문제 1Iris 데이터의 4가지 속성의 히스토그램을 2X2 모양의 서브플롯으로 표시하시오. 문제 2아래는 밤하늘의 별모양을 흉내낸 것이다.여기서 vmax=10, cmap='gray_r' 의 효과를 설명하시오. Untitled18 In [10]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt star = np.random.randint(1000, size=[200,200]) plt.imshow(star, vmax=10, cmap='gray_r') plt.colorbar() Out[10]: 정답 Untitled19 1번¶ In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt f = open('iris.csv') ..
문제 11) 임의의 컬러 사진을 plt.imshow() 함수로 표시하시오.2) 세가지 채널 중 빨간색 채널을 분리해 표시하시오. 문제 2plt.subplot() 과 plt.subplots() 의 차이점을 설명하시오. 정답 1번¶ In [1]: import matplotlib.image as mpimg img=mpimg.imread('lucy.jpg') display(img.shape) (498, 500, 3) In [3]: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) Out[3]: In [7]: plt.imshow(img[:,:,0], vmin=0, vmax=255, cmap='Reds_r') Out[7]: 2번¶ In [8]: plt..
문제 1통에 동전이 100개 들어있다. 한 번 던질 때 마다 앞면이 나온 동전들의 갯수를 적는다.통을 1000번 던졌을 때, 앞면이 나온 횟수의 분포를 히스토그램으로 나타내시오.앞면이 나온 횟수는 [56,63,48,51,...] 과 같이 길이가 1000인 리스트로 표현할 수 있다.np.random.randint(2, size=[1000,100]) 함수를 사용하면 편리하게 구현할 수 있다. 문제 2Iris 데이터의 4가지 속성을 박스플롯 으로 그리시오.그리고, 위 그래프를 보고 확인할 수 있는 Iris 데이터의 특징들을 간단히 기술하시오. 정답 1번¶ In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a=np.random.randint(2,size =..
문제 1np.random.noraml() 함수를 사용하여 평균이 x축은 평균이 5, 표준편차가 3 이고, y축은 평균이 3, 표준편차가 2 인 샘플을 1000개 만들어서 이를 산점도로 표시하시오.위의 산점도에서 축의 비율을 일정하게 놓으시오. (x축과 y축의 눈금길이가 일정하도록 한다. plt.axis() 함수 사용) 문제 2임의의 그래프를 하나 그린 다음, 제목, x축 이름, y축 이름, 범례에 한글로 된 글자를 넣으시오. 정답 Untitled16 In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.random.normal(5,3,1000) y = np.random.normal(3,2,1000) plt.scatter(X, y ,alpha..
문제 12010년 부터 2018년 까지 매년 수집한 데이터가 아래와 같다. 이를 matplotlib 의 plot 함수를 사용하여 직선 그래프로 나타내시오.직선은 빨간색 실선으로, 마커는 사각형으로 표시하시오.x축의 눈금은 년도를 나타내는 숫자로 표시하시오 data = [102, 105, 108, 129, 166, 170, 181, 182, 182] 문제 2Iris 데이터에서 sepal length 와 petal length 두 속성에 대한 산점도를 그리시오.산점도에서 점의 색깔은 품종을 나타내고, 점의 크기는 sepal width 를 나타내시오. 정답 Untitled15 1번¶ In [1]: data = [102, 105, 108, 129, 166, 170, 181, 182, 182] In [4]: ye..
문제 1"iris.csv" 를 읽어오면 (150,5) 의 Numpy 어레이로 만들 수 있다. 5개의 속성을 정규화 하라. 즉, 각 속성은 평균은 0, 표준편차가 1이 되어야 한다. 문제 2아래의 코드에서 마지막 칼럼의 값이 0 보다 큰 샘플을 모두 구하라. import numpy as np a = np.random.randn(10,3) 정답 Untitled14 1번¶ In [8]: f=open('iris.csv') line=f.readline() feature=line.strip().split(',') labels = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'] data=[] for line in f: l = line.strip().split(',') l..
문제 1"iris.csv" 파일을 open() 으로 열어서, 행의 갯수가 151 임을 확인해 보라.그리고, shape 가 (150,4) 인 X 와 (150,) 인 y 로 분리하라. 문제 2np.random.rand(), np.random.randn(), np.random.randint() 세 함수의 차이점을 설명하라. 정답 In [3]: import numpy as np f=open('iris.csv') line=f.readline() feature=line.strip().split(',') labels = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'] data=[] for line i..
문제 1아래에서 리스트의 인덱스 기능을 이용하여 5 를 출력하라. l = [[1,2], [3,4], [5,6]] 문제 2[0,1,4,9,16,25] 의 리스트를 for 와 range() 함수를 이용하여 구하라. 정답 Untitled14 In [1]: l = [[1,2], [3,4], [5,6]] l[2][0] Out[1]: 5 In [2]: s=[] for i in range(6): s.append(i**2) print(s) [0, 1, 4, 9, 16, 25]