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doxygen

• drag & drop source code range of function or all text
• command key + . key

numpy

• Numpy array 느ㄴ 데이터 불러오기, 삽입, 삭ㅔ, 업ㅔ이트에 있어서 매우 빠름.
• 일반적인 파이썬 array에 비하여 고급의 브로드캐스트 기능을 제공
• 고급 수학 및 선형대수 옵션을 지원하는 많은 함수를 가지고 있다.
• 다차원 array 를 분리해주는 고급 기능을 제공

data type

• i = integer

• b = boolean

• u = unsigned integer

• f = float

• c = complex float

• m = timedelta

• M = datetime

• o = Object

• S = string

• U = Unicode string

• V = fixed chunk of memory other type(void)

• example

  • numpy data type example

standard deviation

reference site

• standard deviation

$$ \frac{\sqrt{\sum{(x - \mu)^2}}}{N} $$

• $\mu$ = average, $N$ = count of numbers
• example python code
  • calc_standard_deviation function

correlation coefficient (상관계수)

• 상관계수(相關係數, 영어: correlation coefficient)는 두 변수 사이의 통계적 관계를 표현하기 위해 특정한 상관 관계의 정도를 수치적으로 나타낸 계수이다.[1]
  여러 유형의 상관계수가 존재하지만 제각기 자신들만의 정의와 특징이 있다. 이들은 모두 값의 범위가 -1에서 +1 사이에 속하며 여기서 ±1은 정도가 가장 센 잠재적 일치를 나타내고 0은 정도가 가장 센 불일치를 나타낸다.[2]

위키백과, 우리 모두의 백과사전.

• python code
  • corrcoef() function

numpy

• array of numpy page - p50
  • example numpy mean, median, corrcoef, min/max, unique
• array of numpy page - p60
  • example flipud, fliplr (ud : updown, lr : leftright ), upper 2 dimension
• csv file save, load - p61
  • getfromtxt, savetxt, ...
• numpy calculate, page - p62~63
  • sqrt, log, exp
• numpy array matrix calculate - p64~p65
  • np.dot
• numpy calculate matrix - p66~67
  • matrix scalar mul
• numpy linalg/ reference site
  • linalg : linear algebra
  • Unit matrix(단위행렬) : np.eye(n)
  • Diagnoal matrix(대각행렬) : np.diag(x)
  • Dot product, Inner product ( 내적 ) : np.dot(a,b)
  • Trace(대각합) : np.trace(x)
  • Matrix Determinant ( 행렬식 ) : np.linalg.det(x)
  • Inverse of a matrix ( 역행렬 ) : np.linalg.inv(x)
  • Singular Value Decomposition ( 특이값 분해 ) : u,s,vh = np.linalg.svd(A)
  • Solve a linear matrix equation ( 연립방벙식 해 풀기 ) : np.linalg.solve(a,b)
  • Compute the least-squares solution (최소자승 해 풀기) : m,c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
• example1 histogram
  • histogram numpy.org
• example2 histogram
• practice example

pandas

pandas library

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

• table data analysis library.
• for useful 1 dimension.

install pandas

python3 -m pip install pandas

example code

• What's the Series library
• Waht's the DataFrame library
  • two dimesion
  • csv : Comma Seperated Value
    • pd.read_csv(filename, encoding=cp949)
    • filepath : full path or working folder file
    • sep : sepearte word ( default: ',' )
    • encoding : utf-8 or cp949 ( KOR )
    • nrows : read number of row ( nrows ), before big size file
    • header : header row ( default: 0)
    • usecols : select column
    • low_memory : file chunk ( row memory use ), True or False
  • excel : read_excel
    • filepath
    • sheet_name : excel sheet name
      • [0, 1, "sheet5"] : get data sheets ( dataframe ) that first, second, name of "sheet5"
    • usecols
    • nrows
    • na_values : change NA/NaN values to "any string"
      • example) na_values = ['NA']
  • from_records
    • from_records()
      • tuple list, list of list, dictionary list, DataFrame list
  • dataframe example
    • dataframe.iloc([0:2,1:3]) : row - 0,1 column - 1,2
    • dataframe.loc([0:2, 1:3]) : row - 0,1,2
• example csv files
• dataframe check
  • astype()
    • astype('int64'), astype('str'), astype('float64'), astype('datetime64[ns,US/Easterm]')
  • to_numeric()
    • df['차변금액'] = pd.to_numeric(df['차변금액'])
  • to_datetime()
    • pd.to_datetime('20201010', format='%Y%m%d')
  • 기술통계량 (평균, 표준편차, 분산, 최대값, 최소값 ) - describe()
    • df.describe()