Syeonny의 블로그

Containers 컨테이너 두 개 이상의 값을 저장함.리스트 딕셔너리 집합 튜플 컨테이너는 보통 iterable  Iterator 이터레이터 여러 개를 반환, 반복 next()를 이용하여 순차적으로 반환함. 컨테이너는 iter()를 이용하여 이터레이터로 변환 가능함 Generater 제너레이터 yield 문으로 한번에 하나의 결과 반환.yield가 호출될 때마다 함수의 실행이 멈추고, 이후 다시 호출되면 멈춘 지점부터 다시 실행이미 만든 함수를 사용하는 것은 제너레이터에 해당함. 제너레이터는 [] 대신 () 사용을 함리스트 컴프리헨션을 사용하는 것보다 메모리 사용이 적기에 제너레이터를 사용함 리스트 컴프리헨션  모든 값에 대해 조건을 적용하고 결과를 다시 리스트로 표현[조건 for i in list_n..

넘파이 numpy 기초 2 배열 인덱싱 배열 슬라이싱이 가능하다. 배열의 슬라이스로 만든 배열은 본래의 배열과 공유하고 있기 때문에, 수정하면 본래의 배열도 같이 수정된다. a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) a b = a[:2, 1:3] print(b) 정수 인덱싱과 슬라이스 인덱싱 정수 인덱싱과 슬라이스 인덱싱을 동시에 실행 가능하다. 그러나 이때 주의할 점이 있는데, 배열의 차원이 감소한다는 것이다. a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) print(a, a.shape) row1 = a[1, :] print(row1, row1.shape) 기본 연산 연산자와 함수를 사용한 배열 연산이 가능하다..

seaborn 을 이용해서 간단한 그래프를 그리는 방법 우선 seaborn 먼저 작성해 준다. import pandas as pd import seaborn as sns 그래프 그릴 때 사용할 데이터는 titanic 데이터이다. df = sns.load_dataset('titanic') titanic 데이터의 변수 목록은 위와 같다. sns.histplot(df['age'], bins = 20) bins = 지정하여 구간의 갯수를 설정한다. sns.histplot(df['age'], bins = 30, kde = True) kde 를 이용해서 확률밀도함수를 그릴 수 있다. sns.countplot(x = 'pclass', hue = "who", data = df) hue 는 색상을 지정할 열의 이름이나 ..

넘파이 넘파이는 전체 데이터 배열에 대해 빠른 연산을 제공해 주는 것이 특징이다. 또한, 선형대수, 난수 발생, 푸리에 변환 등이 가능하다. numpy 를 시작하기 앞서 import numpy as np 먼저 실행시켜 준다. ( 없다면 pip install numpy 부터 다차원 배열 numpy의 기본 자료형은 ndarray 으로 같은 종류의 데이터를 담을 수 있는 다차원 배열이다. a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] print(a) b = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print(b) c = [1, 'a', 3.5] print(c) np.array()로 생성 가능하다. a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 구조 확인은 shape 이나 ndim 으로 가능하다. a.sh..

아나콘다 공식 사이트 https://www.anaconda.com/download Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 다운로드 들어가면 바로 보이는 download는 윈도우 version 이며 밑으로 내려가면 맥과 리눅스 version 을 다운로드할 수 있다. 설치 다운로드가 끝났다면, 파일을 더블클릭하여 실행하면 된다. 차례대로 agree -> next -> next -> install 클릭하여 설치하면 된다. 이때, 아나콘다를 기본 ..