Data Science LAB

1. 빈 스케치북 그리기 import cv2 import numpy as np # 세로 46 * 가로 640, 3 Channel(RGB)에 해당하는 스케치북 img = np.zeros((460,640,3), dtype = np.uint8) # img[:] = (255,255,255) # 전체 공간 흰색으로 채우기 # print(img) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() numpy를 활용하면 빈 스케치북의 사이즈를 설정할 수 있고, 지정 영역의 색상을 지정할 수도 있다. 2. 일부 영역 색칠 import cv2 import numpy as np # 세로 46 * 가로 640, 3 Channel(RGB)에 해당하는 스케치북 img =..

안녕하세요! 오늘은 지난 포스팅에 이어서 Pandas라이브러리를 이용해 list, dictionary, array형식의 데이터를 데이터프레임형식으로 변환해보도록 하겠습니다. (ง •_•)ง 먼저, 간단하게 리스트와 array를 생성해 봅니다. import pandas as pd import numpy as np col_name1 = ['col1'] list1 = [1,2,3] array1 = np.array(list1) print('array1 shape: ',array1.shape) array는 1차원으로 구성되어 있는 데이터이며 3개의 로우가 있는 리스트가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 리스트 -> 데이터프레임 pd.DataFrame(리스트이름,컬럼명) 을 이용해 데이터프레임 형식으로 바꿔 줍니다..

안녕하세요(. ❛ ᴗ ❛.)! 오늘은 데이터분석의 가장 기초 라이브러리인 Pandas에 대해 공부해 보려고 합니당! 판다스는 지난번에 공부했던 넘파이에 비해 데이터 핸들링이 훨씬 유연하고 쉽다는 장점이 있는 라이브러리 입니다. 데이터 분석에서 가장 자주 쓰이는 라이브러리이기도 합니다...ㅎ 판다스에서 가장 중요한 것은 DataFrame입니다. 데이터 프레임은 행과 열로 구성되어 있는 2차원의 데이터 구조라고 생각하면 됩니다. Series -> 컬럼이 하나인 구조체 DataFrame -> 컬럼이 여러개인 구조체 라고 생각하시면 될거 같습니당! 오늘은 데이터프레임 형식으로 데이터를 불러오고, 판다스를 이용해 아주 기초적인 분석을 해보도록 하겠습니다(●'◡'●) 먼저, 캐글에서 데이터 분석에 사용할 데이터를 ..

NumPy 소개 Numerical Python을 의미하며 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 대표적인 패키지이다. 다차원의 행렬구조인 ndarray를 지원하여 배열을 쉽게 생성하고 다양한 연산을 수행할 수 있다. 모듈 임포트 import numpy as np as np를 사용하여 약어로 듈을 표현해 주는것이 좋음 array() array1 = np.array([1,2,3]) print('array1 type : ',type(array1)) print("array1 형태 : ",array1.shape) #1차원 array로 3개의 데이터를 가지고 있음 array2 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print('array2 type : ',type(arr..