#47. 두 과목의 평균 구하기
math_scores = [40, 60, 80]
english_scores = [30, 40, 50]
n_class = 2
n_student = len(math_scores)
score_sums = [] #빈 리스트 만들어주기1
score_means = [] #빈 리스트 만들어주기2
for _ in range(n_class): #_(반복문만 돌릴 목적)
score_sums.append(0)
for score_idx in range (n_student):
score_sums[0] += math_scores[score_idx] #score[0]에 math score를 하나씩 더해주기
score_sums[1] += english_scores[score_idx] #score[0]에 math score를 하나씩 더해주기
#score_sum의 원소 수는 총 2개
print(score_sums) #score_sums[0]은 수학 스코어 합 / score_sum[1]은 영어 스코어 합
for class_idx in range(n_class): #for loop을 통해 list의 원소들을 하나씩 평균 구해주기
class_mean = score_sums[class_idx] / n_student
score_means.append(class_mean)
print(score_means)#48. Mean Subtraction
math_scores = [40, 60, 80]
english_scores = [30, 40, 50]
n_student = len(math_scores)
for student_idx in range(n_student):
math_scores[student_idx] -= score_means[0] #인덱스 순서대로 math 리스트에서 score_means를 빼기
english_scores[student_idx] -= score_means[1] #인덱스 순서대로 english 리스트에서 score_means를 빼기
print(math_scores)
print(english_scores)#49. 분산과 표준편차
scores = [10, 20, 30]
n_student = len(scores)
score_sum, score_square_sum = 0, 0 #score_sum / score_square_sum의 0으로 설정
for score in scores:
score_sum += score #총합
score_square_sum += score**2 #제곱의 합
mean = score_sum / n_student
square_of_mean = mean**2 #평균의 제곱
mean_of_square = score_square_sum / n_student #제곱의 평균
variance = mean_of_square - square_of_mean #분산: 제평 - 평제
std = variance**0.5 #표준편차 구하기
print(variance)
print(std)
#50. Standardization
#표준화된 값= (원래 값−평균)/표준 편차
scores = [10, 20, 30]
n_student = len(scores)
score_sum, score_square_sum = 0, 0
for score in scores:
score_sum += score #scores 원소 값의 총합 구하기
score_square_sum += score**2 #scores 원소 값의 제곱 총합 구하기
mean = score_sum / n_student #평균 계산
square_of_mean = mean**2 #평균의 제곱 계산
mean_of_square = score_square_sum / n_student #재곱의 평균 계산
variance = mean_of_square - square_of_mean
std = variance**0.5
#분산과 표준편차
for student_idx in range (n_student):
scores[student_idx] = (scores[student_idx] - mean) / std #표준화구하기: (사실값 - 평균) / 표준편차
print(scores)
#표준화 진행 후 평균과 표준편차 구하기
n_student = len(scores)
score_sum, score_square_sum = 0, 0
for score in scores:
score_sum += score #원소들의 총합
score_square_sum += score**2 #원소 제곱의 총합
mean = score_sum / n_student #평균
square_of_mean = mean**2 #평제
mean_of_square = score_square_sum / n_student #제평
variance = mean_of_square - square_of_mean #분산
std = variance**0.5 #표준편차 구하기
print("mean: ",mean)
print("standard deviation: ", std)#51. 분산과 표준편차(4)
math_scores, english_scores = [50, 60, 70], [30, 40, 50]
n_student = len(math_scores)
math_sum, english_sum = 0, 0
math_square_sum, english_square_sum = 0, 0
#반복문을 통해 math,english list 총합과 제곱 총합을 구합니다
for student_idx in range(n_student):
math_sum += math_scores[student_idx]
math_square_sum += math_scores[student_idx]**2 #math 제곱의 총합
english_sum += english_scores[student_idx]
english_square_sum += english_scores[student_idx]**2 #english 제곱의 총합
#math와 english의 평균을 구합니다
math_mean = math_sum / n_student
english_mean = english_sum / n_student
#구해진 값을 통해 math와 english의 분산을 구합니다.
