1. for문 '_' Dummy variable for 문에서 변수로 쓰이지 않고 반복문이 돌아가는 것에 의미를 둠 2. 변수 선언 변수로 사용할 수 있지만, 변수 선언시에 무시하고 싶은 값이 있을 때 사용 3. private 선언 '_'로 변수를 선언하면 외부 모듈에서 불러올 때 불러올 수 없게 한다. private 변수를 쓰고 싶을 경우 4. 중복 이름을 명확하게 하고 싶을 때 맹글링을 사용한다고 표현 맹글링 : 프로그래밍 언어 자체적으로 가지고 있는 규칙에 의해서 함수나 변수의 이름을 변경하는 것 아래의 경우 ___ 으로 호출해야한다.
Hypothesis 귀무 가설 (Null Hypothesis) : 가설 검정에서 기본 입장 대립 가설 (Alternative alt Hypothesis) : 귀무 가설과 대비되는 입장 가설을 세우고 추론해보자! 귀무 가설 : 1 ~ 10 숫자 카드를 랜덤하게 뽑았을 때 5가 나올 확률은 \( \frac{1}{10} \)이다. 대립 가설 : 1 ~ 10 숫자 카드를 랜덤하게 뽑았을 때 5가 나올 확률은 \( \frac{1}{10} \)가 아니다. 베르누이 : 2가지의 결과값만 갖는 것 1 ~ 10 숫자 카드 중에서 5를 뽑을 때 1이라고 한다면 1000번 실행하였을 때 5가 나올 확률 import random def bernoulli_trial(p) : return 1 if random.randint(1,..
코드 맨 위에 아래의 코드 입력 # -*- coding: utf-8 -*-
파일 제어 모듈 pickle glob os.path Pickle file read, file write import pickle import os #data write users = {'kim':'333A', 'song':'353T'} list = [1,2,3,4,5,6] f = open('users', 'wb') pickle.dump(a, f) f.close() #check print(os.path.exists('users')) #data read f = open('users', 'rb') a = pickle.load(f) print(a) 어떤 자료든 넣을 수 있고 넣을 경우 깨져서 저장됨. glob 파일들의 리스트를 뽑을 때 사용한다. from glob import glob glob('*.ipynb'..
베이지안 확률(Bayesian Probability) 세상에 반복할 수 없는 혹은 알 수 없는 확률 새로운 정보를 토대로 어떤 사건이 발생했다는 주장에 신뢰도를 갱신하는 방법 -> 일어나지 않은 일에 대한 확률을 사건과 관련이 있는 여러 확률을 통해 추정하는 것 빈도 확률(Frequentist probability), 베이지안 확률(Bayesian probability) "동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 50%이다 "에 대한 각각의 확률 관점 베이지안 주의 동전이 앞면이 나왔다는 주장에 대한 신뢰도는 50% 동전 던지기가 아닌 확률을 알기 어려운 사건에 대해서 베이지안을 사용함 화산이 폭발할 확률과 같이 빈도 확률의 개념을 적용할 수 없는 경우 사건과 관련이 있는 여러 확률을 이용하여 새롭게 일어날..
중심 경향성 데이터의 중심이 어디인지 나타내는 지표이다. 평균, 중앙값, 최빈값 등이 있다 평균 mean 전체 데이터를 더하고 데이터의 개수로 나눈 값 중앙값 median 전체 데이처의 정중앙에 있는 값 최빈값 mode 전체 데이터에서 가장 많이 나온 값 def mean(x): return sum(x)/len(x) def median(x): sorted_x = sorted(x) mid_point = len(sorted_x)//2 if len(sorted_x)%2 == 0: return sorted_x[mid_point-1:mid_point] else: return sorted_x[mid_point+1] from collections import Counter def mode(xs): counts = Co..
Matplot 데이터 시각화를 위해 쓰임 순서 pyplot를 사용하여 코딩 객체들을 생성 (Figure, Line, Axes) 표로 그리기 rcParams (Runtime Configuration Parameters) rcParams의 딕셔너리 값을 바꿔주면 그래프 그리는 방식을 바꿀 수 있음 https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/customizing.html Customizing Matplotlib with style sheets and rcParams — Matplotlib 3.5.2 documentation Tips for customizing the properties and default styles of Matplotlib. Settin..
