본문 바로가기

Big Data94

함수를 미분한다는 것(dy/dx) 함수를 미분한다는 것은 해당 함수의 출력값이 입력값에 대해서 어떻게 변하는지를 나타내는 과정입니다. 특히, "y를 x로 미분한다"는 말은 함수 y를 변수 x에 대해 미분한다는 것을 의미합니다. 미분은 어떤 점에서의 기울기를 계산하는 것으로 생각할 수 있습니다. 특정 점에서의 미분값은 그 점에서의 함수의 기울기를 나타냅니다. 만약 함수가 어떤 점에서의 기울기가 양수이면, 그 점에서의 함수 값은 증가하고 있음을 나타냅니다. 반대로, 기울기가 음수이면 함수 값은 감소하고 있습니다. 미분값이 0이라면 함수는 해당 점에서 극값을 가지고 있을 수 있습니다. 수학적으로, 함수 y를 변수 x로 미분하는 것은 주로 다음과 같이 표현됩니다: 이는 "y를 x로 미분한 결과"를 나타냅니다. 이는 미분 계수 또는 도함수라고도 .. 2024. 1. 28.
[Pandas] 데이터프레임의 요소 간 비교 및 조작 판다스(Pandas)는 파이썬에서 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리로 많이 사용됩니다. 데이터프레임(DataFrame)은 판다스에서 가장 중요한 데이터 구조 중 하나로, 표 형식의 데이터를 다루는데 사용됩니다. 판다스는 데이터프레임을 다루는 데 도움이 되는 다양한 비교 함수를 제공합니다. 이러한 함수들은 데이터프레임의 요소 간 비교 및 조작을 수행하는데 사용됩니다. 데이터프레임 비교 함수 eq() 데이터프레임과 다른 데이터프레임 또는 스칼라와의 동등성(같음) 비교를 수행합니다. 두 데이터프레임 또는 데이터프레임과 스칼라를 비교하고, 같은 값이면 True를 반환하고, 다른 값이면 False를 반환합니다. result = df1.eq(df2) # df1과 df2를 요소별로 비교 ne() 데이터프레임과 다.. 2023. 11. 6.
GIS 데이터 파일(SHP, SHX, DBF) Shapefile은 지리정보 시스템(GIS)에서 공간 데이터를 저장하는 데 사용되는 일반적인 형식 중 하나입니다. Shapefile은 여러 파일로 구성되며, 이 파일들은 다양한 유형의 정보를 저장하고 지리 데이터를 효과적으로 관리합니다. Shapefile은 주로 지리 공간 데이터와 해당 속성 데이터를 함께 저장하며, 다음과 같은 파일로 구성됩니다: .shp 파일 (Shapefile) .shp 파일은 지리 정보를 저장하는 핵심 파일로, 지리적 요소의 지오메트리(Geometry)를 정의합니다. 이 파일에는 점, 선, 면 등 지오메트리 유형에 대한 정보가 포함됩니다. 포인트 데이터(점): .shp 파일은 지도 상의 여러 위치를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, GPS 좌표로 표현된 도시의 위치를 저장할 수 있.. 2023. 10. 17.
지리 정보 시스템(GIS, Geographic Information System) GIS는 지리 정보 시스템( Geographic Information System)의 약자로, 지리 공간 데이터를 수집, 저장, 분석, 표현하고 관리하기 위한 컴퓨터 기반의 시스템입니다. GIS는 지리 정보와 관련된 다양한 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되었습니다. 다음은 GIS의 주요 특징과 역할에 대한 설명입니다. 주요 특징과 역할 지리 정보 수집: GIS는 지리 데이터를 다양한 방식으로 수집합니다. 이러한 데이터는 위성 사진, GPS 위치 데이터, 지도, 공간적 특징의 형상 파일 등 다양한 소스에서 나올 수 있습니다. 지리 데이터 저장: GIS는 수집한 지리 데이터를 저장하고 관리하는 역할을 합니다. 이러한 데이터는 다양한 형식으로 저장되며, 일반적으로 데이터베이스 시스템이나 파일 형식으로.. 2023. 10. 17.
