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pandas

3/17 목 목요일! 오늘은 외부 resource를 이용해서 DataFrame을 생성하는 것을 배운다. 첫 번째 방법은 CSV 파일 사용, 두 번째는 MySQL 안에 DB로부터 SQL 이용해 DataFrame을 생성 - SQL 직접 or ORM 방식(Django) Jupyter Notebook과 MySQL 연동시키기 위해 Anaconda Prompt로 외부 모듈 설치 conda activate machine conda install pymysql 1. MySQL에 새로운 schema 생성 후 메뉴에서 Open SQL Script로 DB 열기 새로운 Query Tab 열리면 번개 눌러주고, 안에 있는 DB 확인 create database lecture_0317; use lecture_0317; select * fro.. 더보기

3/16 수 수요일! 어제~오늘까지 Numpy! 오늘 오후~이번 주까지 Pandas 진도! Anaconda Prompt에서 Jupyter notebook 실행 conda activate machine jupyter notebook 1. 행렬곱 연산은 앞쪽의 2차원 matrix 열과 뒤쪽의 2차원 matrix 행 개수가 같아야 함. (3, 2) * (2, 2) import numpy as np arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # (2,3) arr2 = np.array([[4,5],[6,7],[8,9]]) # (3,2) print(np.matmul(arr1, arr2)) # matmul() 함수 사용해서 계산. 결과는 (2,2) # [[ 40 46] # [ 94 109]] 2. 전치행렬(.. 더보기

3/15 화 화요일! 우오오오 드디어 전공인 머신러닝 학습 시작! 수업 후엔 현업 개발자(무려 엔씨소프트, 넥슨코리아를 거쳐 직방)의 취업특강이 있다~ '커리어패스 가이드' : 커리어 맵, 기업별 장단점, 현업 개발자의 조언 데이터의 수집 · 가공(Data Handling)이 Machine Learning의 60~80%를 차지함 정제된 데이터 → 정확한 결과 1. Anaconda Prompt에서 Jupyter notebook 실행 2022.01.18 - [멀티캠퍼스 프로젝트형 AI 서비스 개발 5회차/Python] - 1/18 화 2. Python module 중 Pandas가 data handling에 사용됨 ← data를 사용하기에 요긴하게 만들어줌 Pandas의 data-type을 구성하고 있는 Numpy mo.. 더보기

12/26 일 성과 • 생활코딩 Python 입문 수업 : 오늘 익힌 구조와 개념들을 나열하자면 데이터 타입 - 숫자형(정수 int, 실수 float), 산술 연산자(+•-•*•/), 모듈(import math/random) - 문자형(string), .replace - 리스트형(list), len(), min(), max(), sum(), import statistics, statistics.mean(평균), random.choice(아무거나 픽) 메뉴얼과 검색 Python Tutorial, 구글링 변수 디버깅 print()로 반씩 줄여나가며 범위 좁혀가기 Visual Studio Code 런앤디버그 기능 사용, 브레이크 포인트 설정, 다음 범위 설정해서 한 번에 확인 가능 입력과 출력 입력→처리→출력, input() P.. 더보기

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