조환희의 학습 블로그

문제 1파이썬의 주석을 다는 방법에는 두 가지가 있다.이 둘을 설명하거나 예제를 들어라. 문제 2파이썬에는 % 기호를 이용해 나머지를 구할 수 있다.이를 이용하여 0~100 사이의 정수 중에 홀수를 출력하거나 리스트로 만들어라 정답 Untitled In [1]: # 이 주석은 결과가 출력이 되지 않습니다. '''이 주석은 결과가 출력됩니다.''' Out[1]: '이 주석은 결과가 출력됩니다.' In [2]: import numpy as np a=np.array(range(101)) a%2==1 list(a[a%2==1]) Out[2]: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49,..

subway 분석 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [33]: f = open('CARD_SUBWAY_MONTH_201901.csv', encoding='utf-8') head = f.readline() data=[] for line in f: l = line.strip().split(',') l2 = [i.strip('"') for i in l] l2[0]=int(l2[0]) l2[2]=int(l2[2]) l2[4]=int(l2[4]) l2[5]=int(l2[5]) l2[6]=int(l2[6]) l2.append(l2[0]//10000) l2.append((l2[0]//100)%100) # l2[0]%10000//100 l2...

그거거거거ㅏㅓ아ㅓ Roadmap¶다음 순서에 따라 단계적으로 분석을 하며, 쉬운 분석부터 조금씩 더 수준높은 분석을 하도록 하겠다. “19년 1월 서울시 치킨 판매업종 이용 통화량” 데이터 분석 a. 데이터 탐색 -> 초보적인 시각화 b. 데이터를 여러 방향으로 분석 해보기“19년 1월 서울시 중국음식 판매업종 이용 통화량” 데이터 분석“19년 1월 서울시 피자 판매업종 이용 통화량” 데이터 분석1월의 서울시 먹거리(1~3 데이터를 합친 후) 분석2018년 2월 ~ 2019년 1월 까지의 모든 데이터를 합친 후 분석5번분석을 중심으로 인사이트 도출지난 1년간의 먹거리 트렌드가 어떠했는지 알아보고, 앞으로 어떻게 변화 할지 분석Feedback (SK Big Data Hub에서 다양한 종류의 데이터를 매달 ..

2019.02.27 선형회귀 선형회귀 (Linear Regression)¶ 회귀는 데이터가 주어졌을 때, 실수값인 타겟값(또는 목표값)을 예측하는 방법이다. 나이 성별 키 몸무계 35 남 175 67 ... ... ... ... 27 여 163 52 위와 같은 데이터가 주어졌을 때, 키(데이터)에 따른 몸무계(타겟값)를 예측하는 것은 회귀 문제이다. 회귀 중에서도, 직선 또는 곧은 평면(굽은 평면이 아님)으로 타겟값을 예측하는 것을 선형회귀 라고 한다. 아래 그림에서 직선으로 예측한 경우에 해당한다. 속성이 하나 뿐일 때는 위와 같이 직선으로 표현할 수 있지만 속성이 2개일 때는 곧은 평면, 3개 이상에서는 초평면으로 표현한다. 선형회귀에서 굳이 타겟값을 별도로 구분했지만, 다르게 표현하면 타겟값을 포함..

와인 분석 와인 데이터 테스트¶ k-NN 적용¶ In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]: wine = np.loadtxt('winequality-red.csv', skiprows=1, delimiter=';') In [3]: wine.shape Out[3]: (1599, 12) In [4]: wine[:100,-1] Out[4]: array([5., 5., 5., 6., 5., 5., 5., 7., 7., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 7., 5., 4., 6., 6., 5., 5., 5., 6., 5., 5., 5., 5., 6., 5., 6., 5., 6., 5., 6., 6., 7., 4., 5., 5..

회귀는 근사 : 속성에 대해서 타겟값에 근사하는 직선을 그음 분류는 구분 : 속성에 대해서 타겟값을 분류하는 직선을 그음(클래스를 구분) sklearn 적용 기본틀¶ Iris 데이터 불러오기¶ In [2]: import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() 학습용/테스트용 데이터 분리¶ In [46]: from sklearn.model_selection import train_test_split col1 = 3 col2 = 0 X = iris.data[:,[col1, col2]] y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) 모델선정..

지난 시간에 트렐로의 ADD TO CARD 기능을 알아봤었다. 오늘은 그 밑에 있는 POWER-UPS를 다룰건데, 이 기능이 바로 다른 툴과 연동하는 기능이다. Get Power-Ups라는 글씨를 클릭하면 다음과 같은 창이 뜬다. 조금 내려보다 보면 다음 사진과 같은 Slack 툴이 보이고 Add를 눌러준다. 그러면 Add 부분이 톱니바퀴 모양으로 바뀌는데 이 톱니바퀴 모양을 클릭하고 Edit Power-Up Settings를 클릭한다. 그러면 새롭게 뜨는 다음 창에 보이는 Add Slack Alert를 눌러주고, Add Slack Team 버튼을 눌러준다. 그러면 다음과 같이 Slack URL을 쓰라는 창이 뜨게 되고, 추가하고 싶은 슬랙에 들어가 주소 앞부분을 확인 한 후 적어주면 된다. 다음과 같은..

지난 시간에 리스트, 카드, 배경화면 바꾸는 방법을 배웠다. 오늘은 카드의 세부 기능을 다루겠다. NumPy 정렬 이라는 이름의 카드를 클릭했더니 다음과 같은 창이 뜬다. 오늘은 이 창 오른쪽에 있는 ADD TO CARD 부분을 다뤄보겠다. 1. 먼저 Members를 클릭하면, 해당 트렐로에 속해있는 멤버들의 목록이 나온다.지금은 트렐로에 멤버들을 초대하지 않았으므로 자기 자신의 아이디만 뜰 것이다.아이디를 클릭하면 해당카드에 '환'과 같이 표시된다.해당 프로젝트를 맡아 할 멤버들을 표시할때 매우 유용할 것 같다. 2. 그 다음으로 Labels를 클릭하면 다음과 같이 색깔별로 포스트잇 같은 사각형들이 등장한다. 이 사각형에는 다음과 같이 글씨를 새길 수 있으며, 나는 카드마다 일의 우선순위를 정할 때 사..