Numpy 실습 Numpy 배열 연산 1. Numpy 패키지 불러오기 import numpy as np #보통 np를 붙여 numpy를 np로 대체한다. 2. Numpy 배열 만들기 import numpy as np # list 타입의 배열을 생성합니다. arr = [1, 2, 3, 4, 5] print(arr, type(arr)) [1, 2, 3, 4, 5] # numpy.ndarray 타입의 배열을 생성합니다. np_arr = np.array(arr) print(np_arr, type(np_arr)) [1 2 3 4 5] 3. Numpy 배열의 모양 numpy.ndarray타입을 가진 배열의 모양을 얻어오는 방법 A = np.array([[1, 1, 1], [2, 3 ,4]]) print(A.shap..
AI_Bootcamp
Mission: avengers, Assemble! icsubi를 다 만들고 보니 사이렌이 울렸다. 국제보안기구 에게서 긴급 이메일이 도착했다. 죄없는 컴퓨터들에게 무차별적인 Request를 통해 이상상태로 만드는 악당 가 인터넷을 침략하려고 한다는 소식을 전했다. 이를 막기 위해 최정예부대인 우리는 Abengers (저작권을 조심합시다) 를 소집하기로 했다. 도와줘요 Abengers! 이 미션은 다음 데이터셋을 이용해서 진행합니다. 제출할 파일 : abengers.ipynb Core Mission 다음 질문에 답하시오. 캐릭터는 저마다 지능, 힘, ... 등 다양한 수치를 지니고 있다. 이러한 수치의 합이 가장 큰 캐릭터는 누구인가? 이를 보이기 위한 과정을 보여라. 좋은 캐릭터와 나쁜 캐릭터의 능력치..
Mission: It's Your Turn! 1. 본문에서 언급된 Featurn를 제외하고 유의미한 Feature를 1개 이상 찾아봅시다. Hint: Fare? Sibsp? Parch? # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline # 데이터 불러오기 titanic_df = pd.read_csv("./train.csv") titanic_df PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Ha..
In [2]: # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [3]: # 데이터 불러오기 titanic_df = pd . read_csv ( "./train.csv" ) titanic_df Out[3]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradl..
In [2]: # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [3]: # 데이터 불러오기 titanic_df = pd . read_csv ( "./train.csv" ) titanic_df Out[3]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradl..
Exploratory Data Analysis ¶ 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 통달해봅시다.with Titanic Data 분석의 목적과 변수 확인 데이터 전체적으로 살펴보기 데이터의 개별 속성 파악하기 0. 라이브러리 준비 ¶ In [3]: # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [6]: # 데이터 불러오기 titanic_df = pd . read_csv ( "./train.csv" ) titanic_df Out[6]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Pa..
FLASK 환경세팅 virtualenv 설치하기 가상환경 만들기 해당 가상환경으로 이동하기 가상환경으로 이동했을때 모듈상태 확인 flask를 설치 한 후 모듈 상태 확인 app.py라는 파일을 만든 후 실행하기
4. Seaborn Matplotlib를 기반으로 더 다양한 시각화 방법을 제공하는 라이브러리 커널밀도그림 카운트그림 캣그림 스트립그림 히트맵 Seaborn Import 하기 import seaborn as sns 커널밀도그림( Kernel Density Plot) 히스토그램과 같은 연속적인 분포를 곡선화해서 그린 그림 sns.kdeplot() # in Histrogram import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd x = np.arange(0,22,2) y = np.random.randint(0,20,20) plt.xticks(np.arange(0,22,2)) plt.hist(y,bins=x) plt.show() # kd..
3. Matplotlib Case Study 꺾은선 그래프(Plot) .plot() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd x = np.arange(20) # 0~ 19 y = np.random.randint(0,20,20) # 난수를 20번 생성 plt.axis([0,20,0,20]) plt.yticks([0,5,10,15,20]) plt.plot(x,y) plt.show() # Extra: y축을 20까지 보이게 하고 싶다면?, y축을 "5"단위로 보이게 하고 싶다면? # .axis(), yticks() 산점도 (Scatter Plot) .scatter() plt.scatter(x,y) plt.show() 박스 그..
