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Phthon(파이썬) 딥러닝 밸리데이션 데이터란 무엇이고, 코드에서 사용하는 방법 밸리데이션 데이터란 무엇이고, 코드에서 사용하는 방법 밸리데이이션은 에포크가 한번 끝날때마다~ 원래는~ 모델 학습이 다 끝나고 나면 해줘야 하는 것인데!! 이것을 아예 중간에 평가하고 싶다. validation_split=0.2 시험볼 데이터가 있어야 하는데 그걸 X_train, y_train으로 한다. a. 파라미터 validation_split epoch_history = model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, validation_split=0.2) 힐링아무의 코딩일기 힐코딩!! 2022. 6. 13.
Python(파이썬) 딥러닝 learning rate를 옵티마이저에서 셋팅하는 코드 learning rate를 옵티마이저에서 셋팅하는 코드 model.compile(tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001), loss='mse', metrics=['mse', 'mae']) return model model = build_model() 힐링아무의 코딩일기 힐코딩!! 2022. 6. 13.
스트림릿(Streamlit) 대시보드 라디오버튼 수평으로 놓기 스트림릿(Streamlit) 대시보드 라디오버튼 수평으로 놓기 안녕하세요. 힐링아무 입니다. 스트림릿(Streamlit) 대시보드를 만들때 라디오버튼을 사용하는 경우도 많이 있을텐데요. 라디오버튼 기본 사용은 수직으로 label 들이 나열되는데 이것을 레이아웃에 따라서는 수평으로 놓아야 할때가 있습니다. 기본 라디오버튼은 이렇게 화면에 보여주는데~ 수평으로 놓는 방법을 알아보도록 하겠습니다. # Import streamlit as st st.header("평점을 선택하세요!!") # Create Radio Buttons st.radio(label = 'Radio buttons', options = ['5점', '4점', '2점', '1점'] st.write('', unsafe_allow_html=True.. 2022. 5. 30.
Pandas(판다스) 데이터프레임(Dataframe)의 pivot_table 함수 사용법 판다스 데이터프레임의 pivot_table 함수 사용법 pivot_table(피벗 테이블)이란? 피벗 테이블은 많은 양의 데이터에서 필요한 자료만을 뽑아 새롭게 표를 작성해 주는 기능입니다. 지정된 두 열을 각각 행 인덱스와 열 인덱스로 바꾼 후 행 인덱스의 라벨 값이 첫번째 키의 값과 같고, 열 인덱스의 라벨 값이 두번째 키의 값과 같은 데이터를 찾아서 해당 칸에 넣습니다. 주어진 데이터가 존재하지 않으면 해당칸에 NaN 값을 넣습니다. pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', obser.. 2022. 5. 12.
차트 그리기할때 한글 안깨지게 하는법 차트 그리기할때 한글 안깨지게 하는법 파이썬(Python) 판다스(pandas)에서 차트를 그릴때 한글을 입력하면 깨져서 나오는데~ 그걸 제대로 나올수 있도록 도와주는 코딩입니다. 한글깨짐 방지 코딩!! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # ------------------------------------------------------------------------------ # import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb %matplotlib inline import platform from .. 2022. 5. 2.
판다스(Pandas) Series의 데이터 생성 및 억세스 방법 판다스(Pandas) Series의 데이터 생성 및 억세스 방법 1. 판다스의 장점 판다스(pandas)는 Numpy를 보완해서 만들어진 문법인데요. 이름을 입력할수 있도록 만들어졌습니다. a. 기본적인 통계데이터를 제공하고, b. NaN values 를 알아서 처리합니다. c. 숫자 문자열을 알아서 로드합니다. import pandas as pd 판다스를 사용하려면 먼저 호출을 해야 합니다. 판다스를 다룰때는 인덱스라는 용어는 왼쪽에 붙어있는 것을 가르킵니다. (쉽게 사람용 인덱스라고 할께요 !!) 2. Series(시리즈) 기본 구조 Series(시리즈)는 1차원 배열과 같은 자료구조를 가지고 있습니다. 시리즈는 1차원 배열과는 다르게 데이터와 관련된 인덱스의 값도 함께 저장이 됩니다. 기본 형식 c.. 2022. 4. 28.
파이썬(Python) Numpy 기초 정리1 파이썬(Python) Numpy 기초 정리1 1. Numpy Numpy(넘파이)는 다차원 배열과 행렬들을 효율적으로 사용할수 있도록 지원하는 파이썬의 패키지입니다. 넘파이를 사용하려면 먼저 호출합니다. import numpy as np (as np는 넘파이를 np로 줄여 쓰겠다는 의미) 2. 예제를 통한 Numpy 배우기 (1) ο 리스트를 넘파이의 1차원 배열로 만드는 방법 a = np.array( [1, 2, 3, 4, 5] ) ο 데이터 개수 구하기 a.size ο 데이터 모양 확인 a.shape ο 넘파이 리스트의 타입 알아보기 a.dtype ο 평균 구하기 a.mean() ο 최대값 구하기 a.max() ο 최소값 구하기 a.min() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 .. 2022. 4. 27.
파이썬(Python) LIST COMPREHENSION(리스트 컴프리헨션) 파이썬(Python) LIST COMPREHENSION 1. LIST COMPREHENSION LIST COMPREHENSION (리스트 컴프리헨션)은 대괄호 [ ] 안에 표현식(계산식)과 for문, if문을 한줄에 넣어서 리스트를 쉽고 빠르게 만들수 있는 방법입니다. 오픈소스, 책, 블로그에 많이 나오고, 파이썬(Python)에서 자주 쓰는 문법이이에요. 원본 리스트를 가지고, 다른 리스트를 만들때 사용! 2. 기본구조 [표현식 for 변수 in 순회가능객체(조건문)] 저는 학교에서 배운대로 정리를 하겠습니다^^ 먼저 for문으로 코딩을 합니다. 그리고 대괄호 안에 for 변수 in 리스트 부분은 뒤쪽, 수행부분은 앞쪽에 써줍니다. 3. 연습하기 원본 리스트 score_list = [88, 76, 56.. 2022. 4. 26.
파이썬(Python) 문자열 바꾸기 replace() 함수 파이썬(Python) 문자열 바꾸기 replace() 함수 문자열은 immutable(불변)입니다. 그렇기 때문에 한번 생성된 문자열 자체를 바꾸는 것은 할 수가 없습니다. 따라서, 새로운 메모리에~ 변경한 문자열을 새로 만드는 방법을 사용하게 되는데!! 문자열은 replace() 함수를 이용해 바꿀수가 있습니다. replace(‘바꿀 문자열’, ‘바뀔 문자열’) replace(‘a’, ‘b’) 문자열 내의 ‘a’를 ‘b’로 바꿔라! 여기서 주위할점은 변수의 값이 변하는 것이 아니기 때문에 변수 자체를 바꾸려면 따로 변수로 설정해주어야 합니다. 힐링아무의 코딩일기 힐코딩! 2022. 4. 25.
파이썬(Python) 문자열의 길이 len() 함수 파이썬(Python) 문자열의 길이 len() 함수 len() 함수 len() 함수는 문자열의 데이터 길이를 구하는 함수로 몇 개의 문자로 되어 있는지 알수가 있습니다. letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' letters >> 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' len(letters) >> 26 email = 'abc@gmail.com' email2 = ' abc@gmail.com' # 공백도 글자개수에 포함된다. email >> 'abc@gmail.com' email2' >> abc@gmail.com' len(email) >> 13 len(email2) # 공백도 글자개수에 포함되기 때문에 split()으로 >> 15 # 공백을 제거해준다. email2 .. 2022. 4. 25.

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