니다. Usage Recording 사용법은 매우 간단합니다. go 언어의 시작 부분에서 다음의 고루틴을 실행한 후, 프로그램 종료 직전에 pprof를 닫으면 됩니다. // import _ "net/http/pprof" ... go func() { http.ListenAndServe(":6060", nil) }() ... f, err := os.Create("heap_usage_profile.mprof") if err != nil { logger.Fatalf("heap_usage_profile.mprof: %v", ..

np.power는 numpy가 제공하는 멱승을 계산하기 위한 함수입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다. import numpy as np np.power(2, 4)16np.power(256, 0.5) 16.0이는 당연히 벡터에 적용할 수 있습니다. arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) np.power(arr, 2)array([[ 1, 4], [ 9, 16], [25, 36]])

numpy에서의 배열 선언 방법 우선 numpy를 import import numpy as np 4x2 행렬 선언 방법들 np.ones((4, 2)) # shape 객체를(튜플로) 입력으로 받기 때문에 괄호 필요 array([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.] [1., 1.]]) 이외에 np.zeros((4, 2))는 모든 값이 0으로 채워진 배열을 생성합니다. 파이썬 리스트를 넘파이 배열로 변환 원래 있던 파이썬 배열을 numpy 배열로 변환할 수도 있습니다. arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print(arr) array([[1, 2], [3, 4] [5, 6]]) 배열 선언 시 원소의 type을 지정 arr = np.array([[1, 2], ..

numpy를 사용해 binary file을 읽는 것은 numpy.readbuffer를 통해 가능합니다. 이를 사용하면 버퍼 내 내용을 1차원 배열로 만들어 줍니다. numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0) buffer: 입력 binary data dtype: datatype count: data 수 (-1 지정 시 전체 read) offset: start offset ex. data = b'\xA1\xA2\xA3\xA4\xA5\xA6\xA7\xA8' np_data = numpy.frombuffer(data, dtype=numpy.float32) print(np_data)[-7.0965486e-17 -1.8612995e-14]

glob ? 특정 경로 내 파일들 중 특정 조건으로 필터링하여 파일들의 목록을 획득하고자 할 때 사용합니다. Usage 특정 폴더 내 모든 파일의 목록을 획득 합니다. recursive에 True를 설정하면 하위의 모든 폴더들에서도 재귀적으로 파일을 탐색합니다. import glob glob.glob('mydir/*.jpg', recursive=True) print(glob)['mydir/file1.jpg', 'mydir/file2.jpg']regular expression을 지원하기에 다음과 같이 특수 *, ?, + 등의 문자를 사용할 수도 있습니다. glob.glob('mydir/file[a-z]+')

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