행복한바보고양이😻

1. 인공지능(AI)이란?정의: 사람처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 기술.목적: 사람의 지능을 흉내 내어 다양한 작업을 수행.일상 예시:스마트 스피커:"오늘 날씨 어때?" 질문에 적절히 대답.(질문 → 이해 → 응답)자동차 내비게이션:최적의 경로를 찾아 안내.(지도 데이터 → 판단 → 결과 제공)   2. 머신러닝(Machine Learning)이란?정의: AI의 한 분야로, 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 예측하거나 결정을 내림.핵심 개념:데이터를 입력하면 컴퓨터가 패턴을 학습.학습 결과를 바탕으로 새로운 문제를 해결.일상 예시:넷플릭스 추천 시스템:당신이 본 영화 데이터를 학습 → 좋아할 영화를 추천.이메일 스팸 필터링:스팸 이메일의 특징을 학습 → 스팸과 일반 이메일 구분.   3...

TIP💡주피터 노트북 한글타이핑 # 한글 찍기import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sb%matplotlib inlineimport platformfrom matplotlib import font_manager, rcplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseif platform.system() == 'Darwin':    rc('font', family='AppleGothic')elif platform.system() == 'Windows':    path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"    font_name = font_mana..

Tidy Data란?데이터를 **관측값(row)**과 **특성값(column)**으로 정리하는 것.*각 행(row)**은 하나의 관측값에 해당하고, **각 열(column)**은 하나의 변수(특성)를 의미. 먼저 Pandas로 데이터를 불러오고 구조를 확인합니다.import pandas as pd# CSV 파일 불러오기df = pd.read_csv('../data/example.csv')# 데이터 구조 확인print(df.head())print(df.info()) Tidy Data로 변환하기 1. Pivot을 활용한 데이터 정리이 배열은 다양한 데이터 분석, 시각화, 수학적 연산 등에 활용될 수 있습니다.x = np.arange(0,9+1)y = xplt.plot( x, y )# 설명필요없고 표만 보여줘..

Dealing with NaN 이론      1. NaN 값 탐지하기데이터프레임에 NaN 값을 확인하려면 다음 메서드를 사용할 수 있습니다:isna() 또는 isnull(): 데이터프레임에서 NaN 여부를 Boolean 값으로 반환합니다.notna() 또는 notnull(): NaN이 아닌 값을 Boolean 값으로 반환합니다. 예제:# DataFrame 생성items2 = [ {'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes': 8, 'suits': 45}, {'bikes': 15, 'glasses': 50, 'pants': 5, 'shirts': 2, 'shoes': 5, 'suits': 7}, {'bikes': 20, '..

Pandas DataFrames 1. DataFrame 생성Pandas에서 DataFrame은 2차원 데이터 구조로, 행과 열로 구성된 데이터를 다룹니다.import pandas as pd# 데이터 생성items2 = [ {'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants': 5}]# DataFrame 생성df = pd.DataFrame(data=items2, index=['store 1', 'store 2'])# 출력 확인print(df)  출력: bikes pants watches glasses  bikes pants watches glassesstore ..

PandasPandas는 데이터 분석과 조작에 강력한 도구입니다. 아래와 같은 기능을 제공합니다:행과 열에 라벨 사용 가능기본적인 통계 데이터 제공NaN 값을 자동으로 처리숫자와 문자열을 자동으로 로드데이터셋을 병합(Merge) 가능NumPy 및 Matplotlib과의 통합 지원 1. Pandas Series 데이터 생성Pandas의 Series는 1차원 데이터 구조입니다. 라벨과 데이터를 연결하여 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다.  TIP💡 위와 같이 불러올 단어 한두단어를 누르고 'Tab' 키를 누르면 단축키를 불러올 수 있습니다.   pandas 를 불러오는 방법import pandas as pdimport pandas as pdindex = ['eggs', 'apples', 'milk', ..

Numpy란 무엇인가?Numpy는 다차원 배열을 처리할 수 있는 선형대수학(Linear Algebra) 라이브러리입니다.데이터 분석 및 과학 연산에서 매우 중요한 역할을 합니다.Numpy를 설치하려면:를 실행하세요.conda install numpy   저의 경우 기존 jupyter notebook 설치시 pandas와 같이 설치완료 하였습니다. 😁  1. Numpy 배열의 구조 이해하기Numpy 배열은 1D, 2D, 3D와 같은 다양한 차원을 지원합니다.아래 이미지는 1D 배열, 2D 배열, 3D 배열의 구조와 shape를 보여줍니다.   2. Python에서 Numpy 배열 생성Numpy 배열을 생성하는 가장 기본적인 방법:리스트와 배열의 차이를 이해하세요. Numpy 배열은 다양한 연산과 벡터화를..

Error Code오류 원인  첨부된 코드에서 발생한 문제는 다음과 같습니다:sum() 함수가 실행될 때 **TypeError*가 발생했습니다.에러 메시지: sum() missing 1 required positional argument: 'num2'.  오류 해결 방법 1.  에러 원인 분석이 문제는 sum이라는 이름의 사용자 정의 함수가 Python의 Built-in Function인 sum()을 덮어썼기 때문에 발생합니다.Python에서 Built-in Function 덮어쓰기:Python에서는 내장 함수의 이름을 변수나 함수 이름으로 재정의하면, 내장 함수가 더 이상 사용되지 않고 재정의된 이름이 우선됩니다.이로 인해 코드에서 원래의 sum() 함수 대신 사용자가 정의한 sum이 호출되었습니다.코..

FUNCTIONS (함수) 1. 구성요소def: 함수를 정의한다는 키워드.함수이름: 호출할 때 사용할 이름. (예: my_function)매개변수: 함수가 처리할 입력값. (없을 수도 있음)return: 함수 실행 결과를 반환.  2. 함수의 실행 순서함수 정의: 메모리에 저장.함수 호출: 정의된 코드를 실행.매개변수 전달: 입력값을 처리.결과 반환: 호출된 위치로 반환.    3. 함수의 반환값과 실행 예제3-1. 반환값이 없는 함수return이 없으면 결과를 반환하지 않고, 내부 로직만 실행.def say_hi(): print("안녕하세요")say_hi()# 출력: 안녕하세요     4.  파라미터가 있는 경우4-1.  파라미터가 하나인 함수파라미터로 숫자 하나를 받아 해당 숫자의 제곱을 반환하..

Python은 매우 강력하고 유연한 프로그래밍 언어로, 숫자 리스트를 역순으로 처리하는 다양한 방법을 제공합니다. list(reversed(numbers))는 가장 널리 사용되는 방법이지만, 다른 대안들도 많이 있습니다. 이번 포스팅에서는 숫자 리스트를 역순으로 나타내는 여러 가지 구문을 살펴보겠습니다. 1. 리스트 슬라이싱 사용하기리스트 슬라이싱은 가장 간단하고 직관적인 방법 중 하나입니다. 리스트를 뒤집는 데 필요한 모든 작업을 단 한 줄로 해결할 수 있습니다. numbers = [ 1, 2, 3, 4, 5 ]reversed_numbers = numbers[ : : -1 ]print( reversed_numbers ) # [ 5, 4, 3, 2, 1 ]  슬라이싱의 [start:stop:step]..