Python (46) 썸네일형 리스트형 파이썬 (callable, partial) 1. callable callable은 파이썬 내장 함수로, 주어진 객체가 호출 가능한지 여부를 확인하는 데 사용된다. 호출 가능한 객체는 함수와 메서드, 클래스 등을 포함한다. callable은 인자로 전달된 객체가 호출 가능한 경우 True를 반환하고, 그렇지 않은 경우 False를 반환한다. def my_function(): print("Hello, world!") class MyClass: def my_method(self): print("Hello from MyClass!") my_object = MyClass() print(callable(my_function)) # 출력: True print(callable(my_object.my_method)) # 출력: True print(callable.. 파이썬 (map, filter, reduce, lambda) 1. map map 함수는 파이썬 내장 함수로, 주어진 함수를 시퀀스의 각 요소에 적용하여 새로운 시퀀스를 반환하는 역할을 한다. map 함수는 일반적으로 함수를 반복적으로 적용하여 변환 작업을 수행할 때 사용된다. 구조 : map(function, iterable) function: 시퀀스의 각 요소에 적용할 함수 iterable: 변환을 수행할 시퀀스 또는 이터러블 객체 def factorial(x): if x == 1: return 1 else: return x * factorial(x-1) print(list(map(factorial, range(1, 11)))) 2. filter filter 함수는 주어진 조건에 따라 시퀀스의 요소를 걸러내는 역할을 한다. 파이썬 내장 함수로 제공되며, 주어진 .. 파이썬, 함수형 프로그래밍 (일급 함수) 일급 함수(First-class function)란 프로그래밍 언어에서 함수를 일반적인 값과 동일한 방식으로 취급하는 개념이다. 파이썬은 일급 함수를 지원하는 언어로, 함수를 변수에 할당하거나 함수를 다른 함수의 인자로 전달하거나 함수를 다른 함수의 반환값으로 사용할 수 있다. 파이썬은 함수를 자유롭게 조작하고 조합할 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 1. 변수에 할당 가능 함수는 다른 변수에 할당하여 참조할 수 있다. 이를 통해 함수를 변수로서 사용하거나 다른 함수에 전달할 수 있다. def say_hello(): print("Hello!") my_function = say_hello # 함수 할당 my_function() # 함수 호출 # 출력 : Hello! 2. 함수의 인자로 전달 가능 함수는 다.. Python - 카카오맵 크롤링(with Selenium) # 카카오맵 크롤링 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup import re import time path = 'chromedriver.exe' source_url = " 3 else 0) df['y'] df.info() df.y.value_counts() df.score.value_counts() # review_data.csv 파일로 저장하기 df.to_csv("review_data.csv",index=False) import pandas as pd df = pd.re.. Python - 홈페이지 탐색(with Selenium) # Selenium을 이용하여 # 홈페이지 탐색(with Selenium) # 콘솔창에 !pip install selenium from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import urllib.request # chromedirver.exe 파일의 위치 path = "C:/User/Pyth/workspace/chromedriver" # 크롤링할 사이트 주소 source_url = "http://madup.com" driver = webdriver.Chrome("chromedriver") driver.get(url) driver.save_screenshot("madpup_home.png.. Python - 시계열분석(TimeSeries) ''' 비트코인 시세 예측하기 https://www.blockchain.com/charts/market-price -> CSV 포맷으로 다운로드 받기 시계열 데이터 : 연속적인 시간에 따라 다르게 측정되는 데이터. ARIMA 모델 => Statsmodel AR : 과거 정보를 사용 MA : 이전 정보의 오차를 현재 상태로 추론 ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ### market-price.csv 파일을 로드 -> bitcoin_df에 저장 file_path = 'market-price.csv' bitcoin_df = pd.read_csv(file_path) bitcoin_df.info() bitcoin_.. Python - 군집분석 군집분석 각 객체의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상 집단을 분류하고, 군집에 속한 객체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 객체 간의 상이성을 규명하는 분석 방법이다. 군집의 개수나 구조에 대한 가정 없이 데이터들의 사이의 거리를 기준으로 군집화를 유도한다. * 거리 측정 방법의 유형 가. 연속성 변수 1. 유클리디안 거리 : 데이터간의 유사성을 측정할 때 많이 사용하는 거리. 통계적 개념이 내포되어 있지 않아 변수들의 산포 정도가 전혀 감안되어 있지 않았다. 2. 표준화 거리 : 해당변수의 표준편차로 척도 변환한 후 유클리디안 거리를 계산하는 방법이다. 표준화하면, 척도의 차이, 분산의 차이로 인한 왜곡을 피할 수 있다. 3. 맨하탄 거리 : 유클리디안 거리와 함께 많이 사용되는 거리로 맨하탄 도.. Python - 의사결정나무(Decision Tree) 의사결정나무(Decision Tree) - 의사결정나무는 분류함수를 의사결정 규칙으로 이뤄진 나무 모양으로 그리는 방법이다. - 회귀와 분류 모두 사용될 수 있다. - 의사결정나무 구성요소 뿌리마디(root node) : 시작되는 마디로 전체 자료를 포함 자식마디(child node) : 하나의 마디로부터 분리되어 나간 2개 이상의 마디들 부모마디(parent node) : 주어진 마디의 상위마디 끝마디(terminal node) : 자식마디가 없는 마디 중간마디(internal node) : 부모마디와 자식마디가 모두 있는 마디 가지(branch) : 뿌리마디로부터 끝마디까지 연결된 마디들 깊이(depth) : 뿌리마디부터 끝마디까지의 중간마디들의 수 의사결정나무의 활용 1. 세분화 데이터를 비슷한 특.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
