히니

객체(Object) 객체(Object)란 물리적으로 존재하거나 추상적으로 생각할 수 있는 것 중에서 자신의 속성을 가지고 있고 다른 것과 식별 가능한 것을 말함. 예를 들어 물리적(유형)으로 존재하는 자동차,컴퓨터,사람과 추상적(무형)으로 존재하는 강의,주문 모두 객체가 될 수 있다. 사람이라는 객체는 이름,나이,성별 등과 같은 속성과 먹다,걷다,자다 등의 동작을 가진다. 이러한 속성들을 field, 동작들을 method라고 부른다. 클래스(Class) 클래스(Class)란 프로그램에서 객체를 생성하기 위한 일종의 설계도. 객체가 가지는 속성(필드)과 동작(메소드)로 이루어져 있다. 붕어빵(객체)를 만들기 위한 붕어빵 틀(클래스)라고 비유를 함. 클래스는 필드(Fiel),생성자(Constuctior),메..

Numpy의 핵심인 다차원 행렬 자료구조 클래스 실제로 파이썬이 제공하는 List자료형과 동일한 출력형태를 가짐 import numpy as np a = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) b = np.arrya([0.12,0.34,0.45,0.66]) c = np.array(['a','b','c']) print(type(a)) >> class 'numpy.ndarray' 로 나오는 것 확인 ● Python리스트 -여러가지 타입의 원소 -linked List구현 -메모리 용량이 크고 속도가 느림 -벡터화 연산 불가 ● Numpy ndarray -동일 타입의 원소 -contiguous memory layout -메모리 최적화, 계산속도 향상 -벡터화 연산 가능 https://iop88..

https://rfriend.tistory.com/284 [Python NumPy] 무작위 표본 추출, 난수 만들기 (random sampling, random number generation) 이번 포스팅에서는 시간과 비용 문제로 전수 조사를 못하므로 표본 조사를 해야 할 때, 기계학습 할 때 데이터셋을 훈련용/검증용/테스트용으로 샘플링 할 때, 또는 다양한 확률 분포로 부터 데 rfriend.tistory.com seed: 난수 생성 초기값 부여 size:샘플 생성(추출)개수 및 array shape설정 1-1) 이항분포로부터 무작위 표본 추출 np.random.binominal(n,p,size) 1-2)초기하분포에서 무작위 표본 추출 np.random.hypergeometric(ngood,nbad,..

먼저 condition을 정의하고 &와 | 연산자로 복합조건을 생성한다. ex) 조건1 condition1= ( df ['fare'] > 30) 조건2 codition2 = (df['who'] == 'woman') df.loc[ condition1 & condition2] [출력] 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C First woman False C Cherbourg yes False 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S First woman False C Southampton yes False 1 3 female 38.0 1 5 31.3875 S Third woman False NaN Southampton yes False 1 1 female NaN 1 0 146.5..