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Pandas - DataFrame 관련 함수

Pandas는 파이썬 데이터 분석 라이브러리이다. 3가지의 데이터 구조를 제공하며, Series(1차원), DataFrame (2차원) ,Panel(3차원)이 있다. 그 중 DataFrame은 행(rows)과 열(columns)로 이루어진 데이터 구조이다. df.info() : 데이터에 대한 간략한 걸명과 특히 전체 행(rows) 수, 각 특성의 데이터 타입과 null이 아닌 값의 개수를 확인 하는데 유용하다. df.drop("columns_name",axis =1) : 특정 column을 삭제 한다. df.head() : 처음 다섯행을 확인 할 수 있다. df["columns_name"].value_counts() : 특정 column의 카테고리의 파악 및 수량을 확인 하는 메서드 value_count..

torchvision.transforms 함수

Torchvision transforms Torchvision transforms import import torchvision.transforms as transforms Torchvision transforms Compose # Composes several transforms together transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Resize(224), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) -. transforms.Compose 함수는 여러 단계로 transforms 하기 위해 사용한다. -. trochvision.transforms에서 transforms 함수의 종류들 : https:/..

이미지 기본 정보

화소(Pixel) 이미지 화소, 해상도는 픽셀 수이다. 이 픽셀은 이미지의 밝기를 나타낸다. 0~255 사이의 값을 가진다. 색상(Color) 색상 값이 하나일 때 gray scale 이라고 하며, 색상 차원은 하나이다. 컬러 색상인 경우 RGB로 세가지 색상에 대한 3차원의 정보를 가지고 있다. RGB 3차원 정보의 경우 각각 채널의 밝기 정보를 가지고 있다 따라서 각각의 채널 값은 약간씩 다르다. 단 채널의 size는 같다. 이미지 파일의 형식 1. BMP 픽셀 데이터를 압축 하지 않은 상태로 저장 파일 구조 간단하지만 용량이 매우 큼 2. JPG(JPEG) 손실 압축(Lossy compression)사용 원본 영상으로 부터 픽셀 값이 미세하게 달라짐 파일 용량 크기가 크게 감소하는 점에서 장점 개인..

Fibonacci numbers(피보나치 수)

Fibonacci numbers 위 식과 같이 수를 나열하면(첫 번째는 0) 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... 파이썬 재귀함수를 배울 때 재귀함수로 푸는 방법을 배웠었다. def Fibo(n): if n == 0: return 0 elif n == 1 : return 1 else: return Fibo(n-2) + Fibo(n-1) print([Fibo(i) for i in range(12)]) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] 하지만 프로그래머스에서 런타임 오류가 발생하였다. 그래서 위키백과에서 위 식 외에 피보나치의 급수 공식 을 수정 해서 이 식을 만들어 보았다 저번 등차수열 알고리즘 문제에서 단수 For문 ..

요소 개수 찾기 count() , Counter

string.count() string.count(x, start, end) x : count 할 문자를 입력 start : string 의 시작 위치 인덱스 값 (default = 0) end : string 에서 끝내고 싶은 인덱스(미만) 값 (default = string 끝까지) s = 'apple pie' print(s.count('p')) # 3 print(s.count('p',1,6)) # 2 # end index 입력은 미만 print(s.count('p',2,3)) # 1 n = [1,2,2,3,3,1,1,1,2,4] print(n.count(1)) # 4 print(n.count(2)) # 3 print(n.count(2,3,4)) # 오류 string.count()는 인덱스를 입력 가..