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Programming/Python

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분명 숫자인데 문자열로 인식하는 경우 데이터프레임에서 가끔 분명 숫자인데, 스트링으로 받아들이고 object를 반환하는 경우가 있다. 437,845,897 -> 스트링 왜 그럴까? 바로 콤마(,) 때문이다. 이것을 숫자로 쓰기 위해서는 먼저 콤마를 없애주고 Teststring = '437,845,897' Teststring.replace(',', '') 스트링의 replace() 메소드를 통해 ,를 없애준다. Teststring = '437,845,897' Teststring.replace(',', '') float(Teststring)

NaN, Na, None 차이

matplotlib에서 한글 표현안될 때 import matplotlib as mpl # 폰트 변환 # Windows mpl.rc("font", family='Malgun Gothic') # MacOS mpl.rc("font", family='AppleGothic') # 마이너스 사인 수정 mpl.rc('axes', unicode_minus=False) 이렇게 폰트 설정을 변환하여 한글을 표현할 수 있고, axes에 마이너스가 있을 경우 깨지는 것은 unicode_minus=False로 해결 가능하다.

%matplotlib inline의 의미 %matplotlib inline IPython 에서 제공하는 Rich output 에 대한 표현 방식. Rich output : 이미지, 소리, 애니메이션 등 notebook을 실행한 브라우저에서 바로 파일을 볼 수 있게 해주는 방식

numpy.random 모듈 난수 배열의 생성 numpy.randdom 모듈 randint(low, high=None, size=None, dtype='1') normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) random(size=None) randint(low, high=None, size=None, dtype='1') 정수 표본을 추출하여 배열을 반환 normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 정규 분포 확률 밀도에서 표본을 추출하여 배열로 반환한다. 정규 분포의 평균(loc, 표준편차(scale)을 지정할 수 있다. mean = 0 std = 1 data = np.random.normal(mean, std, 100000) plt.hist(data, bins=500) plt.show() random(si..

numpy 브로드캐스팅 브로드캐스팅 Broadcasting(브로드캐스팅) : 다른 형상 간 연산이 가능하도록 하는 것. $$\begin{align}A+B=\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \\ 10 & 11 & 12 \end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \\ 10 & 11 & 12 \end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}\end{align}$$ 이렇게 배열B가 A에 맞게 열을 저절로 채워서 연..

Numpy 튜토리얼 numpy 특징 Numerical Python 강력한 다차원 배열과 행렬 연산 다양한 선형 대수학 함수와 난수 간결한 코딩 for문과 numpy 비교 # 두 개의 리스트에 난수(random number)를 저장 import numpy as np n = 100000 w = [np.random.random() for _ in range(n)] x = [np.random.random() for _ in range(n)] # list의 값을 np 배열로 복사 wnum = np.array(w) # ndarray type xnum = np.array(x) %%time total = 0 for i in range(n): total += w[i]*x[i] print(total) %%time total = np.dot(..

함수와 뉴런, 인공신경망의 구현 함수란? $$F(u,v)=\left ( \frac{2}{N}\right)^{{\frac{1}{2}}}\left ( \frac{2}{M} \right )^{{\frac{1}{2}}}\sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{M-1}\Lambda (i).\Lambda(j).cos\begin{bmatrix} \frac{\pi .u}{2.N}(2i+1)\end{bmatrix}cos\begin{bmatrix} \frac{\pi .u}{2.M}(2j+1)\end{bmatrix}.f(i,j)$$ 이산 코사인 변환함수라는 것이다. 이 함수를 통해서 큰 이미지나 영상을 압축해서 작은 크기로 변환하고 다시 복원하는 것을 할 수가 있다. 과거에 과학자들이 만든 이 함수를 통해서 오늘날에 이르러서 잘 활용하고 있는 것..

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