파이썬 딥러닝

이번 포스팅에서는 Pandas와 Numpy 를 이용하여 실제 데이터를 만져볼 것입니다. 해당 파일은 첨부되어 있습니다. Import pakage¶ numpy 와 pandas는 관용적으로 np, pd로 import 합니다 In [1]: import numpy as np import pandas as pd read_csv¶ 해당 함수는 pandas 모듈에있는 read_csv라는 함수로 일반적으로 데이터를 읽어올 때 많이 사용됩니다. csv파일이나 excel파일을 읽어오는데 용이합니다. (csv파일은 엑셀파일과 같다고 생각하시면 됩니다.) 해당 csv파일을 읽어오기 위해선 경로를 잡아줘야하는데 이 스크립트를 실행하는 위치와 같은 위치에 위치시켜서 놓으시면 됩니다. In [2]: ecom = pd.read_cs..

Numpy , Pandas 2021. 6. 24. 21:49

Pandas2¶ 저번글에 이어서 이번에는 DataFrame 위주로 공부해 보겠습니다. DataFrame이란 Series가 모여있는 집합으로 생각하셔도 되고, 엑셀로 생각하셔도 됩니다. 아래 간단한 예시를 들어 보겠습니다. In [24]: import numpy as np import pandas as pd sub = {"국어":(18,38,79,54,97,10,60,72,86), "수학":np.array([97,18,20,67,14,38,80,34,94]), "영어":np.array((70,80,37,94,54,10,34,87,37)), "Python":[71,37,97,28,34,87,80,34,87], "C++":[17,65,26,75,35,34,65,32,17] } person = ["A","B",..

Numpy , Pandas 2021. 6. 20. 21:16

Pandas1¶ 이번에는 데이터분석에서 많이 사용되는 Pandas라는 모듈에 대해 정리해 보겠습니다. pandas는 파이썬 패키지로 주로 데이터분석에 활용되는 모듈입니다. SQL 테이블 또는 Excel 과 같이 생긴 데이터를 주로 다룬다고 이해하시면 됩니다. 설치¶ In [1]: !pip install pandas Requirement already satisfied: pandas in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (1.1.3) Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2020.1) Requirement alre..

Numpy , Pandas 2021. 6. 18. 11:44

자주쓰이는 Numpy 함수 정리¶ 이번에는 넘파이에서 자주쓰이는 함수를 정리해 보겠습니다. 이전글에 있었던 reshape를 포함해 다음에 나오는 함수들도 매우 자주 사용하는 함수들이니 많은 도움이 될거라 생각합니다. In [ ]: copy,flatten,round,sort,std,sum,transpose 타입에 관한 함수¶ 1.astype¶ array에 담긴 데이터의 타입을 변경시켜주는 함수입니다. In [5]: import numpy as np array_1 = np.array([1,2,3,4,5],dtype='int') print(array_1) print(array_1.astype('float')) [1 2 3 4 5] [1. 2. 3. 4. 5.] 2.tolist¶ a..

Numpy , Pandas 2021. 6. 14. 08:42

Numpy¶ Numpy는 다차원 배열을 쉽게 처리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 지원하는 파이썬 패키지입니다. Numpy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공합니다. 데이터 분석을 할떄, Pandas와 함께 자주 사용하는 도구로 등장합니다. 넘파이를 사용하는 이유 : 데이터란 이미지, 오디오, 텍스트, 숫자 등 다양한 형태와 크기로 존재합니다. 사람은 이런 데이터들을 가지고 이해하지만 컴퓨터는 0 또는 1 만 이해합니다. 여기서 핵심은 데이터를 숫자의 배열로 볼 수 있습니다. 실제로 데이터 분석을 수행하기 위한 전제조건은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 데이터를 숫자 형식으로 변환하는 것입니다. 여기서 효율적으로 배열을 저장 및 조작할 수 있어야 하는데 이러한 요구사항으로 N..

Numpy , Pandas 2021. 6. 11. 01:39