데이터/데이터 과학
-
[Python] Google Colab 단축키 모음데이터/데이터 과학 2025. 1. 13. 13:06
Colab 단축키 정리Mac은 ctrl 대신 commend 자주쓰는 단축키셀 실행Shift + Enter셀 추가 (아래)Ctrl + M + B셀 삭제Ctrl + M + D셀 타입 변경 (코드)Ctrl + M + Y셀 타입 변경 (텍스트, 마크다운)Ctrl + M + M셀에서 주석 달기/해제Ctrl + /출력 숨기기/보이기Ctrl + M + O자동 완성Tab 나머지 단축키셀 실행Shift + Enter셀 실행 및 다음 셀 선택Alt + Enter셀 실행 후 포커스 유지Ctrl + Enter셀 추가 (아래)Ctrl + M + B셀 추가 (위)Ctrl + M + A셀 삭제Ctrl + M + D셀 복제Ctrl + M + C셀 이동 (위로)Ctrl + M + K셀 이동 (아래로)Ctrl + M + J셀 타입 변..
-
[Numpy] 난수로 배열만들기데이터/데이터 과학 2024. 12. 12. 00:24
1. 정규분포(평균 0, 분산 1)를 따르는 난수 10개 발생import numpy.random as random#정규분포(평균0, 분산1)을 따르는 난수 10개 발생rnd_data1 = random.randn(10)print(rnd_data1) 2. 1000 ~ 5000 사이의 균등 분포 난수 10개 발생# 1000 ~ 5000 사이의 균등 분포 난수 10개 발생rnd_data2 = random.uniform(1000,5000,10)print(rnd_data2) random.seed(0)를 추가하면 난수 결과값이 고정되어 바뀌지 않는다.안의 숫자는 난수 생성에 영향을 주지만 큰 의미 없어서 고정할 때만 사용하면 될 것 같다.보통 0, 42로 생성함. 반대로 random.seed(0)을 선언하지 않으..
-
[Numpy] 넘파이 기초데이터/데이터 과학 2024. 12. 12. 00:19
1. 배열 생성data = np.array([1,3,2,4,5,6,7,9,8,10])data 2. 데이터 형data.dtype data.dtype : 객체의 dtype 속성 확인 3. 차원과 원소수import numpy as npimport numpy.random as randomdata = np.array([1,3,2,4,5,6,7,9,8,10])print(data.ndim)print(data.size) data.ndim : 배열의 차원 확인data.size : 배열의 원소 수 확인 4. 기본 정렬 (오름차순)data = np.array([3,1,2,4,8,6,10,9,5,7])#현재 값 그대로 표시print(data) #정렬data.sort()#정렬 후 array 출력print(data) da..