코코잼잼의 개발 도전

머신러닝을 공부하다 보면 Feature Engineering의 Scaling에서 Normalization와 Standardization에 대한 지식이 필요하다. 일반적으로 Normalization과 Standardization 모두 정규화라고 해석되기도 하지만 정규화와 표준화로 구분 지었다. 1. Normalization (정규화)란? 통계분석이나 머신러닝의 알고리즘에 있어 가장 기본적인 가정은 [ 데이터가 정규성을 띤다(정규분포를 따른다) ]이다. 정규화란 데이터의 값을 공통 척도 또는 비슷한 값 분포에 맞추는 데이터 변환 프로세스이다. 즉, 정규화의 목적은 Dataset의 Numberical Value 범위의 차이를 왜곡하지 않고 비슷한 정도의 Scale로 반영되도록 변경하는 것이다. 예를 들어 키와..

Plotly 공식 홈페이지에서는 학습에 용이한 다양한 데이터셋을 제공한다. Plotly 제공 데이터셋 링크 : https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.data.html plotly.data package — 5.14.1 documentation plotly.data package Built-in datasets for demonstration, educational and test purposes. plotly.data.carshare() Each row represents the availability of car-sharing services near the centroid of a zone in Montreal over a month-l..

Plotly에서 그래프를 그리는 가장 보편적인 방법은 ① 기초 그래프를 생성 후 ② 다양한 방법으로 그래프를 업데이트 하는 2단계를 거치는 방법이다. 2장에서는 기초그래프 생성에 대한 내용을 다뤄보았다. [Python plotly 시각화] 2. Graph Object 와 Plotly Express 이번 3장에서는 그래프 업데이트에 대한 5가지 함수 기능에 대해 알아보자. Plotly의 기본 문법과 여러 그래프들은 이 5개 함수를 활용한 Plotly 그래프의 튜닝과정이다. 1. add_trace( ) 2. update_trace( ) 3. update_layout( ) 4. update_xaxes( ) / update_yaxes( ) 공식 홈페이지 : https://plotly.com/python-api-..

공식홈페이지 링크 : https://plotly.com/python/graph-objects/ Plotly에서 그래프를 그리는 방법은 크게 두 가지이다. 1. Graph_objects 2. Express ** 실습 데이터 ** 더보기 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"], "Contestant": ["Alex", "Alex", "Alex", "Jordan", "Jordan", "Jordan"], "Number Eaten": [2, 1, 3, 1, 3, 2], }) 1. Graph_objects Graph_objects는 줄여서 go라고 많이..

Plotly는 Interactive한 시각화가 가능한 Python의 그래픽 라이브러리이다. 공식 홈페이지 : https://plotly.com/python/ Plotly Plotly's plotly.com 특징 1. Interactive한 시각화가 가능하며 사용자가 쉽게 줌인, 줌아웃 및 툴팁을 활용한 데이터 확이이 가능 (Matplotlib / Seaborn 과 가장큰 차이점) 2. Dash, Chart Studio와 같은 Visualiastion tools 연동으로 Web 및 Application을 통해서도 확인 가능 3. Matplotlib 대비 간편한 코드 4. Python 뿐 아니라 R, Julia, MATLAB 등에서도 사용 가능 5, Pandas와 호환가능하여 Pandas데이터 프레임에서 바..

Ⅰ. 문자열의 이해 1. 문자열과 메모리 공간 2. 문자열의 인덱싱 3. 문자열의 슬라이싱 슬라이싱(slicing) : 문자열의 주소값을 기반으로 문자열의 부분값을 반환하는 기법이다. 4. 문자열의 연산 (1) 문자형 + 정수형의 덧셈 연산은 실행되지 않음. (2) 문자열 표현과 특수문자 It`s OK.처럼 아포스트로피(`)가 문장에 들어가는 경우 - “”로 문자열 표현 - 두 줄 이상의 표현 : 큰 따옴표(")나 작은따옴표(')를 3개로(')를 3 연결하는 방법 Ⅱ. 문자열 서식 지정 1. % 서식과 format( ) 함수 print(1,2,3) print(“a”+“ ”+“b”+“ ”+“c”) print(“%d %d %d” %(1,2,3)) print(“{} {} {}”.format(“a”,“b”,“c..

Ⅰ. 함수 기초 1. 함수의 장점 ① 필요할 때마다 호출 가능 ② 논리적인단위로분할가능 ③ 코드의 캡슐화 2. 함수의 선언 def 함수이름 (매개변수 #1 ...) : 수행문 1 수행문 2 return (1) 함수 이름 - 소문자로 입력 - 띄어쓰기를 할 경우에는 _ 기호를 사용 (2) 선언 후 따로 변수에 값을 할당하여 실행 3. 함수의 형태 Ⅱ. 함수 심화 1. 함수의 호출 방식 2. 변수의 사용 범위 (1) 지역 변수 : 함수 내부에서만 사용 (2) 전역 변수 : 프로그램 전체에서 사용 (3) 함수 내에서 변수를 전역 변수로 선언하기 위해서는 global 키워드 사용 3. 재귀 함수 (1) 함수가 자기 자신을 다시 부르는 함수 (2) 점화식, 팩토리얼 함수 등등 함수 안에 함수명이 다시 들어감 Ⅲ...

Ⅰ. 조건문 1. 조건문 if-else 문 2. 조건의 판단 (1) 비교 연산자 (2) True와 False의 치환 (3) 논리 연산자 3. if – elif – else 문 여러 개의 조건을 하나의 if 문에서 검토하는 조건문 Ⅱ. 반복문 1. for 문 (1) range 문법의 기본 구조 for 변수 in range(시작번호, 마지막 번호, 증가 값) (2) 리스트 지정 for 변수 in [리스트] 2. while 문 (1) for 문과 반복 문의 결합 형태 (2) 반복 횟수가 명확하지 않고 조건을 만족하면 프로그램을 종료 3. 반복 문의 제어 (1) break 문 : 반복문에서 논리적으로 반복을 종료 ( if 문에 사용 ) (2) continue 문 : 특정 조건을 제외하고 다음 반복문 수행 (3)..

1. List Comprehension의 정의 Pyrhon 공식 홈페이지 설명 Link : https://docs.python.org/3/search.html?q=list+comprehension&check_keywords=yes&area=default List Comprehension A compact way to process all or part of the elements in a sequence and return a list with the results. result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0] generates a list of strings containing even hex numbers (0x..) in the..

Ⅰ. 화면 입출력 1. 표준 입력 함수 : input( ) (1) 사용자가 문자열을 콘솔 창에 입력할 수 있게 해 줌 (2) 문자형으로 인식 (3) float( ), int( )로 변경 가능 2. 표준 출력 함수 : print( ) , 나 +로 자료 연결 가능 3. 데이터의 타입 : int, str, float, bool (1) int 형 : 정수 (2) float 형 : 실수 (3) str 형 : 문자형 (4) bool 형 : 논리형 True / False Ⅱ. 리스트의 이해 1. 리스트의 개념 일반적인 배열로 생각 : [ ]로 입력 2. 인덱싱과 슬라이싱 (1) 인덱싱 : 첫 번째 값을 0으로 인식 x = "Hello World!!" # Hello의 알파벳 o 추출 print(x[4]) # World..