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Machine Learning/Basic of Python (Colab)4

쉽게 이해하는 파이썬 numpy, pandas 정리 & 예제! 파이썬/데이터분석에서 꼭 알아야 하는 numpy, pandas 패키지에 대해 쉽게 이해해보자 1. Numpy - C로 구현된 숫자 관련된 자료형을 처리할 수 있는 함수의 집합 - python의 성능 문제를 대부분 상쇄해줄 수 있는 패키지 1) 배열 기초 - numpy.array(list.dtype)의 구조로 배열을 만들 수 있음 → 파이썬으로 list를 먼저 만들고, numpy.array를 통해서 변환해주는 개념 - 함수를 이용하여 배열 만들기 → 규모가 큰 배열의 경우에는 numpy에 내장된 함수를 사용하여 처음부터 배열을 생성하는 것이 효율적 - 대표적인 함수 → zeros, ones, full, arrange, linspace, rando.random, random.normal 등 2차원의 배열인 .. Machine Learning/Basic of Python (Colab) 2024. 3. 24.
(파이썬 기초) if, for, while, try, except 쉽게 비교 정리 파이썬에서 자주 사용되는 if, for, while, try, except statement에 대해 쉽게 학습하자! 1. if (조건문) - 대부분의 프로그래밍 언어에서 지원하는 문법 - 직관적으로 특정 조건을 검사할 때 사용 if문에 조건을 넣지 않는 경우도 있다. 이 경우, 해당 값 자체가 True 혹은 False일때 실행문이 실행된다. if == 1 이런식으로 '=='으로 기입해야 된다. 하나만 적으면 잘못된 문법! # 실무에서 많이 쓰이는 표현 → 리스트에 데이터값들을 모두 담아두고 들어온 데이터의 길이(len)가 정상적인지 확인할 때 많이 사용한다. > 데이터를 입력받을 때, Feature들을 넣을 column의 숫자가 학습이랑 테스트가 같아야 한다. > 학습 전에 길이를 검토할 때 유용 2. .. Machine Learning/Basic of Python (Colab) 2024. 3. 13.
데이터 분석할 때 꼭 알아야 하는 Python 기본 함수 총정리! 데이터 분석할 때 꼭 알아야 하는 Python 기본 함수 정리! 1. 자료형 기본적으로 Python에는 자료형을 포함하여 연산을 할 수 있는 내장함수가 있다. 파이썬은 다른 언어와 다르게 자료형을 직접 지정하지 않는다. C와 C++의 경우, 특정 변수에 대한 자료형을 지정해줘야 하지만, 파이썬은 자료형을 추측해서 지정되므로, 변환할 때만 기입해주면 된다. → 따라서 자료형은 어떤 종류가 있는지만 알면 된다. # Number - 정수(int), 부동소수점(float), 복소수(complex)를 표현할 수 있는 자료형 # Sequence - 문자열(str), 리스트(list), 튜플(tuple) 등의 자료형으로 순서를 표현하는 자료형 → 리스트는 test 데이터와 train 데이터를 만들때 한줄씩 돌아가면서.. Machine Learning/Basic of Python (Colab) 2024. 3. 11.
(데이터분석) Anaconda & Python 설치 Google Colab 꿀팁 정리! Anaconda 및 Python 설치! Google Colab 사용법과 꿀팁! 1. Anaconda 설치 공부하면서 진행하는 실습은 대부분 Google colab에서 실시하지만 간혹 colab에서 사용할 수 없는 경우가 있어서 Anaconda를 통해 학습을 하기 좋다. 1) 구글 'anaconda' 검색해서 설치 : 'Download' 누른 후에 'Next, I agree'만 누르면 다운로드 끝 → 제일 최신버전으로 다운로드가 되는데, 사양 구분이 필요하면 버전을 체크해보고 다운로드하면 된다. # Anaconda 설치 링크 https://www.anaconda.com/download Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the .. Machine Learning/Basic of Python (Colab) 2024. 3. 9.
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