연습문제¶ iris 데이터를 속성별로 정규화 하시오(평균이 0, 표준편차1) In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]: f = open('iris.csv') line = f.readline() features = line.strip().split(',')[:4] labels = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'] data = [] for line in f: l = line.strip().split(',') l[:4] = [float(i) for i in l[:4]] l[4] = labe..
Numpy 항목별 적용하는 함수(ufunc)¶https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/ufuncs.html 설명x, 밑에보면 다양한 함수들이 나와있다. 136p In [7]: import numpy as np np.floor(1.1), np.ceil(1.1), np.floor(1.0), np.ceil(1.0) Out[7]: (1.0, 2.0, 1.0, 1.0) In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]: a = np.arange(9).reshape(3,3) a Out[2]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [37]: np.square(a..
2019.02.13-2 사칙연산¶ In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]: a = np.arange(12).reshape(4,3) a Out[2]: array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) In [3]: a+1 Out[3]: array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) In [4]: a-1 Out[4]: array([[-1, 0, 1], [ 2, 3, 4], [ 5, 6, 7], [ 8, 9, 10]]) In [6]: a**2 Out[6]: array([[ 0, 1, 4], [ 9, 16, 25], [ 36..
2019.02.13-1 연습문제¶ 체스판 형태로 배열을 만들려고 한다. a= np.arange(81).reshape(9,9) chess = a%2 위의 결과를 출력하여 확인하시오. 위의 결과를 plt.imshow() 함수를 써서 표시하시오. 100x100 형태의 표준정규분포로 랜덤 배열을 생성하여, plt.imshow() 함수로 표시하시오. In [2]: import numpy as np a = np.arange(81).reshape(9,9) chess = a%2 In [3]: chess Out[3]: array([[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1..
2019.02.12-2 NumPy 랜덤 생성 함수¶ np.random.rand() np.random.randn() np.random.randint() np.random.normal() np.random.uniform() np.random.permutation() np.random.choice() np.random.seed() In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt randn()¶ 0~1 사이의 임의의 실수 선택(1은 제외) In [18]: a = np.random.rand(5,5) #[0,1] 구간의 임의의 실수 선택 a Out[18]: array([[0.92766857, 0.9842186 , 0.42338498, 0.34811212, 0..
2019.02.12-1 복습¶ Iris 데이터에서 X와 y를 분리하시오 Iris 에서 세가지 품종 데이터를 분리하시오. Iris 에서 PetalLength와 PetalWidth 두 속성을 이용하여 산점도를 그리시오. (plt.scatter 함수 사용) In [3]: import numpy as np In [10]: f = open('iris.csv') line = f.readline() features = line.strip().split(',')[:4] labels = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'] data=[] for line in f: I = line.strip().split(',') I[:4] = [float(i) for i in I..
2019.02.08-1 chr() 함수와 ord() 함수¶ In [1]: ord('a') # 기본적인 문자를 0~255번 사이에 지정해 놓았다. Out[1]: 97 In [3]: chr(97) # ord() 함수와 반대이다. Out[3]: 'a' In [4]: chr(98) Out[4]: 'b' In [13]: for i in range(26): # a부터 z까지 출력하고자 할 때 print(chr(ord('a')+i)) a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z enumerate¶ In [11]: l=[5,4,1,3,2] for (i,n) in enumerate(l): #내가 원하는 값이 몇번째인지 알고 싶을 때 print(i,n) 0 5 1 4 2 1..
In [1]: import numpy as np Iris 데이터 불러오기¶ In [2]: f = open('iris.csv') '''작업내용''' f.close() In [3]: data = [] f = open('iris.csv') f.readline() # 첫 줄은 분류 목록이므로 for line in f: I = line.strip().split(',') I[0] = float(I[0]) I[1] = float(I[1]) I[2] = float(I[2]) I[3] = float(I[3]) data.append(I) if I[4] == 'Iris-setosa': I[4] = 0 elif I[4] == ..