파이썬 넘파이 워드 카운트와 정렬 (numpy unique, numpy argsort)
[파이썬, python] numpy 워드 카운트 후 내림차순, 올림차순 정렬 (unique, argsort)¶ unique : 리스트 내 고유값을 반환하는 넘파이 함수 return_count 옵션 : True로 지정할 경우 각 고유값 내 카운트 값을 반환함 코드 형식 : np.unique(list, return_counts=True) In [1]: # 샘플데이터 생성 import numpy as np sample = ["apple", "apple", "apple", "banana", "banana", "melon", "peach", "peach", "peach", "peach", "peach"] In [2]: # 옵션 지정 없이 unique 함수를 사용한 경우 np.unique(sample) Out[2]..
2023. 1. 3.
파이썬 넘파이 랜덤 숫자 생성
파이썬 넘파이 랜덤 숫자 생성numpy.random.randint¶ ✔ numpy.random.randint 함수를 사용하여 범위를 지정한 난수를 생성할 수있다. ✔ 10 에서 15 사이에 정수를 활용하여 5,3 메트리스를 구성하려면, numpy.random.randint(10, 15, (5,3)) 과 같이 구성한다. ✔ 입력값 구성 numpy.random.randint(범위1, 범위2, (1차원 shape, 2차원 shape)) In [2]: # 예시 import numpy as np np.random.randint(10, 15, (5,3)) Out[2]: array([[13, 12, 11], [11, 11, 14], [12, 13, 11], [13, 12, 14], [13, 12, 14]]) In [..
2022. 12. 28.
파이썬 보스톤 집값 데이터 불러오기 sklearn.datasets, load_boston
파이썬 보스톤 집값(load_boston) 데이터 불러오기 sklearn.datasets¶ 회귀문제 해결을 위해 대표적을 사용되는 토이데이터 입니다. In [1]: # 보스턴 집값 데이터를 dict 형태로 불러옵니다. from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() boston Out[1]: {'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800e+00], [2.7310e-02, 0.0000e+00, 7.0700e+00, ..., 1.7800e+01, 3.9690e+02, 9.1400e+00], [2.7290e-02, 0...
2022. 12. 27.