[SQL] LIKE SQL의 LIKE 문은 문자열 패턴을 검색하는 데 사용되는 연산자입니다. 주로 문자열 컬럼에서 특정 패턴이나 문자열을 포함하는 행을 검색할 때 사용됩니다. LIKE 연산자는 SQL에서 비교 연산자 중 하나이며, 주로 SELECT 문과 함께 사용됩니다. LIKE 연산자는 다음 두 개의 기본 와일드카드 문자와 함께 사용됩니다: % (퍼센트 기호): 이것은 임의의 문자열 시퀀스와 일치하는 와일드카드입니다. 예를 들어, 'a%' 패턴은 "a"로 시작하는 모든 문자열을 일치시킵니다. _ (언더스코어): 이것은 정확히 하나의 문자와 일치하는 와일드카드입니다. 예를 들어, 'a_' 패턴은 "a"로 시작하고 두 번째 문자가 무엇이든 상관없는 모든 두 문자의 문자열을 일치시킵니다. 아래는 간단한 LIKE 문의 예제입니다.. 2023. 9. 26.
피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계를 측정합니다. 주로 연속형 변수 간의 상관 관계를 계산하는 데 사용됩니다. 공식은 다음과 같습니다: 값의 범위: -1에서 1 사이의 값을 가지며, 다음과 같이 해석됩니다. 1에 가까우면, 강한 양의 선형 상관관계가 있음을 나타냅니다. -1에 가까우면, 강한 음의 선형 상관관계가 있음을 나타냅니다. 0에 가까우면, 선형 상관관계가 거의 없거나 매우 약할 가능성이 있습니다. 가정: 피어슨 상관계수를 사용하기 위해서는 두 변수가 정규분포를 따르고 선형성을 보이는 것이 중요합니다. 이러한 가정이 충족되지 않을 경우 해석이 왜곡될 수 있습니다. 스피어만 상관계수(Spearman Correlatio.. 2023. 9. 17.
[Matplotlib] 여러 그래프 출력, subplots Matplotlib를 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 그릴 때, plt.subplots() 함수를 사용하여 ax 객체를 정의할 수 있습니다. plt.subplots() 함수는 Figure와 그에 속하는 여러 개의 축 (Axes) 객체를 생성합니다. 다음은 그 예제입니다: import matplotlib.pyplot as plt # 2x2 서브플롯을 생성합니다. fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(10, 10)) ax = ax.flatten() # 각각의 서브플롯에 그래프를 그립니다. for i, subplot in enumerate(ax): # 여기에 그래프 그리기 코드를 추가합니다. # 예를 들어, 각 서브플롯에 다른 데이터를 플로팅할 수 있습.. 2023. 9. 11.
[Pandas] datetime 프로퍼티 Pandas의 Series 객체에는 dt 프로퍼티가 있습니다. 이 프로퍼티는 날짜와 시간과 관련된 작업을 수행하는 데 유용한 여러 유용한 기능 및 속성을 제공합니다. dt는 "datetime"의 약자로, Series 내부의 데이터가 날짜 및 시간 관련 정보를 포함하는 경우에 사용됩니다. dt 프로퍼티의 주요 기능과 속성은 다음과 같습니다. 날짜 및 시간 속성 접근 dt를 사용하여 Series 내의 각 요소에 대한 날짜 및 시간 관련 속성에 쉽게 접근할 수 있습니다. 예를 들어, series.dt.year는 Series 내의 날짜에서 연도를 추출하며, series.dt.month는 월을 추출합니다. 날짜 및 시간 속성 (Attributes) dt.year: 각 요소에서 연도를 추출합니다. dt.month:.. 2023. 9. 8.
[scikit-plot] plot_confusion_matrix skplt.metrics.plot_confusion_matrix는 scikit-learn(사이킷런)의 확장 패키지인 scikit-plot(skplt)을 사용하여 분류 모델의 혼동 행렬(confusion matrix)을 시각화하는 함수입니다. 혼동 행렬은 모델의 성능을 평가하는 데 사용되며, 실제 클래스와 모델이 예측한 클래스 간의 관계를 보여줍니다. 이 함수의 시그니처는 다음과 같습니다 skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, title='', normalize=False, figsize=(8, 6), cmap=None) y_true: 실제 타겟 클래스(레이블)의 배열 또는 리스트. y_pred: 모델의 예측 클래스(레이블)의 배.. 2023. 9. 7.

티스토리툴바