코딩으로 돈벌기

FUNCTIONS 함수란, 재사용 되는 코드 블럭 입니다. Data or arguments 가 전달되고, 결과가 return 됩니다. 우리가 프로그래밍 하다가, 반복되거나 재사용 되는 코드 블럭이 있으면, 이를 함수로 만들면 됩니다. 남들이 이렇게 재사용 잘 되는 함수들을 미리 만들어 놓은 것들도 많습니다. 이를 라이브러리라고 합니다. 함수를 나타내는 정의 def 함수이름 파라미터의 의미 위 사진은 예제로 어떤 숫자 1개를 입력받으면, 그 숫자를 제곱해서 리턴하는 함수를 만들어보았다.

break 요구사항에 ~출력하되, ~가나오면 반복을 끝낸다 즉 for문과 if문을 사용한 후 break하라라고 해석할 수 있다. 예제로 fruits=['apple',blueberries','mango','watermelon'] 이라고 변수를 저장한 후 for data in fruits: ## fruits를 data에 저장한 후 print(data) ## data를 출력하라. if data == 'mango' : ## data의 데이터 값이 'mango'라면 break ## 반복을 끝낸다 출력 값에 apple blueberries mang가 나오는 것을 확인할 수 있다. range() range함수란 지정한 범위안에 들어있는 정수들의 리스트를 만들어주는 함수이다. range(10) 이라고 입력한후 실행하면..

시카고 범죄 현황 먼저 Date 컬럼 가공 iso 표준 시간으로 바꿔주기 chicago_df['Date'] = pd.to_datetime(chicago_df['Date'] , format = '%m/%d/%Y %I:%M:%S %p') 인덱스 설정 https://seonggongstory.tistory.com/164 pandas: resample이용하여 Time Series 년도별,월별,일별 group화 하기 시카고의 범죄상황 데이터 프레임 여기서 년도별 시간별로 월별등 시간을 쪼개서 데이터를 가공하고 싶을때 그룹바이함수를 이용해서는, 날짜 데이터로 바로 년단위 ,월단위, 일단위, 시단위, seonggongstory.tistory.com 데이터 준비 chicago_prophet = chicago_df.re..

시카고의 범죄상황 데이터 프레임 여기서 년도별 시간별로 월별등 시간을 쪼개서 데이터를 가공하고 싶을때 그룹바이함수를 이용해서는, 날짜 데이터로 바로 년단위 ,월단위, 일단위, 시단위, 분단위, 초단위 등으로 묶어라 이런거 못한다 따라서, 먼저 Date 컬럼을 인덱스로 만들어준다. → 그러면 resample 함수를 사용할수 있게 된다. 이함수 년단위,월단위,시단위 등등 으로 데이터를 묶어서 처리가 가능하다는것 변수.resample('alias') 이렇게 년,월,일,시,분으로 다 정리가 가능하다

import pandas as pd import numpy as np 데이터 가공 공통된 컬럼인 item_id를 토대로 합치되, 필용없는 타임스탬프 컬럼은 제거 movies_rating_df = movies_rating_df.drop('timestamp',axis=1) movies_rating_df = pd.merge(movie_titles_df , movies_rating_df, on = 'item_id' , how='left' ) 여기서 how를 하지 않으면 평점을 메기지 않은 정보는 머지 되지 않기 때문에 how를 곡 해준다. 타이틀별 평균 평점을 구하기 movies_rating_df.groupby('title')['rating'].describe() ratings_df_mean = movies_r..

import numpy as np from google.colab import files from tensorflow.keras.preprocessing import image uploaded = files.upload() for fn in uploaded.keys() : path = '/content/' + fn img = image.load_img(path, target_size=(300,300)) x = image.img_to_array(img) / 255.0 print(x) print(x.shape) x = np.expand_dims(x, axis = 0) print(x.shape) images = np.vstack( [x] ) classes = model.predict( images, batch..

CNN모델링이 끝난후 사진을 머신러닝에 넣어 분류를 하려고 할때 사진파일은(PNG,JPG등) 넘파이 어레이가 아니기 때문에 그대로 사용이 불가능 하다. 이때 이미지파일을 학습데이터로 변환시켜 주는 작업이 필요하다. 이미지 파일을 넘파이 어레이로 바꿔주는 ImageDataGenerator 라이브러리를 사용 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator(rescale= 1/255.0 ) 트레인용 validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale= 1/255.0) 밸리데이션 용

트레이닝과 밸리데이션에 사용할 사진 자료 압축 풀기 https://seonggongstory.tistory.com/156 파이썬 압축파일 푸는 방법 import zipfile zipfile.ZipFile('/경로/'풀어줘야할파일이름') file.extractall('/압축풀경로/'압축풀고저장할폴더이름만들기') seonggongstory.tistory.com train_horse_dir = '/tmp/horse-or-human/horses' train_human_dir = '/tmp/horse-or-human/humans' validation_horse_dir = '/tmp/validation-horse-or-human/horses' validation_human_dir = '/tmp/validation-..

import zipfile zipfile.ZipFile('/경로/'풀어줘야할파일이름') file.extractall('/압축풀경로/'압축풀고저장할폴더이름만들기')

넘파이의 레이블 인코딩된 값을 ,원핫 인코딩으로 바꾸는 법 텐서플로우 기본 제공한다. tf.keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=컬럼수)