math_variance = math_square_sum/n_student - math_mean**2
english_variance = english_square_sum/n_student - english_mean**2
math_std = math_variance**0.5
english_std = english_variance**0.5
print(math_mean,math_std)
print(english_mean,english_std)#52. Standardization
for student_idx in range(n_student):
math_scores[student_idx] = (math_scores[student_idx] - math_mean)/math_std #math 표준화
english_scores[student_idx] = (english_scores[student_idx] - english_mean)/english_std #english 표준화
print(math_scores)
print(english_scores)
#------
math_sum, english_sum = 0, 0 #math와 english 총합 초기화
math_square_sum, english_square_sum = 0, 0 #math와 english 제곱 총합 초기화
#반복문을 통해 math,english list의 표준화된 과 제곱 총합을 구합니다
for student_idx in range(n_student):
math_sum += math_scores[student_idx]
math_square_sum += math_scores[student_idx]**2
english_sum += english_scores[student_idx]
english_square_sum += english_scores[student_idx]**2
#math와 english의 표준화된 평균을 구합니다
math_mean = math_sum / n_student
english_mean = english_sum / n_student
#구해진 값을 통해 math와 english의 표준화된 분산을 구합니다.
math_variance = math_square_sum/n_student - math_mean**2
english_variance = english_square_sum/n_student - english_mean**2
math_std = math_variance**0.5
english_std = english_variance**0.5
#-------
print(math_mean, math_std)
print(english_mean, english_std)#53. Hadamard Product
v1 = [1, 2, 3, 4, 5]
v2 = [10, 20, 30, 40, 50]
# method.1
v3 = []
for dim_dix in range(len(v1)):
v3.append(v1[dim_dix]*v2[dim_dix])
print(v3)
#method.2
v3 = []
for _ in range(len(v1)):
v3.append(0)
for dim_idx in range (len(v1)):
v3[dim_idx] = v1[dim_idx]*v2[dim_idx]
print(v3)#54. Vector Norm(3)
v1 = [1, 2, 3]
square_sum = 0
for dim_val in v1:
square_sum += dim_val**2
norm = square_sum**0.5
print("norm of v1: ", norm)#55. Making Unit Vectors
#U(unit vector) = 1/vector * norm = 1
v1 = [1, 2, 3]
print("norm of v1: ", norm)
#Unit Vector 업데이트
square_sum = 0
for dim_val in v1:
square_sum += dim_val**2
norm = square_sum**0.5
#dim_idx -> 인덱싱하기 위함
#unit vector의 norm
for dim_idx in range(len(v1)):
v1[dim_idx] /= norm
square_sum = 0
for dim_val in v1:
square_sum += dim_val**2
norm = square_sum**0.5
print("norm of v1: ", norm)#56. Dot Product(내접)
#원소 값의 합
#값이 scalar로 나온다
v1, v2 = [1, 2, 3], [3, 4, 5]
dot_prod = 0
for dim_idx in range(len(v1)):
dot_prod += v1[dim_idx]*v2[dim_idx]
print("dot product of v1 and v2: ", dot_prod)#57. Euclidean Distance
#유클리디안 디스턴스: 각 원소 간의 차 제곱의 총합을 루트한 값
#벡터 간의 거리를 알아보는 방법(= 두 점 사이를 알아보는 것)
v1, v2 = [1, 2, 3], [3, 4, 5]
diff_square_sum = 0
for dim_idx in range(len(v1)):
diff_square_sum += (v1[dim_idx] + v2[dim_idx])**2
e_distance = diff_square_sum**0.5
print("Euclidian distance between v1 and v2: ", e_distance)#58. Mean Squared Error
#For Loop을 이용해 MSE를 연산하는 방법에 대해 복습합니다
predictions = [10, 20, 30]
labels = [10, 25, 40]
n_data = len(predictions)
diff_square_sum = 0
for data_idx in range(n_data):
diff_square_sum += (predictions[data_idx] - labels[data_idx])**2
mse = diff_square_sum/n_data
print("MSE: ", mse)#59. 숫자 빈도 구하기
numbers = [0, 2, 4, 2, 1, 4, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
#number count 약어
number_cnt = [0, 0, 0, 0, 0]
#numbers의 인덱스를 반복적으로 넘겨줍니다
for num in numbers:
number_cnt[num] = number_cnt[num] + 1
print(number_cnt)#60. 합격 알려주기
score = 60
if score > 50:
print("Pass!")#61. 합격 / 불합격 알려주기
#점수를 입력합니다
score = 40
#cut off를 정해줍니다
cutoff = 50
if score > cutoff:
print("Pass!")
