추후 정리 예정
진짜 할 예정
일단 쓰고 수습은 나중에
배열
샘플 sample
→ 입력받은 숫자들 , 입력받은 숫자의 개수평균계산
배열활용 → 평균, 표준편차, 중앙값 계산
동적배열 → 다른 언어에서는 배열의 크기를 정해 놓아야 하는 경우가 이지만
파이썬의 리스트 형태는 가변적 연속열형 → 동적 배열이다
.append
리스트와 어레이 차이점
넘파이 활용
→헷갈림
NumPy에서도 다양한 의사 난수를 지원합니다. 앞으로 많이 쓰일 기능이니 익혀두세요. 아래는 주로 많이 쓰이는 것들이지만, np.random 패키지 안에는 이보다 훨씬 많은 기능이 내장되어 있습니다.
print(np.random.random()) # 0에서 1사이의 실수형 난수 하나를 생성합니다.
print(np.random.randint(0,10)) # 0~9 사이 1개 정수형 난수 하나를 생성합니다.
print(np.random.choice([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])) # 리스트에 주어진 값 중 하나를 랜덤하게 골라줍니다.
# 이것은 정규분포를 따릅니다.
print(np.random.normal(loc=0, scale=1, size=5)) # 평균(loc), 표준편차(scale), 추출개수(size)를 조절해 보세요.
# 이것은 균등분포를 따릅니다.
print(np.random.uniform(low=-1, high=1, size=5)) # 최소(low), 최대(high), 추출개수(size)를 조절해 보세요.
통계데이터 계산
데이터 행렬 변환
이미지 데이터 행렬 변환
구조화된 데이터의 이해
딕셔너리 활용 판타지게임 로직 설계
판다스
EDA
시그마 sigma
표본 표준편차
모집단 표준편차