#1에서는 리스트와 클래스, numpy에 대해서 알아보았다. 하지만, 우리는 1장의 마지막 내용을 안 했기에 지금 하려고 한다. 딥러닝에 있어서 가장 중요한 것은 성능평가이다. 내가 아무리 좋은 성능을 지니고 있는 모델을 만들었다지만, 이를 어떻게 평가하겠는가? 바로 그래프 그리기와 데이터 시각화이다. 1장의 마지막 내용으로는 그래프는 그려주는 라이브러리 matplotlib이다. 단순한 그래프 그리기 그래프를 그리려면 matplotlib에서의 pyplot 모듈을 사용해야 한다. 바로 sin 함수를 그려보자. 변수 x는 np.arange(0, 10, 0.1)이라고 나타내었다. 이 뜻은 넘 파이의 arange 메소드로 넘파이 배열로 [0, 0.1, 0.2 ... 9.9, 10.0] 을 만드는 것을 의미한다...
