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1. 데이터 전처리 데이터 전처리란 데이터를 학습하기 좋게 가공하는 것을 의미한다. 2. 스케일링 스케일링이란 특성별로 데이터의 스케일이 다를 때 모든 특성의 범위를 같게 만들어 주는 것이다. StandardScaling, MinMaxScaling, MaxAbsScailng, RobustScaling 등이 있다. 3. MinMaxScaling 모든 값의 범위를 0~1 사이로 변경한다. 이상치에 매우 민감하다. import numpy as np import pandas as pd import sklearn import matplotlib.pyplot as plt import os from os.path import join import warnings warnings.filterwarnings('ignor..

1. cognitive service Azure Cognitive Services는 개발자가 직접적인 AI 또는 데이터 과학 기술이나 지식 없이도 인지적 인텔리전스를 애플리케이션에 빌드하도록 지원하는 클라우드 기반 AI(인공 지능) 서비스이다. 2. computer vision api 여러 가지 사용가능한 api가 있으며 computer vision api과 ocr api를 사용해 본다. Computer Vision 서비스는 이미지를 처리하고 정보를 반환하는 고급 인지 알고리즘에 대한 액세스를 제공한다. ocr은 문자를 인식하는 서비스이다. 3. 이미지 불러오기 import requests from io import BytesIO # 이미지를 바이트로 변환 from PIL import Image #이미지..

1. matplotlib matplotlib은 numpy, pandas 등에서 사용되는 자료구조를 쉽게 시각화할 수 있도록 하는 라이브러리이다. plot은 선도를 의미한다. 2. 시각화 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt matplolib을 mpl로 불러오고 matplotlib의 pyplot 패키지를 plt로 불러온다. plt.style.use('classic') plt의 스타일을 지정한다. import numpy as np x = np.linspace(0,10,100) print(np.sin(x)) [ 0. 0.1010101 0.2020202 0.3030303 0.4040404 0.50505051 0.60606061 0.70707071 ..

1. pandas pandas 관계형 또는 레이블이 된 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 라이브러리이다. 행과 열로 만들어진 데이터 객체를 3만들 수 있으며 대용량 데이터를 처리하기에 용이하다. 2. Series import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame pandas 모듈을 불러와 pd로 사용한다. pandas 모듈에서 Series 함수와 DataFrame 함수를 불러온다. fruit = Series([2500,3800,1200,6000], index=['apple','banana','peer','cherry']) fruit apple 2500 banana 3800 peer 1200 cherry 6000 dtype: int64 print(frui..

1. numpy numpy는 Python에서 배, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 라이브러리이다. 다차원 배열 객체와 함께 작동하는 도구들을 제공하며 내부적으로는 C로 구현되어 있어 연산이 빠른 속도로 수행된다. 2. 배열 생성 import numpy as np numpy 모듈을 불러와 일반적으로 np로 사용한다. arr = np.array([1,2,3,4]) print(arr) print(type(arr)) [1 2 3 4] numpy.ndarray의 타입을 가진 1차원 배열이 생성된것을 확인할 수 있다. #zeros, ones, empty를 사용하여여 배열 생성 car = np.zeros((3,3)) print(car) [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] np.ones((3,..

1. 예외처리 예외처리는 사용 중 발생할 수 있는 모든 에러에 대해 핸들링해주는 것이다. 사용자가 제품을 사용할 때 에러가 발생하는 것은 제품과 개발자 모두에게 최악의 경험이 될것이기 때문에 실제품을 만들 때는 모든 에러에 대해서 핸들링하는 것이 중요하다. try: c = divide(5,0) except: print('Exception is occured!!') Exception is occured!! try: c = divide(10,0) except ZeroDivisionError: print('두 번째 값은 0이 되면 안됩니다. ') except TypeError: print('모든 인자는 숫자여야 합니다.') except: print('알 수 없는 오류입니다.') finally: print('감..

1. class 인스턴스를 만들어내기 위한 틀 class Person: Name = 'Default Name' def Print(self): print('My Name is {0}'.format(self.Name)) p1 = Person() p1.Print() My Name is Default Name p1 = Person() p2 = Person() p1.Name = 'rla' p2.Name = 'als' p1.Print() p2.Print() My Name is rla My Name is als Person.Title = 'New Title' #메소드 추가 print(p1.Title) New Title 2. 생성자, 소멸자 메소드 생성자와 소멸자는 인스턴스가 생성될 때 한번 실행된다. class Pe..

1. for문 상자 안에 있는 값들을 모두 꺼내서 확인해보고 싶을 때 사용한다. 들여 쓰기가 중요하다. loop1 = [2,3,4,5,6,7,8,9] loop2 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] for i in loop1: print('{0} 단----------'.format(i)) for j in loop2: print("{0} * {1} = {2}".format(i, j, i*j)) 2 단---------- 2 * 1 = 2 2 * 2 = 4 2 * 3 = 6 2 * 4 = 8 2 * 5 = 10 2 * 6 = 12 2 * 7 = 14 2 * 8 = 16 2 * 9 = 18 3 단---------- 3 * 1 = 3 3 * 2 = 6 3 * 3 = 9 3 * 4 = 12 3 * 5 = 15 3..