MinMaxScaler 스케일러를 이용한 데이터 전처리와 전처리 저장 및 불러오기(joblib, sklearn)
MinMaxScaler 스케일러를 이용한 데이터 전처리와 전처리 저장 및 불러오기(joblib, sklearn)¶ In [2]: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 데이터 프레임을 이용하여 minmaxscaler를 적용합니다 반드시 알아야 할 것은 minmaxscaler 가 데이터 프레임에 컬럼 단위로 적용된다는 것! 입니다 In [7]: # 예제 데이터 생성 cols = ['col1', 'col2', 'col3'] data = pd.DataFrame(np.array([[5, 2.1, 101], [6, 2.2, 103], [7, 2.1, 145]..
2022. 12. 20.
파이썬을 활용한 unique, 고유값 도출(numpy unique)
파이썬을 활용한 unique, 고유값 도출¶ 예시 리스트 만들기 In [1]: li = ["사과","사과", "사과", "apple", "apple","apple", "apple","apple", "apple", "zipper", "zipper", "button", "단추", "단추", "냉장고", "냉장고"] set 을 활용하면 중복 값을 제거 해주며, list로 변환하여 실제 내용을 확인할 수 있습니다. In [2]: list(set(li)) Out[2]: ['apple', '사과', 'button', 'zipper', '단추', '냉장고'] numpy.unique¶ 'numpy.uniaque' 함수를 사용하면 변수..
2022. 12. 19.
파이토치로 이미지 패딩하기 torchvision padding
파이토치로 이미지 패딩하기 torchvision padding¶ 패딩을 위한 이미지를 PIL 패키지를 활용하여 불러옵니다 In [1]: from PIL import Image # 이미지 불러오기 img = Image.open("test2.png").convert('RGB') img Out[1]: 위, 아래 부분만 패딩을 추가합니다. In [2]: from torchvision.transforms.functional import pad # pad(패팅을 넣을 이미지, (왼쪽 패딩양, 위쪽 패딩양, 오른쪽패딩양, 아래쪽패딩양), fill=패딩색상) pad(img, (0, 30, 0, 30), fill=135) Out[2]: 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽 모두 패딩을 추가합니다 In [3]: pad..
2022. 12. 19.
파이토치 view 텐서 차원 변경 (torch.view, shape 변경)
파이토치 view 텐서 차원 변경 (torch.view, shape 변경)¶ 텐서의 shape를 변경하는 함수입니다. In [1]: # - (2, 2, 5) 사이즈의 텐서를 (20) 사이즈로 변경하기 위한 예시데이터 구성입니다. import torch # batch, seq_lenth, feature data = torch.tensor([ [ [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6] ], [ [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8] ] ]) data Out[1]: tensor([[[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6]], [[3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]]) In [2]: data.shape Out[2]: torch.Si..
2022. 12. 18.