else:
print("Try Again!")#62. 초를 분초로 표현하기
seconds = 200
if seconds >= 60:
minutes = seconds // 60
seconds -= minutes*60
else:
minutes = 0
print(minutes, "min",seconds, "sec")#63. 초를 시분초로 표현하기
seconds = 5000
if seconds >= 60:
minutes = seconds // 60
seconds -= minutes*60
if minutes >= 60:
hours = minutes // 60
minutes -= hours*60
else:
minutes = 0
hours = 0
print(hours,"hour",minutes, "min",seconds, "sec")#64. 홀수/짝수 구하기
number = 10
if number % 2 == 0:
print("Even!")
else:
print("Odd!")#65. 두 수 비교하기
num1, num2 = 10, 10
if num1 > num2:
print("first number")
elif num1 == num2:
print("equal")
else:
print("sencond number")
#변수 전체 명을 대문자: 고정된 변수
#class name: camelcase 띄어쓰기 안쓰고 대문자 #66. 점수 부여하기
score = 70
if score > 80:
grade = 'A'
elif score > 60:
grade = 'B'
elif score > 40:
grade = 'C'
else:
garde = 'F'
print("Grade: ",grade)#67. 합격 / 불합격 알려주기
scores = [20, 50, 10, 60, 70]
cutoff = 50
for score in scores:
if score > cutoff:
print("Pass!")
else:
print("Try again")#68. 성적을 평점으로 바꾸기
scores = [20, 50, 10, 60, 90]
grades = []
#grades = list()
for score in scores:
if score > 80:
grades.append('A')
elif score > 60:
grades.append('B')
elif score > 40:
grades.append('C')
else:
grades.append('F')
print(grades)#69. 합격/불합격 학생들의 평균 구하기
score = [20, 50, 10, 60, 90]
cutoff = 50
p_score_sum, n_p = 0, 0
np_score_sum, n_np = 0, 0
for score in scores:
if score > cutoff:
p_score_sum += score
n_p += 1
else:
np_score_sum += score
n_np += 1
p_score_mean = p_score_sum/n_p
np_score_mean = np_score_sum/n_np
print("mean of passed scores: ",p_score_mean)
print("mean of non passed scores: ",np_score_mean)#70. 홀수 / 짝수 구하기
numbers = []
for num in range(10):
numbers.append(num)
numbers.append(3.14)
print(numbers)
for num in numbers:
if num % 2 == 0:
print("Even Number")
elif num % 2 == 1:
print("Odd Number")
else:
print("Not a Integer")#71. 배수의 합 구하기
multiple_of = 23
numbers = []
for num in range(100):
numbers.append(num)
#배수의 합을 구하는 숫자를 생성합니다
sum_multiple_of_n = 0
#나머지가 0인 수, 즉 숫자의 배수일 시 더해줍니다
for num in numbers:
if num % multiple_of == 0:
sum_multiple_of_n += num
print(sum_multiple_of_n)#72. 최댓값, 최솟값 구하기
scores = [60, 40, 70, 20, 30]
#데이터가 음수거나 훨씬 큰 수면 제대로 돌아가지 않음
M, m = 0, 100
#if를 두 번 쓰면 각각 다 확인
#if / elif는 조건 만족하면 넘어감
#최댓값/최솟값을 따로따로 보기 때문에 if 두 번
for score in scores:
if score > M:
M = score
if score < m:
m = score
print("Max value: ", M)
print("min value: ", m)#73. 최댓값, 최솟값 구하기(2)
scores = [-20, 60, 40, 70, 120]
#method. 1
#기준을 잡아줘서 비교를 하기 위해 최솟값을 지정해준다
M, m = scores[0], scores[0]
#리스트를 통해 갖고 있는 데이터에서 첫번째 값으로 초기화를 해주겠다
#72번 같은 오류를 방지할 수 있음
#따로따로 if문을 돌린다
for score in scores:
if score > M:
M = score
if score < m:
m = score
print("Max value :", M)
print("min value :", m)
#method. 2
#none 값을 넣으면 첫번째 만나는 score로 업데이트를 해주겠다
M, m = None, None
#if 문이 두개라면 별개의 문장이라 보면 된다.
