보미의 Tech Blog

강의 복습 1. pandas II 더보기 1) Groupby SQL groupby 명령어와 같음 split → apply → combine 과정 거쳐서 연산 groupby 명령의 결과물도 dataframe df.groupby(기준컬럼)[적용컬럼] 한 개 이상의 column: df.groupby([column1, column2, ...])[적용컬럼] hierarchical index 두 개의 column으로 groupby를 할 경우 index 두 개 생성 unstack(): group으로 묶여진 데이터를 matrix 형태로 전환 swaplevel(): index level 변경 operations: index level 기준으로 기본 연산 수행 가능(sum 등) groupby에 의해 split된 상태를 t..

강의 복습 1. pandas I 더보기 1) pandas 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 파이썬 라이브러리 panel data numpy와 통합하여 강력한 스프레드시트 처리 기능 제공 인덱싱, 연산용 함수, 전처리 함수 등 제공 데이터 처리 및 통계 분석 위해 사용 2) series & dataframe series: column vector를 표현하는 object dataframe: data table 전체를 포함하는 object dataframe 생성: {column_name : data} dataframe indexing loc: index location(인덱스 이름) iloc: index position(인덱스 위치) dataframe handling transpose: df.T 값 출력: d..

강의 복습 1. 경사하강법 (순한맛) 더보기 1) 미분 (differentiation) 변수의 움직임에 따른 함수값의 변화를 측정하기 위한 도구 주어진 점에서의 접선의 기울기 경사상승법(gradient ascent): 미분값을 더하여 함수의 극대값의 위치를 구할 때 사용 경사하강법(gradient descent): 미분값을 빼서 함수의 극소값의 위치를 구할 때 사용 경사상승/경사하강 방법은 극값에 도달하면 움직임을 멈춤 2) 경사하강법 알고리즘 input gradient: 미분을 계산하는 함수 init: 시작점 lr: 학습률 (업데이트 속도 조절) eps: 알고리즘 종료조건 컴퓨터로 계산할 때 미분이 정확히 0이 되는 것은 불가능하므로 eps보다 작을 때 종료하는 조건이 필요 3) 편미분 (partial..

강의 복습 0. numpy 더보기 1) numpy Numerical Python 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지 Matrix, Vector와 같은 Array 연산의 사실상의 표준 특징 일반 list에 비해 빠르고, 메모리 효율적 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원 선형대수와 관련된 다양한 기능 제공 C, C++, 포트란 등의 언어와 통합 가능 설치 activate ml conda install numpy Windows 환경에선 conda로 패키지 관리 필요 jupyter 등 설치한 상태에서는 추가 설치 필요 없음 사용: 보통 np라는 별칭(alias) 이용해서 호출 import numpy as np 2) ndarray numpy는 np.array 함수 활용해서 배열 생성 np.array(배열..

강의 복습 1. File / Exception / Log Handling 더보기 1) Exception Handling 예외의 종류 예상 가능한 예외: 사전에 인지할 수 있는 예외, 개발자가 반드시 명시적으로 정의해야 함 예상 불가능한 예외: 인터프리터 과정에서 발생하는 예외, 개발자 실수 Built-in Exception: 기본적으로 제공하는 예외 IndexError NameError ZeroDivisionError ValueError FileNotFoundError 예외 처리 구문 try ~ except try ~ except ~ else try ~ except ~ finally raise: 필요에 따라 강제로 Exception 발생 assert: 특정 조건에 만족하지 않을 경우 예외 발생 2) Fi..

강의 복습 1. Python Object-Oriented Programming 더보기 1) 객체지향 프로그래밍 개요 Object-Oriented Programming(OOP) 객체: 속성(Attribute), 행동(Action) 가짐 OOP에서 속성: 변수(variable), 행동: 함수(method) 클래스(class): 설계도, 인스턴스(instance): 실제 구현체 2) 파이썬 클래스 클래스 선언: class 클래스이름(상속받는 객체) ex) class SoccerPlayer(object): object는 python3에서 자동 상속 Python naming rule snake_case: 띄어쓰기 부분에 "_" 추가, 함수/변수명에 사용 CamelCase: 띄어쓰기 부분에 대문자, Class명에 ..

강의 복습 1. Python Data Structure 더보기 1) 스택과 큐(stack & queue with list) 스택(Stack) 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 메모리 구조 → Last In First Out(LIFO) 데이터 입력: Push, 출력: Pop 리스트를 사용하여 스택 구조 구현 가능 push: append(), pop: pop() 큐(Queue) 먼저 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 데이터 구조 → First In First Out(FIFO) Stack과 반대되는 개념 리스트를 사용하여 큐 구조 활용 put: append(), get: pop(0) 2) 튜플과 집합(tuple & set) 튜플(tuple) 값의 변경이 불가능한 리스트 선언 시 []가 아닌 ()..

강의 복습 1. Variables (변수) 더보기 1) 변수와 메모리 프로그램에서 사용하기 위한 특정한 값을 저장하는 공간 선언되는 순간 메모리 특정영역에 물리적인 공간이 할당됨 변수에는 값이 할당되고 해당 값은 메모리에 저장됨 A = 8의 의미: "A는 8이다"가 아니라 "A라는 이름을 가진 메모리 주소에 8을 저장하라" 2) 변수 이름 작명법 알파벳, 숫자, 언더스코어(_)로 선언 가능하다 대소문자가 구분된다 예약어는 쓰지 않는다 ex) for, if, else 등 의미 있는 단어로 표기하는 것이 좋다 3) 간단한 연산 기본 자료형 유형 설명 예시 수치자료형 정수형 integer 양/음의 정수 1, 2, 3, 100, -9 실수형 float 소수점이 포함된 실수 10.2, -9.23 문자형 strin..

강의 복습 0. Hidden Class (컴퓨터 기초지식) 더보기 1) 컴퓨터 OS Operating System(운영체제) 프로그램이 동작할 수 있는 구동 환경 프로그램은 OS에 의존적 2) 파일 시스템 OS에서 파일을 저장하는 트리구조 저장 체계 디렉토리(Directory)/폴더: 파일과 다른 디렉토리를 포함할 수 있음 파일(File) : 컴퓨터에서 정보를 저장하는 논리적인 단위 경로: 컴퓨터 파일의 고유한 위치 절대 경로: 루트 디렉토리부터 파일위치까지의 경로 상대 경로: 현재 있는 디렉토리부터 타깃 파일까지의 경로 3) 터미널 CLI(Command Line Interface): GUI(Graphi User Interface)와 달리 텍스트를 사용하여 컴퓨터에 명령을 입력하는 인터페이스 체계 Con..