pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - python으로 포아송 분포 함수 구현 1. 사전 이론 준비 - 시행 횟수가 아주 많고, 사상 발생의 확률이 아주 작을때의 이항분포 - ex) 공장에서의 불량품 수 2. 실습 1) 네이피어 수 구현 및 확인 - 1000번 까지만 구함 - 결과 :2.7169239322355936 def exp(inp): result = (1 + 1/1000) ** 1000 result = result ** (inp) return result print(exp(1)) 2) factorial 함수 구현 및 확인 - 0을 input으로 넣었을 때는 1이 출력되도록 조건 추가 - 결과 : 6 def factorial(inp): result = inp i = inp while i > 1: i -= 1 result *..

0. 목표 - python으로 왜도와 첨도를 구현하고 scipy 함수와 비교 1. 사전이론 1) 왜도 - 사진링크 2) 첨도 - 사진링크 2. 사전 함수 준비 1) 평균 def mean(inp): result = 0 len_inp = len(inp) for i in inp: result += i result = result / len_inp return result 2) 분산 def var(inp): result = 0 len_inp = len(inp) for i in inp: result += (i - mean(inp)) ** 2 result = result / len_inp return result 3) 제곱근 def sqrt(inp): result = inp/2 for i in range(30): ..

0. 목표 - CSS로 태극 문양 그리기 1. 준비 1) 태극기 파악 - 가운데의 태극은 기울어져 있음(약 33도) 2) flow chart - 네 부분으로 나누어서 하나로 합치기 2. 실습 1) html - 태극기 안에 반원과 원 부분을 구분하고 다시 빨간 부분과 파란 부분 구분 2) css - 배경색은 하얀색(#ffffff) - 반원을 그릴 때에는 전체가 아닌 특정 부분만의 radius 적용(border-top-right-radius 등) - transform:rotate 를 통한 기울기 적용 - 비효율적...(뭔가 노가다가 심하고 div 구분의 의미가 없음) body { background: #ffffff; } .Taegeukgi { position: relative; margin: 50px aut..

0. 목표 - 동전 던지기 게임을 통한 정규분포 그래프 생성(python) - 규칙 : 게임 1회 당 동전을 10번 던져 각 0, 1점을 부여 및 합산(총 0 ~ 10점) 1. 실습 1) library 호출 import random import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 2) 시도(동전을 던지는) 횟수에 따른 점수 합산 함수 - randint를 사용하여 0 아니면 1이 랜덤으로 나오게 지정 - sum을 이용하여 모든 시도의 점수를 합산 - 결과 : 3 def game(inp): try_result = [] for i in range(inp): try_result.append(random.randint(0, 1)) result = sum(try_resu..

0. 목표 - python으로 피어슨의 상관계수 구현하기 - 상관의 정도를 나타내는 지표로 -1에서 1 사이의 값을 취함 1. 실습 1) 실습 데이터 생성 - 한눈에 봐도 상관 있어 보이는 느낌의 데이터 생성 data1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11] data2 = [2, 5, 7, 9, 12, 13, 15, 16, 19, 20] 2) 평균 함수 구현 def mean(inp): result = 0 len_inp = len(inp) for i in inp: result += i result = result / len_inp return result 3) 제곱근 함수 구현 - 반복 횟수가 커질수록 정확도 상승 def sqrt(inp): result = inp/2 for i in ..

0. 목표 - python을 통해 변동계수를 구현하고 확인 - 변동계수 : 데이터가 흩어진 정도를 비교하는 경우 사용(표준편차 / 평균) 1. 실습 1) 데이터 준비 - 두 쌍의 10개의 숫자로 이루어진 데이터 셋 생성 data1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] data2 = [2, 8, 9, 5, 5, 9, 3, 8, 12, 13] 2) 평균 함수 구현 및 확인 - 결과 : 5.5. 7.4 def mean(inp): result = 0 len_inp = len(inp) for i in inp: result += i result = result / len_inp return result mean_data1 = mean(data1) mean_data2 = mean(data2) ..

0. 목표 - 텐서플로를 활용한 긍부정 판별기 제작 1. 실습 1) library 호출 import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import imdb from tensorflow.keras.preprocessing import sequence from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.layers import LSTM import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 셋 다운로드 - imdb dataset : 영화 리뷰 및 긍 부정 결과 포함 - num_words : 가장 빈번한 단어 (x_train_all, ..

0. 목표 - UPSERT를 이용하여 값을 업데이트하기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE pbj_db.upsert_test ( id INT, myname VARCHAR(32) ); 2) 유니크 키 할당 - 이 과정을 생략할 경우 UPSERT 방식이 작동하지 않음 ALTER TABLE pbj_db.upsert_test ADD UNIQUE (id); 3) UPSERT 구문 - pbj_db.upsert_test 테이블에 1, 'a'를 넣고 만약 존재한다면 1, 'abc'로 업데이트 INSERT INTO pbj_db.upsert_test values(1, 'a') ON DUPLICATE KEY UPDATE id=1, myname='abc'; 4) 확인 SELECT * FROM pbj_db.up..

0. 목표 - 외부 csv 파일을 테이블에 넣기 1. 실습 1) 데이터 준비 - import_test.csv 파일 준비 2) 테이블 생성 - 위 파일에 맞게 생성 CREATE TABLE pbj_db.import_test ( id INT, name VARCHAR(32) ); 3) import - 좌측 db명 -> 테이블 -> 오른쪽 클릭 -> Import Wizard 4) csv 경로 설정 5) 존재하는 테이블에 넣을 것인지 새로 생성할 것인지 선택 6) 칼럼 선택 - Next 계속... 7) 확인 SELECT * FROM pbj_db.import_test; - 결과 2. 참고 - How to Import CSV file in MySQL Table by using MySQL Workbench - MySQL..

0. 목표 - ROLLUP 을 사용한 카테고리별 합계 구하기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE pbj_db.rollup_test ( year INT NOT NULL, country VARCHAR(32) NOT NULL, product VARCHAR(32) NOT NULL, profit INT NOT NULL ) ENGINE = INNODB; 2) 데이터 삽입 INSERT INTO pbj_db.rollup_test(year, country, product, profit) VALUES(2000, 'Finland', 'Computer', 1500); INSERT INTO pbj_db.rollup_test(year, country, product, profit) VALUES(2000, 'Fin..