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[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 4주차 미션(Q1, Q2, Q3) 변형 문제 풀이
Q1. Pandas의 Series 형태로 만들어보세요. import pandas as pd idx = ["Banana", "Apple", "Kiwi", "Tomato"] data = [34, 23, 6, 88] #위 데이터로 Series를 구현해보세요. series = pd.Series(data, index=idx) # 10 이상 20 이하를 가지는 데이터만 이용해 다시 series를 정의하세요. series = series[series >= 10][series
2023.02.14 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 3주차 미션(Q1, Q2, Q3, Q4) 변형 문제 풀이
Q1. 무작위의 데이터를 가진 4x3의 행렬을 가지는 numpy array와 3x2 행렬을 가지는 numpy array를 만든 후 행열곱 연산을 진행해 보세요. Input import numpy as np arr1 = np.random.rand(4, 3) arr2 = np.random.rand(3, 2) dot = np.dot(arr1, arr2) print(dot, dot.shape) Output [[0.74783254 0.83914466] [1.00723028 1.53956107] [1.31310099 1.56683021] [1.34259143 1.5164803 ]] (4, 2) Q2. 두 numpy array의 concatenate 연산을 구해보세요. arr1 = np.array([[2, 4], [..
2023.02.07 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 2주차 미션(Q1, Q2) 변형 문제 풀이
Q1. 중간고사 기말고사 점수를 따로 받아 저장하는 클래스를 구현해 보세요. 단, 생성자의 인스턴스는 private으로 선언되어야 하며, 데이터를 저장하고, 함수를 이용해 평균값을 출력해 보세요. Input # test score, mid : 70, final : 85 class Score(): def __init__(self, mid, final): self.mid = 70 self.final = 85 score = Score(70, 85) print((score.mid + score.final) / 2) Output 77.5 Q2. 다양한 음식을 볼 수 있는 어플을 만드는 중입니다. 빠른 구현을 위해서 이미 구현한 Noodle 클래스를 이용해서 Ramen라는 클래스를 새로 제작하려고 합니다. Nood..
2023.02.01 -
DACON Python 튜토리얼 Lv4. 교차검증과 모델 앙상블을 활용한 와인 품질 분류하기
데이터 다운로드 # 데이터 다운로드 링크로 데이터를 코랩에 불러옵니다. !wget 'https://bit.ly/3i4n1QB' import zipfile with zipfile.ZipFile('3i4n1QB', 'r') as existing_zip: existing_zip.extractall('data') # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder, PolynomialFeatures from lightgbm import LGBMClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.ensemble import Random..
2023.01.19 -
DACON Python 튜토리얼 Lv3. 교차검증과 LGBM 모델을 활용한 와인 품질 분류하기
EDA !wget 'https://bit.ly/3i4n1QB' import zipfile with zipfile.ZipFile('3i4n1QB', 'r') as existing_zip: existing_zip.extractall('data') import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # read_csv() 매서드로 train.csv , test.csv파일을 df class 로 불러오세요. train = pd.read_csv('data/train.csv') test = pd.read_csv('data/test.csv') # info() 매서드로 데이터..
2023.01.16 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 1주차 미션(Q3, Q4, Q5) 변형 문제 풀이
Q3. 각 학생들의 평균 점수를 출력하시오. Input score = [(100, 96), (94, 89), (60, 54), (73, 83), (76, 82)] def get_avg(score): for index, point in enumerate(score): print(f'{index+1} 번, 평균 : {sum(point)/len(point):.1f}') get_avg(score) Output 1 번, 평균 : 98.0 2 번, 평균 : 91.5 3 번, 평균 : 57.0 4 번, 평균 : 78.0 5 번, 평균 : 79.0 Q4. 2 개의 딕셔너리 객체를 합쳐 출력하시오. Input dict_first = {'파인애플': 35, '바나나': 19, '망고': 10, '키위': 14} dict_..
2023.01.15