열랭크(Column rank) : 행렬을 구성하는 열벡터 중 선형 독립인 열벡터의 개수. 행랭크(Row rank) : 행렬을 구성하는 행백터 중 선형 독립인 행벡터의 개수. 열랭크, 행랭크는 항상 같으므로 구별없이 랭크(Rank)라고 함. 예를 들어 위와 같은 3×3행렬 A를 보자, 위 행렬 A의 랭크는 2이다. 랭크가 2라는 의미는 행렬을 구성하는 행벡터(열벡터) 중 2개는 선형 독립이고 1개는 선형 종속이라는 뜻이다. 예를 들어, 첫 번째 행벡터와 두 번째 행벡터를 선형 결합하면 세번째 행벡터를 얻을 수 있다. 이걸 어떻게 매번 구하냐 당연히 Numpy에 수식이 있다.

1. 아나콘다 가상 환경 생성. cmd창 실행 window + R 키 (실행창) 후 cmd 입력 conda create -n 가상환경 이름 python = 파이썬 버전 위와 같이 conda 가상환경 생성 코드를 입력해주면 나의 현재 anoconda 정보와지정위치에 가상환경을 만들것인지 물어본다. y를 입력해주면 다음과 같이 가상환경이 생성된 것을 볼 수 있다. 2. 아나콘다 가상환경 목록 확인. 확인을 해보고자 한다면 conda env list 코드를 통해 현재 아나콘다 상의 가상환경 list를 뽑아주면 된다. 내가 만들고자 했던 ml이라는 이름의 가상환경이 성공적으로 생성된 것을 볼 수 있다. 3. 아나콘다 가상환경 활성화. 그렇다면 가상환경을 실행해주자 실행코드는 간단하다. conda activate..

Python의 BeautifulSoup를 사용하여 기본 웹크롤링 작성한 내용. 1. 웹크롤링에 필요한 BeautifulSoup, requests import 하기. anaconda를 사용한다면 BeautifulSoup는 기본으로 깔려있을 것이다. 아니면 깔려있는지 안 깔려 있는지 확인부터 해보자. (requests lib은 python의 기본 lib이니 다 있을 거다.) 난 아직 초보라 이 방법이 가장 쉽더라구.. ↓복사↓ import bs4 print(bs4.__version__) 만약 해당 Library가 있다면 아래와 같이 Version 명이 뜨고 없다면 그런 거 없는데? 하고 error가 뜰 거다. 없으면 pip install BeaurifulSoup 를 통해 설치해주자. 2. 웹 크롤링하고자 하..

1. Data 확인. 아래 예시 data를 보면 item_price Column의 Data에 $가 붙어 object type으로 되어있는 것을 알 수 있다. 금액 Data의 경우 Object Type을 Float Type으로 변환해줘야 활용을 자유롭게 할 수있는데 위 예시 Data에서는 $표기를 빼야 한다. 그 방법을 확인해 보자. 2. Apply와 lambda의 활용. 우선 Pandas에서는 apply를 활용해 함수를 적용할 수 있는데, 물론 함수는 def로 정의할 수 있지만 간단한 함수의 경우에는 lambda를 활용하면 편리하다. 어려운 부분이 없으니 그냥 예시만 적는다.

1. Pandas에서 많이 활용하는 loc, iloc이란? - iloc은 i가 붙은 만큼 index를 활용한 location 지정 방법. → 사용 예시 : DataFrame.iloc[index_index, column_index] - loc은 index를 활용하지 않고 직접 index 및 column명을 통해 지정하는 방법. → 사용 예시 : DataFrame.loc[index_name, column_name] 오늘은 예시로 미국 치폴레 매장의 매출표를 예시로 활용하고자 한다. 2. 한눈에 보는 loc, iloc 실행의 차이. 그냥 아래의 차이를 보면 두 방식의 차이가 확인이 된다. 우선 위에서 활용한 DataFrame은 'data'를 객체명으로 지정하였다. 예시에서 주의할 점은 index가 문자가 아닌..

1. 실행 (윈도우 + R) 키를 눌러 실행창을 켠후 cmd를 실행. 2. Users(사용자) 폴더에 .jupyter config 생성. 복사하세요 : jupyter notebook --generate-config 3. .jupyter 폴더에 들어가서 custom 폴더 생성. 4. Visual Studio에 들어가서 해당 폴더에 custom.css 파일 생성 후 코드 작성. ↓복사하세요↓ div.CodeMirror, dic.output_area pre, div.ouput_wrapper pre{ font-family: Consolas; font-size: 13pt; line-height: 110% } div#notebook, div.prompt{ font-family: Consolas; font-size:..