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파이썬

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Deque 자료형 Deque 자료형 앞뒤 양방향에서 요소를 추가/삭제할 수 있는 양방향 큐 형태의 추상 자료형(ADT) collections 모듈에서 deque()를 불러와서 사용 가능 리스트 대신에 사용하면, 훨씬 효율적 리스트의 pop(0)의 시간복잡도는 O(n)인데, 데크의 popleft(0)은 O(1)이기 때문

[모두의 딥러닝] 선형 회귀와 로지스틱 회귀 선형 회귀(linear regression) 가장 훌륭한 예측선 긋기 단순 선형 회귀(simple linear regression): 하나의 x만으로 y값을 설명 가능 y = ax + b 다중 선형 회귀(multiple linear regression): y를 설명하기 위해 여러 x값이 필요 최소 제곱법(method of least square) a,b를 바로 구할 수 있다. a = (x편차) * (y편차)의 합 / x편차의 합의 제곱 b = y의 평균 - (x평균 * 기울기a) 이를 통해 x에 대한 일차식을 구하면 이 직선이 바로 오차가 가장 적고 좌표의 특성을 가장 잘 나타내는 예측 직선 코딩으로 최소 제곱법 구현하기 #ch3 최소제곱법 import numpy as np x = [2,4,6,8] y ..

[파이썬 캐글뽀개기] Matplotlib - 히트 맵(Heat Map) [파이썬 캐글뽀개기] Matplotlib - 히트 맵(Heat Map) 다양한 강도, 색상으로 데이터 범위를 시각화 ex. 상관행렬의 히트맵 표시 matplotlib의 Imshow 함수 이용 #heat map import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns flights = sns.load_dataset('flights') flights = flights.pivot("month","year","passengers") fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6)) im = ax.imshow(flights, cmap='YlGnBu') ax.set_xticklabels(flights.columns, rot..

[파이썬 캐글뽀개기] Matplotlib - 박스 플롯(BOX PLOT) [파이썬 캐글뽀개기] 박스 플롯(BOX PLOT) 범주형 데이터를 기준으로 수치형 데이터의 분포 파악에 적합 Outlier: 이상치 Max: 전체 데이터 중 최댓값 Upper Quartile(Q1): 제1사분위수. 전체 데이터의 25%지점 Median: 전체 데이터 중 50%에 해당하는 중앙값 Lower Quartile(Q3): 제3사분위수. 전체 데이터의 75%이내값 Min: 최솟값 IQR: InterQuartile Range의 약어. Q3 - Q1으로 계산.

[파이썬으로 캐글뽀개기] 튜플과 딕셔너리, 집합(set) 튜플(tuple) 한번 선언시 값을 변경할 수 없음 1개의 요소를 갖는 튜플은 끝에 , 붙여야 함 객체 선언시 괄호 생략 가능 tuple = (0) >>type: int tuple = (0,) >>type: tuple tuple = 0,1,2 print: (0,1,2) type: tuple 딕셔너리(dictionary) key:value형태 딕셔너리 내 key값만 모아서 dict_keys 객체 반환, a.keys() 딕셔너리 내 value만 추출, a.values() key:value를 투플로 만들어서 반환, a.items() dict_items([(key, value), (key,value)...]) key값에 대응하는 value 반환, a.get("key이름") 존재하지 않는 key이름 입력시 non..

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