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Python

• [Python] 이변량 정규분포 랜덤 데이터 생성

  Python 2023. 10. 16. 22:45

  import numpy as np mean = (1, 2) cov = [[1, 0], [0, 1]] x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=100)

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• [Python] 다변량 데이터의 표본평균벡터, 표본공분산행렬 계산

  Python 2023. 10. 16. 22:38

  import numpy as np # 데이터 Y1 = [35, 35, 40, 10, 6, 20, 35, 35, 35, 30] Y2 = [3.5, 4.9, 30.0, 2.8, 2.7, 2.8, 4.6, 10.9, 8.0, 1.6] Y3 = [2.80, 2.70, 4.38, 3.21, 2.73, 2.81, 2.88, 2.90, 3.28, 3.20] # 데이터 행렬 만들기 Y = np.matrix(np.stack((Y1, Y2, Y3), axis=1)) # 간단한 계산을 위한 행렬 생성 n = 10 J = np.matrix(np.ones((n, n))) I = np.matrix(np.identity(n)) # 표본분산-공분산행렬 계산 np.matmul(np.matmul(Y.transpose(), (I - J ..

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• [Python] Pandas DataFrame과 Dictionary의 Merge

  Python 2023. 4. 12. 13:35

  import pandas as pd import numpy as np # Example aa = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3, 2, 3, 1, 4, 1, 1, 2], "value": np.random.random(10)}) bb = dict({1: np.random.normal(0, 1, 4), 2: np.random.normal(2, 1, 3), 3: np.random.normal(5, 1, 2), 4: np.array([0])}) # Merge bb = {k: v.tolist()[::-1] for k, v in bb.items()} aa["3rd_col"] = [bb[row["id"]].pop() for i, row in aa.itemrows()]

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• [Python] Convert Pandas DataFrame to Numpy Array

  Python 2022. 7. 19. 23:32

  import pandas as pd import numpy as np x = pd.DataFrame(np.arange(0, 1, step=0.1)) if type(x) != np.ndarray: x = x.values.flatten() # Alternatively, x = np.asarray(x)

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• [Python] 컬럼명 조건으로 DataFrame Slicing

  Python 2022. 7. 12. 09:51

  import pandas as pd import re df = pd.DataFrame rec = re.compile(조건) df[list(filter(rec.match, df.columns)] df[[x for x in df.columns if 조건]]

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• [Python] Python 그림 축 색 하얀색으로 변경

  Python 2022. 6. 29. 11:52

  fig = plot.subplots fig.set_facecolor('white')

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• [Python] map, groupby

  Python 2022. 6. 17. 10:35

  map(lambda x: "A" if pd.isna(x) else "B") groupby(['컬럼명']).agg({'컬럼명':함수}).reset_index(

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• [Python]

  Python 2020. 8. 31. 14:41

  1. 모듈 버전 확인 >>> 모듈명.__version__ 2. 모듈내 특정 함수만 로드하고 싶은 경우 >>> from 모듈명 import 함수명 - 이렇게 하면 보통 사용하는 "모듈명.함수명" 이 아닌 "함수명" 자체로 바로 사용 가능 3. 작업 경로 지정 >>> import os >>> os.chdir(경로) # change current working directory >>> os.getcwd() 4. csv 파일 읽기 >>> import pandas >>> pandas.read_csv(파일명) 5. 인덱싱 (pandas) >>> iloc[:, 2:3] # 정수 이용, 세번째 컬럼을 뽑아라 >>> loc[:, "col_name"] # 레이블 이용 - index 는 0 부터 시작 - [start : e..

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