for score in scores:
if M == None or score > M:
M = score
if m == None or score < m:
m = score
print("Max value :", M)
print("min value :", m)#74. Min-max Normalization : Normalization 방법 중 하나
#숫자 - 최솟값 / 최댓값 - 최솟값
#0 ~ 1사이에 존재
#복습하기
#정규화 -> 다양한 방법론이 있음
# 1. Normalization
# 2. Standardization
#----
scores = [-20, 60, 40, 70, 120]
#method. 1
M, m = scores[0], scores[0]
for score in scores:
if score > M:
M = score
if score < m:
m = score
for score_idx in range(len(scores)):
scores[score_idx] = (scores[score_idx] - m) / (M - m)
print("scores after normalization: \n", scores)
#----
#max - min normalization
#데이터 안의 값을 초기화
#이해가 잘 안간다
M, m = scores[0], scores[0]
for score in scores:
if score > M:
M = score
if score < m:
m = score
#max - min normalization의 최댓값은 1, 최솟값은 0이다
print("Max value: ", M)
print("Min value: ", m)#75. 최댓값, 최솟값의 위치 구하기
# 복습하기
scores = [60, -20, 40, 120, 70]
M, m = None, None
M_idx, m_idx = 0, 0
for score_idx in range(len(scores)):
#score인덱스 값을 통해 순서를 뽑아내야 하니 score_idx가 필요
score = scores[score_idx]
if M == None or score > M:
M = score
M_idx = score_idx
if m == None or score < m:
m = score
m_idx = score_idx
print('M/M_idx: ', M, M_idx)
print('m/m_idx: ', m, m_idx)
#75. 최댓값, 최솟값의 위치 구하기
# 복습하기
scores = [60, -20, 40, 120, 70]
M, m = None, None
M_idx = 0
m_idx = 0
for score_idx in range(len(scores)):
score = scores[score_idx]
if M == None or score > M:
M = score
M_idx = score_idx
if m == None or score < m:
m = score
m_idx = score_idx
print(M, M_idx)
print(m, m_idx)#76. Sorting 정렬하기
#최댓값, 최솟값의 위치를 이용하여 List를 정렬하는 방법을 배워보자
## 졸라 복습
#선택정렬? 정렬의 종류가 많아서 우선 하기
scores = [40, 20, 30, 10, 50]
sorted_scores = []
# 1. 기준이 되는 첫번째 값을 가져오기
# 2.
#이중포문 - 초기화 과정
for _ in range(len(scores)):
#리스트 초기화 과정
M, M_idx = scores[0], 0
for score_idx in range(len(scores)):
if scores[score_idx] > M:
M = scores[score_idx]
M_idx = score_idx
#남은 것 때려박기
#지우개
tmp_scores = []
for score_idx in range(len(scores)):
if score_idx == M_idx:
sorted_scores.append(scores[score_idx])
else:
tmp_scores.append(scores[score_idx])
scores = tmp_scores
print("remaining scores: ", scores)
print("sorted scores: ", sorted_scores, '\n')