수수께끼 고양이

Bar Chart(막대 차트) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb csv 파일 데이터를 가져온다 generation_id 는 데이터가 중복되어 있는 것 같다. = 카테고리컬 데이터 df['generation_id'].nunique() df['generation_id'].unique() 각 제너레이션 아이디 별로 캐릭터가 몇개씩 있는가? df['generation_id'].value_counts() # value_counts : 해당 컬럼의 값의 갯수 특정 컬럼이 카테고리컬 데이터 일때 각 데이터가 몇개씩 있는지 차트로 나타내고 싶으면 seaborn의 countplot 함수를 사..

가장 기본적인 라인차트인 plot import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10+1) x y = np.arange(0, 10+1) y # 선으로 연결된 차트를 그리는 방법(라인 차트) plt.plot(x,y) plt.savefig('test1.jpg') # 차트를 파일로 저장하는 방법(주피터 노트북 디렉토리 폴더에 저장됨) plt.show() # 메모리 상태 지우고 차트만 표시 x=np.arange(0,10+1,0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show()

numpy, matplotlib 라이브러리를 이용하여 딥러닝 학습 예제 1. w, b, E의 관계 살펴보기 import numpy as np # numpy 행렬 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 그래프로 표현해줌 fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.set_title("wbE",size=20) ax.set_xlabel("w", size=14) ax.set_xlabel("b", size=14) ax.set_xlabel("E", size=14) x=2 yT=10 w=np.random.uniform(-200,200,10000) b=np.random.uniform(-200,..