딥러닝 아나콘다 설치 및 spider 실습

최신 아나콘다는 최신 텐서플로우워를 지원하지 않는다

https://repo.continuum.io/archive/

Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe

관리자권한으로설치

실습코드 # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ #정수형 a=1 print(a,type(a)) #실수형 b=1.0 print(b,type(b)) #문자열 c="파이썬" print(c,type(c)) #리스트[] 가변 객체 d=[1,2,1.0,"인공지능",[5,6]] print(d,type(d)) #튜플 불변객체 e=(1,2,3.0,"인공지능2") print(e,type(e)) d[3]="머신러닝" #e[3]="딥러닝" print("리스트:",d[3],"튜플:",e[3]) #사전형(딕셔너리){} f={"name":"인공지능","ver":1.1} print(f,type(f)) print("이름:",f["name"]) #집합{} //동일 타입의 중복을 허용하지 않음 g={1,2,2,3.0,'deep learning','2',"2"} print(g,type(g)) #동일타입 배열의 필요 ########################################################## #수학 파이썬 라이브러리 import numpy as np #ar=np.array([1,2,3.0]) ar=np.array([1,2,3]) print("타입",type(ar),"데이터 타입:",ar.dtype) ar=ar*2 arlist=[] for a in ar:     arlist.append(a*2) arlist=arlist*2     print(type(ar),"ar:",ar,type(arlist),"arlilst:",arlist) xar=np.array(arlist) print(type(xar)) ###################################################### ar0=np.zeros([2,3]) ar1=np.ones([2,3]) print("\n ar0:\n",ar0, "\n ar1: \n",ar1) arr=np.random.rand(3,2) print(arr) ############################################# np 통계량 arsum=np.sum(arr) armean=np.mean(arr) arstd=np.std(arr) print("합:",arsum,"평균:",armean,"표준편차:",arstd) armin=np.min(arr) armax=np.max(arr) print("최소:",armin,"최대",armax)