차밍이

데이터 과학을 공부하는 데 있어 필수적인 데이터 시각화에 대해서 공부하도록 하겠습니다. 오늘은 Seaborn 과 matplotlib를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 데이터는 기존 라이브러리에서 제공하는 데이터를 바탕으로 진행하도록 하겠습니다. 데이터에 따른 그래프 우선 데이터의 형태에 따라 어떤 종류의 그래프를 사용하는 것이 좋은지 알아보겠습니다. 1차원 데이터 + 실수값, 실수 분포 플롯 -> 커너밀도, 러그, rugplot, kdeplot, distplot 카테고리별 데이터의 양 확인 -> countplot 다차원 데이터 (변수가 여러 개) -> 2차원 실수형 데이터 : 스캐터 플롯(jointplot) -> 3차원 이상의 실수형 데이터 : pairplot(그리드 형태로 출..

넘파이 기본 내용 넘파이(NumPy)의 주요 대상은 동종의 다차원 배열입니다. 즉 넘파이의 각 요소들은 같은 데이터 타입을 가지고 있으며, 여러 차원의 배열 형태로 데이터를 가지고 있습니다. Python에서 넘파이를 사용하기 위해서는 넘파이 라이브러리를 불러오는 것으로 사용할 수 있습니다. # Numpy 넘파이 라이브러리 불러오기 import numpy as np numpy 라이브러리에 있는 모든 함수를 사용할 때, 계속해서 numpy를 모두 써주면 귀찮기 때문에 as np를 붙여서 간단하게 줄여서 np만을 써서 numpy를 대신하는 것입니다. 배열 선언 a = [1,2,3,4,5] # List type(a) >>> list b = np.array([1,2,3,4,5]) # Array type(b) >>..

• Numpy 란? NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지로 Python 라이브러리를 import하여 사용 가능합니다. • NumPy 배열과 표준 Python 시퀀스 간의 차이점 List와 Array의 차이점 일반적으로 Python은 배열(array)을 지원하지 않습니다. 일반적으로 착각하기 쉬운 부분으로 List와 Array는 정확히는 다른 것입니다. Array는 정적 할당에 해당하며, List의 경우는 동적 할당에 해당합니다. 동적으로 계속 크기가 변할 수 있는 Python List와 달리 NumPy Array는 고정된 크기를 갖습니다. Size를 변화하면 기존의 array를 삭제하고 새로운 array를 생성해야 합니다. Numpy를 사용하면 Array를 Python에서 사용할 수..

파이썬 데이터 분석 : Kaggle 케글 도전기 그동안 기본 임시 데이터를 가지고 Python 데이터 분석에 대해서 공부했습니다. 이제는 이론적인 공부를 넘어서 Kaggle에서 실제 데이터를 가지고 데이터 분석을 진행하려고 합니다. What is Kaggle? Kaggle은 데이터 분석 및 머신러닝에 대한 경쟁과 학습을 위한 플랫폼입니다. 사실 교육보다는 Kaggle의 핵심은 Competition에 있다고 생각합니다. 실제 데이터를 바탕으로 누가 더 높은 정확도를 가지는 model을 설계하여 예측할 수 있는지를 경쟁합니다. 결과가 바로 Leader Board에 올라가서 등수와 점수가 게시됩니다. 그래서 더욱 흥미진진하게 경쟁할 수 있겠죠. 또한, 다양한 기관과 기업에서 자기들의 데이터를 competiti..

Jupyter Notebook 테마 설정 오늘은 Jupyter Notebook 테마/스킨을 적용해보려고해요. Jupyter Notebook 설치 Jupyter Notebook이 설치되어있지 않다면 아래 링크를 통해서 Anaconda를 설치하거나 command 창에서 명령어를 통해서 Jupyter Notebook을 설치할 수 있습니다. >> pip install jupyter notebook >> conda install jupyter notebook 2020/01/14 - [파이썬] - [파이썬] Python 설치하기, 아나콘다 설치하기, jupyter notebook 설치 [파이썬] Python 설치하기, 아나콘다 설치하기, jupyter notebook 설치 안녕하세요. 코찬입니다. 딥러닝과 머신러닝..

pass continue break 차이점 Python 기본 문법에 있어 pass, continue break의 차이점을 알아보겠습니다. 1. pass : 실행할 코드가 없는 것으로 다음 행동을 계속해서 진행합니다. 2. continue : 바로 다음 순번의 loop를 수행합니다. 3. break : 반복문을 멈추고 loop 밖으로 나가도록합니다. 다음의 예시를 통해 자세하게 알아보겠습니다. 1. pass 예시 for i in range(10): if i % 2 == 0: pass print(i) else: print(i) print("Done") 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Done if문을 사용해서 짝수인 경우와 짝수가 아닌 경우를 나누었습니다. 짝수인경우 pass가 수행된 후 print문이 ..

텐서플로(Tensorflow) 설치하기 텐서플로(TensorFlow)는 다양한 작업에 대해 데이터 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 뉴럴 네트워크, 딥러닝, 머신러닝 등에 사용됩니다. 구글 내 연구와 제품 개발을 위한 목적으로 구글 브레인팀이 만들었고 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈소스 라이브러리로 공개되었다. 구글의 코랩(Colab)을 사용하시면 GPU/TPU를 사용하여 코딩을 진행할 수 있습니다. 구글 코랩(Colab) 링크 https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com 먼저 파이썬 환경이 잘 구축되어있는지 확인해주세요. Python, Anaconda, Jupyter No..

Python 설치에 이어서 개발환경 구축을 위해 파이토치(Pytorch)를 설치하는 방법을 알아보겠습니다. 파이썬을 이용한 딥러닝을 위해서는 Pytorch가 필요하답니다. 텐서플로우(Tensorflow)를 가장 많이 사용하지만 최근 가장 떠오르고 있는 딥러닝 라이브러리로 Pytorch가 급성장을 이루고 있습니다. 파이토치가 좀 더 쉽게 공유하고 공부할 수 있다고 하니 여러분도 파이토치를 설치하고 사용해보시면 좋을 것 같습니다. 1. Anaconda 설치 / Python 설치 / Jupyter Notebook 설치하기 우선 파이썬 환경을 구축하지 않으셨다면 아래 링크를 통해서 아나콘다를 사용한 파이썬 환경을 구축해주세요. 2020/01/14 - [파이썬] - [파이썬] Python 설치하기, 아나콘다 설치..

안녕하세요. 코찬입니다. 딥러닝과 머신러닝에 관심을 가지면서 Python을 시작하였는데요. 쉽게 배울 수 있는 프로그래밍 언어인 Python을 사용하기위한 환겨을 설정해보겠습니다. 파이썬을 사용하기 편한 환경을 제공하는 "아나콘다(Anaconda)"를 설치하고 파이썬을 한줄씩 실행하면서 쉽게 사용할 수 있는 "Jupyter notebook"을 실행해보겠습니다. 1. 다운로드 아나콘다 홈페이지로 이동해주세요. [URL] https://www.anaconda.com/ Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform Anaconda is the standard platform for Python data science, leading in open sou..