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

0608 while문까지해서 반복문 끝냈습니다...!! 거의다 끝나가네요!

Python 과외 2021. 6. 8. 20:48

수업 내용 이해¶ 우리가 배운 데이터 타입을 다시 한번 생각해 보면, "정수, 실수, Boolean, 문자열, 리스트"였습니다. 이 중, 정수와 실수는 하나의 숫자만 가지는 단순 데이터 타입이므로, 결국 여러 정보를 넣을 수 있는 타입은 String과 리스트 입니다. String의 경우는 처리에 제약(숫자와 글자가 섞일수는 있으나, 하나의 덩어리로 취급 해야 하므로)이 있으므로, 결국 리스트만이 우리가 배운 유일한 것이였습니다. 물론 리스트도 유용한 타입이지만, Python은 프로그램의 목적에 맞는 다양한 타입을 제공합니다. 본 수업에서는 리스트처럼 복수의 데이터를 처리하면, 각각 서로 다른 특징과 용도를 갖는 tuple, set, dictionary에 대해서 배웁니다. Data Collection Ty..

Python 기초 2021. 6. 7. 12:51

수업 내용 이해¶ 컴퓨터를 통한 문제 해결을 위해서 우리는 정수, 실수, 문자열 등을 프로그램 실행중에 만들어서 사용하였다. 하지만 실제 큰 프로그램들은 수시간 수년동안 쌓여진 데이터를 취급하는 목적으로 사용하며, 이경우 컴퓨터의 전원이 꺼져도 유지되는 디스크의 파일 사용은 필수적인다. 본 수업에서는 어떻게 파을 열고 닫으며, 내용을 읽고 쓰는지를 배운다. 하지만 본 수업에서는 파일에 대한 모든 것을 다룰수는 없다. 소프트웨어 전공 수업에는 파일 처리(File Structure)라는 과목이 있으며, 이 수업에서 파일을 다루는 복잡한 많은 내용을 다루게 된다. 따라서 본 수업에서의 기초적인 지식을 토대로 추가적인 학습을 한다면, 본인의 프로그램이 디스트에 저장된 큰 파일을 처리하는 등의 목적을 이룰수 있다..

Python 기초 2021. 6. 4. 11:50