Python 데이터 다루기

Numpy를 사용하기 위해서는 우선 Numpy패키지를 불러와야 합니다.많은 개발자들이 Numpy를 불러올 때 일반적으로 import numpy 보다는 import numpy as np로 불러옵니다.이번에는 numpy.ndarray 타입을 가진 배열의 모양을 얻어오는 방

Numpy에서는 같은 모양의 배열이 아니더라도 연산이 가능합니다.상수를 배열에 더하거나모양이 다른 배열끼리 덧셈 연산이 가능합니다(단, 특정 조건을 갖춘 배열이여야 합니다). 이와 같이 Numpy에서 배열의 모양이 다르더라도 자동으로 맞춰 연산하는 것을 브로드캐스팅이라

슬라이싱을 이용하여 값을 변경할 영역에 접근합니다.브로드캐스팅을 이용하여 접근한 영역의 모든 요소에 2씩 곱합니다.np.dot함수를 이용해 두 배열의 곱을 구한다.브로드캐스팅을 이용해 행렬의 모든 요소에 b를 더한다.arr\[i,j] 구문을 이용하여 배열에 접근하여 주

관계 연산자를 통해 얻은 bool 요소로 이루어진 배열을 인덱스로 사용하여 배열에서 특정값들을 추출해보겠습니다.우리는 Numpy의 특별한 관계 연산을 이용하여 다음과 같이 bool 요소로 이루어진 배열을 만들 수 있습니다.이제 해당 bool 배열을 인덱스로 사용하여 특

Numpy에서 제공하는 다양한 메소드들을 사용하기 위해 list를 numpy.ndarray타입으로 만들어봅시다.Numpy의 np.array()함수를 사용하여 Python의 list를 Numpy의 numpy.ndarray 타입으로 바꿀 수 있습니다.

Numpy dot 메소드에서 np.dot()함수를 사용하여 행렬 곱 연산을 했습니다. 그러나 3, 4차원의 배열에서 np.dot()을 사용하여 연산을 하면 의도치 않은 결과가 도출될 수 있습니다. 고차원 배열에서 Numpy의 np.dot()와 np.matmul()메소드

슬라이싱을 이용하여 board를 네개의 사분면으로 분할관계 연산자를 이용하여 요소 값 변경브로드캐스팅을 이용해 연산한다.각 전형별 최종점수 계산식을 np.array() 에 저장한다.np.dot()와 슬라이싱을 이용하여 최종점수를 계산한다.

분산 버전관리 시스템!여러 사람이 한 번에 코드를 관리하기 위한 시스템Git을 설치하여 사용해 봅시다.다음 명령을 통해서 현재 작업중인 디렉토리를 git 저장소로 지정할 수 있습니다.Git의 파일 관리 단위인 Commit을 직접 만들어 봅시다.git status를 통해

Git의 Branch란 코드의 흐름을 분산-가지치기!다음 명령을 통해서 Branch를 새로 생성할 수 있습니다.다음 명령을 통해서 현재 작업중인 Branch를 전환할 수 있습니다.다음 명령을 통해서 현재 작업중인 Branch를 원하는 Branch에 병할할 수 있습니다.

원격 저장소에 대해 이해합니다.Github는 대표적인 원격 저장소 입니다.다음 사이트에 접속https://github.com/git remote add 명령어를 이용하여 원격저장소 연동git clone 명령어를 이용하여 원격저장소를 로컬로 복사 및 연동

행과 열을 이용해서 데이터를 저장하고 관리하는 자료구조(컨테이너)주로 행은 개체, 열은 속성을 나타냄import pandas 를 통해서 진행1-D lableled array인텍스를 지정해줄 수 있음Series는 ndrarray와 유사하다!3 164 25dty

2-D labeled table인덱스를 지정할 수도 있음각 column 별로 datatype 이 다를수 있기에 .dtype 가 아닌 .dtypes를 사용Comma Seperated Value를 DataFrame으로 생성해줄 수 있다..read_csv함수를 이용.read

파이썬의 데이터 시각화 라이브러리%matplotlib inline 을 통해서 활성화pip를 이용해 matplotlib 설치numpy, pandas 등의 라이브러리 호출꺽은선 그래프를 그려주는 .plot를 이용해서 그래프를 생성x값은 index, y값은 입력한 값plt.

시계열 데이터에 주로 사용plt.plot()를 이용해서 꺾은선 그래프 생성y축 범위 및 눈금 설정x와 y의 데이터가 완전히 별개의 변수일때 사용plt.scatter()를 이용해서 산점도 그래프 생성수치형 데이터에 대한 정보(Q1, Q2, Q3, min, max)를 담은

MatPlotlib를 기반으로 더 다양한 시각화 방법을 제공하는 라이브러리커널밀도그림카운트그림캣그림스트립그림히트맵Seaborn Import 하기히스토그램과 같은 연속적인 분포를 곡선화해서 그린 그림sns.kdeplot()를 이용해서 커널밀도그림 생성범주형 column

두 DataFrame을 하나로 합칠 수 있고, 이를 병합(Merge)라고 합니다.병합하는 방법에 따라 concat()이나 merge()를 사용할 수 있습니다.사용자 정보 데이터를 pandas의 DataFrame으로 만듭니다.책 데이터를 pandas의 DataFrame으