PL/Python30

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  graphviz 설치 및 기본 사용법 개요 포스팅 목적 결정트리나 네트워크 등을 시각화해주는 라이브러리 graphviz에 대해 간단하게 알아본다. 이로 만들어진 그래프를 dot graph라 하며, dot language를 이용하여 그래프를 나타낼 수 있다. 자세히 쓸 일은 아직 없어서, 기본적인 설치방법과 실행법만 포스팅한다. 설치방법 1. graphviz 실행파일을 설치한다 홈페이지에 들어가 자신의 운영체제에 맞는 EXE installer를 다운받는다. 웬만한 경우에 윈도우는 64-bit을 받으면 된다. 2. 래퍼모듈 설치 설치한 graphviz를 컨트롤하는 wrapper 모듈을 설치해야한다. 커맨드창에서는 pip install graphviz, 아나콘다에서는 conda install python-graphviz 를 입력해 설치한다 3. OS .. PL/Python 2022. 10. 18.

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  [matplotlib] 기본 그래프그리기: plot() 함수 포스팅 목적 matplotlib의 pyplot.plot() 함수의 기본적인 사용법을 정리한다. pyplot을 plt로 임포트하기때문에 plt.plot()으로 자주 사용한다. 함수원형 매뉴얼에 나온 콜시그니쳐를 보자. 1. [x] 첫번째 인자는 [x]이며, 괄호가 쳐져있다는 것은 생략이 가능하다는 뜻이다. y값 리스트만 넣어도 plot이 가능하다. 주어진 y값 리스트에 맞춰서 0...n-1개의 x값 인덱스 어레이가 생성된다. 2. [fmt] [fmt]는 색, 마커, 라인스타일을 지정할 수 있는 포매팅 스트링을 말한다. 'r*--'를 지정하면, 색은 'red', 마커는 '*', 라인스타일은 '--'라는 뜻이다. 연습예제 import matplotlib.pyplot as plt y1=[2,2,1] # x1은 .. PL/Python 2022. 10. 13.

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  [numpy] meshgrid 함수 알아보기 포스팅 목적 numpy의 meshgrid 함수를 이해하고 사용방법에 익숙해지기 위함이다. 왜 이해를 못했는지 모르지만, 이상하게 바로 직관적으로 이해를 못했었다. 알고나니 어려운 것은 아닌데, 포인트를 못 잡으면 헤맬 수도 있겠다 싶다. meshgrid 함수 기본 사용법 Parameters 일단 필수인자로, xi 배열을 받는다. x-y평면에서 2차원 그리드를 만들 것이면 그리드로 지정할 x범위와 y범위를 넘겨준다. x-y-z평면에서 3차원 그리드를 만들 것이면 3차원 입체 그리드로 지정할 x범위, y범위, z범위를 넘겨준다. 선택옵션으로는 indexing이 있다. 디폴트로 indexing='xy'인 Cartesian indexing방식이고, indexing='ij'를 주면 matrix indexing을 .. PL/Python 2022. 10. 7.

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  [numpy] linspace 기본 사용법과 arange와의 차이점 포스팅 목적 자주 등장하지만 아직 잘 모르겠는 numpy linspace에 대하여 간단히 사용법을 알아보고 익힌다. np.linspace()함수를 사용하고 보니 np.arange()와 매우 유사한데, 차이점도 짚고 넘어가자. linspace 함수개요 "Return evenly spaced numbers over a specified interval." Linspace는 아마 Linearly Spaced의 약자인 듯 하다. 인자로는 linspace(start, stop, num)을 받는다. 시작지점과 끝점은 필수인자이며, num값은 주어지지 않았을 때 기본적으로 50의 값을 갖는다. 즉 50등분한다. 반환값은 당연히 1차원 ndarray이다. linspace 예제코드와 모양새를 보자! 1부터 5까지 5등분.. PL/Python 2022. 10. 7.

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  subplot, subplots 함수 사용법과 차이점 포스팅 목적 matplotlib.pyplot의 subplot과 subplots 함수를 공부하고 익히기 위함 공부순서 더 간단한 subplot먼저 본 후 subplots을 다룬다. 마지막엔 차이점을 간략하게 정리해본다. subplot 함수 기본 사용법 인자 subplot()의 인자 3개는 순서대로 1)행의 수, 2)열의 수, 3)번호를 나타낸다. 행과 열을 받는다는건, 매트릭스가 나온다는 거겠지? 이 매트릭스 구역에 번호가 있으며, 세번째 인자 index로 이를 지정해 사용할 수 있다. 번호는 1부터 매기며, 순서는 왼쪽 위부터 오른쪽으로, 그 다음줄 순이다. 리턴값 'axes'라 불리는 걸 리턴한다. 어떤 projection이 일어났느냐에 따라 다른 종류의 axes 클래스를 리턴한다. 예제코드와 실행결과.. PL/Python 2022. 10. 5.

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  make_classification 함수로 랜덤 데이터셋 생성하기 포스팅 목적 사이킷런의 make_classification() 함수에 대해서 공부한다 오늘의 목표 랜덤 데이터셋을 생성하여 스캐터 그래프를 그릴 수 있게 된다. 피쳐 2개, 클래스 3개짜리 랜덤 데이터셋을 만들어 그린다. make_classification() 함수 make_classification 함수는 sklearn.datasets에 있다. 분류를 위한 랜덤 데이터셋을 생성할 수 있도록 도와주는 함수다. 함수원형 리턴값으로는 피쳐 ndarray, 레이블 ndarray를 받는다. 실습 코드 from sklearn.datasets import make_classification X_features, y_labels = make_classification(n_samples=300, n_features=2.. PL/Python 2022. 10. 5.