pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - python으로 3차원 그림 그리기 1. 데이터 준비 1) library 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm 2) 데이터 생성 - x, y : 0 ~ 100 을 101 등분 x = np.linspace(0, 100, 101) y = np.linspace(0, 100, 101) 3) meshgrid 형태 제작 X, Y = np.meshgrid(x, y) 4) X, Y 확인 print(X) print(Y) - 결과 [[ 0. 1. 2. ... 98. 99. 100.] [ 0. 1. 2. ... 98. 99. 100.] [ 0. 1. 2. ... 98. 99. 100.] ... [ 0. 1..

0. 목표 - PyQt를 활용한 radio button + push button 어플 1. 플로우 차트 2. 실습 1) library 호출 import sys from PyQt5.QtWidgets import * 2) class 및 함수 생성 (1) initUI - 버튼 생성 - 버튼 위치 생성 (2) buttonClick - 1번 라디오 버튼이 클릭된 상태면 1 출력, 2번 라디오 버튼이 클릭된 상태면 2 출력 - 이를 push 버튼(btn)과 연결 class MyApp(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.btn = QPushButton('Search') self.btn.clicked...

0. 목표 - plotly를 이용한 dengrogram 작성 1. 실습 1) 설치 pip install plotly 2) library 호출 import plotly.figure_factory as ff import numpy as np 3) 데이터 생성 - 단순 list로 데이터 생성시 에러 발생 - 최소 2개 이상의 데이터가 필요 - [1, 2, 3]의 형태가 아닌 [[1], [2], [3]]의 형태로 들어가야 함 np.random.seed(1) X = np.random.rand(15, 12) 4) 덴드로그램 생성 - 그림이 아닌 상호작용이 가능한 gui 생성 fig = ff.create_dendrogram(a) fig.update_layout(width=800, height=500) fig.show..

0. 목표 - dataprep 을 통한 EDA 1. 설치 pip install dataprep 2. 실습 1) library 호출 from dataprep.eda import * import pandas as pd 2) 데이터 읽기 - titanic 데이터 사용 train_df = pd.read_csv('/Users/pbj0812/Desktop/titanic/train.csv') 3) 전체 데이터에 대한 plot plot(train_df) - 위의 Show Stats Info 클릭시 요약 테이블 정보 호출 4) 데이터 카테고리화 및 재 시각화 - Survived와 Pclass는 숫자가 아닌 카테고리이기 때문에 object로 변환 for col in ['Survived', 'Pclass']: train_d..

0. 목표 - pandas_profiling을 통한 jupyter notebook 에서의 EDA 1. 설치 pip install pandas-profiling 2. 실습 1) library 호출 import numpy as np import pandas as pd from pandas_profiling import ProfileReport 2) 데이터 호출 - 타이타닉 데이터 사용 df = pd.read_csv("/Users/pbj0812/Desktop/titanic/train.csv") 3) 보고서 생성 profile = ProfileReport(df, title='Pandas Profiling Report', explorative=True) 4) 보여주기 profile.to_widgets() - 결과..

0. 목표 - handcalcs 라이브러리를 통한 python으로 수식 작성(Jupyter notebook) 1. 설치 pip install handcalcs 2. 실습 1) library 호출 import handcalcs.render from math import pi, sqrt, sin, asin 2) 기본 사용법 - 셀의 첫 줄에 %%render 입력 이후 적으면 수식 작성 %%render a = 2 b = 3 c = 2*a + b/3 - 결과 3) Parameters - 옵션 유무에 따라 3 열로 나눠 쓰느냐 행마다 쓰냐의 차이 %%render # Parameters a = 1 b = 2 c = 3 d = 4 %%render a = 1 b = 2 c = 3 d = 4 4) Long, Short ..

0. 목표 - sweetviz 를 통한 EDA 1. 실습 1) 설치 pip install sweetviz 2) library 호출 import sweetviz import pandas as pd 3) 데이터 불러오기 - 데이터는 타이타닉 데이터 사용 train = pd.read_csv("/Users/pbj0812/Desktop/titanic/train.csv") test = pd.read_csv("/Users/pbj0812/Desktop/titanic/test.csv") 4) 리포트 생성 my_report = sweetviz.compare([train, "Train"], [test, "Test"], "Survived") 5) 리포트 표출 - html 형식으로 표출 my_report.show_html("R..

0. 목표 - next, send, iter 실습 1. 실습 1) next - 코루틴 함수의 첫 번째 yield까지 호출한다음 대기 (1) 함수 생성 def next_test(i): print('start') while True: yield i i += 1 print('end') (2) 인스턴스 생성 a = next_test(1) (3) next 실행 next(a) - 결과 start 1 (4) next 다시 실행 next(a) - 결과 end 2 2) send - yield 구문을 특정 변수에 할당하여 코루틴과 메인루틴이 서로 통신하게 함 (1) 함수 생성 def send_test2(i): print('start') while True: value = yield i print(value) i += va..

0. 목표 - python의 삼항연산자 사용방법 습득 1. 개념 정리 1) 단항 연산자 - 연산을 수행하는 피연산자가 한개인 연산자 ex) 부호(+, -), ++, --, ! 등 2) 이항 연산자 - 연산을 수행하는 피연산자가 두개인 연산자 ex) 산술연산자(+, -, *, / 등), 복합대입연산자(=, += 등), 비교연산자(==) 등 3) 삼항 연산자 - 연산을 수행하는 피연산자가 세개인 연산자 2. 실습 1) 실습 1(and - or 사용) - 결과 : 2 - 해석 : a 와 b가 같지 않으면(조건을 만족하면) a-b(0)를 반환하고 그렇지 않으면 a+b(2)를 반환하여라. a = 1 b = 1 result = a != b and a-b or a+b print(result) 2) 실습 2(and -..

0. 목표 - python reduce 학습 1. 실습 1) 문제1 : 아래 리스트 내부에 존재하는 숫자들을 전부 합하여라. test = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] (1) 방법1 : for 문을 통한 해결 - 결과 : 55 result = 0 for i in test: result = result + i print(result) (2) 방법2 : reduce 사용 - 내장함수가 아니기에 호출 필요 - 결과 : 55 * 사용방법 : reduce(함수, 리스트, 초기값(생략가능)) from functools import reduce result = reduce((lambda x, y : x + y), test) print(result) 2) 문제2 : 아래 dict의 age의 ..