numpy

EDA란? 수집한 데이터가 들어왔을 때, 이를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하며 data의 feature을 파악하는 과정입니다. 주관적으로 데이터를 바라보는 것이 아닌 그래프,통계와 같은 방식들을 사용하여 직관적으로 데이터를 바라봐야합니다. 왜 EDA를 해야 하는가? 기본적으로 raw 데이터는 더럽습니다. 결측치(NAN)와 데이터의 타입 등 데이터 전처리를 진행해야 하며 data column명이 무엇을 의미하는지, 해당 데이터의 분 및 값들을 확인하면서 데이터 표현 방식을 더 잘 이해하고, 데이터들끼리의 상관관계를 바탕으로 새로운 data를 만들 수도 있기 때문입니다. 다양한 가설들을 세우고 이를 그래프나 통계적인 방식으로 확인하면서, 데이터들의 패턴을 파악 할 수 있습니다. EDA 실습 kaggle에서..

from IPython.display import Image 문제 설명 목표 같은 차원이지만 다른 모양을 가진 배열 간의 연산에서 어떻게 브로드캐스팅이 적용되는지 살펴봅시다. 같은 차원의 다른 모양을 가진 2차원 배열(행렬)의 경우 2차원 배열(행렬) 간의 덧셈 연산을 해봅시다. 예시로 3 x 3 배열(A)과 1 x 3 배열(B) 사이에 덧셈 연산, 그리고 3 x 3 배열(A)과 2 x 3 배열(C) 사이에 덧셈 연산을 행하는 코드를 살펴보겠습니다. import numpy as np A = [ [10, 10, 10], [20, 20, 20], [30, 30, 30] ] B = [ [1, 2, 3] ] C = [ [2, 2, 3], [4, 5, 6], ] A = np.array(A) B = np.array..

1. Matplotlib 시작하기 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 matplotlib 설치하기(terminal 명령어) * pip install matplotlib %matplotlib inline을 통해서 활성화 2. Case Study with Arguments plt.plot([1,2,3,4,5]) # 꺾은 선 그래프를 그려주는 함수 (실제 plotting을 하는 함수) # y = x + 1 plt.show() #plt를 확인하는 함수 Figsize : Figure(도면)의 크기 조절 plt.figure(figsize = (3,3)) # plotting을 할 도면을 선언 plt.plot([0,1,2,3,4]) # y = x plt.show() #plt를 확인하는 함수 2차함수 그래프 with pl..

파이썬으로 데이터 주무르기, pandas I. pandas 시작하기 Prerequisite: Table 행과 열을 이용해서 데이터를 저장하고 관리하는 자료구조(컨테이너) 주로 행은 개체, 열은 속성을 나타냄 Pandas 시작하기 import pandas를 통해서 진행 II. pandas로 1차원 데이터 다루기 - Series Series? 1-D labeled array 인덱스를 지정해줄 수 있음 s= pd.Series ([1,4,9,16,25]) s t = pd.Series({"one":1,"two":2,"three":3,"four":4,"five":5}) t Series + Numpy Series는 ndarray와 유사하다! s.dtype # 타입형 확인 하고 싶을때 사용 Series에 이름 붙이기 ..