1. 기본 for문으로 생성 # 길이와 무게를 합쳐 1차원 리스트를 2차원 배열화 fish_data = [] # zip : for l,w in zip(length,weight): fish_data.append([l,w]) fish_data 2. 리스트 컴프레이션으로 생성 # 리스트 내포(comprehension) fish_data = [[l,w] for l,w in zip(length,weight)] fish_data 3. numpy로 생성 # 넘파이를 사용한 방법 import numpy as np fish_data = np.column_stack((length, weight)) fish_data

K-최근접 이웃(KNN; K-Nearest Neighbor) 어떤 데이터에 대한 답을 구할떄 주위의 다른 데이터를 보고 다수를 차지하는 것을 정답으로 함 기본 거리수는 5개를 찾음 KNN에서 거리를 측정하는데 가장 기본적인것은 Euclidean distance 를 많이 사용함. 1. 도미 데이터를 가지고온다 # 도미 데이터 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41..

정규분포 균등분포 표준편차 평균 분산 행렬(np.array) 역행렬(linalg.det(matrix)) 단위행렬(matrix.dot) : 행렬과 역행렬의 곱셈은 단위 행렬이 된다. [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 고윳값 (eig_value) 고유벡터(eig_vector) linalg.eig(matrix) 판다스 시리즈 : 1차원 배열 객체

암호화 프로그램 import random import string word = input("평문을 입력하세요 : ") password_b = [] # 평문 -> 이진화 string_pool = string.ascii_uppercase # 키 리스트 생성 password_s = [] # 이진화 -> 암호문 key = [] # 연산용 키 리스트 초기화 keyorigin = [] # 키 리스트 오리진 ch = '' # 문자 하나 따오기 ac = 0 # ASCII code로 변환 #################### print("입력한 평문은 [%s] 입니다. > 암호화를 진행하겠습니다." %word ) # 평문 -> 이진화 for i in range(len(word)): ch = word[i] # 개별 문자 ..

람다(lambda)함수는 함수의 이름 없이, 함수처럼 사용할 수 있는 익명의 함수를 말한다. 점점 간단해지는 코드 1. 기본코드 def f(x,y): return x + y print(f(1,4)) 5 2. 람다함수 할당 f=lambda x,y: x+y print(f(1,4)) 5 3. 익명의 람다 함수 print((lambda x,y : x+y)(1,4)) 5 4. 종합 사용 a = [1,2] b = [3,4] def dot(a,b) : #zip으로 합치고 a_i는 a_1에 곱해지고 b_i는 b_i에 곱해진다음 둘을 sum으로 합침 return sum(a_i * b_i for a_i, b_i in zip(a,b)) dot(a,b)