Molybdenum의 개발기록

▶ 모듈, 패키지 모듈 : 변수, 함수, 클래스를 하나의 파일(.py)로 모아서 코드를 작성 패키지 : 여러 개의 모듈 파일을 디렉토리로 구분하여 코드를 작성하는 방법 = 버전정보 ​ ▶ 모듈만들기 %%writefile ai_school.py data = 'python' def echo(msg): print('ai school : ', msg) Writing ai_school.py %ls ai_school.py sample_data/ ▶ 모듈 사용 import, from, as 모듈을 불러 올 때 = import import ai_school %whos Variable Type Data/Info ------------------------------- ai_school module %cat ai_scho..

▶ 입출력 RAM -> SSD(HDD), RAM 직렬화(byte()) > SSD(HDD) pickle : 직렬화, 입출력 속도 빠름 class Msg: def __init__(self, data): self.data = data msg = Msg('AI School') msg.data 'AI School' RAM -> SSD = 메모리에 저장된 것을 하드디스크에 저장 import pickle with open('msg.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(msg, file) %ls msg.pkl sample_data/ SSD -> RAM = 하드디스크에 저장된 것을 메모리로 가져오기 with open('msg.pkl', 'rb') as file: load_msg = pickle.lo..

▶ getter, setter 객체의 내부 변수에 접근할 때 특정 메서드를 거쳐서 접근할 수 있도록 하는 방법 getter() : 데이터를 읽어주는 메서드 setter() : 데이터를 변경해주는 메서드 ​ 예시 ​ @propperty 데코레이터를 사용하여 코딩 class Person: def __init__(self, pw): self.hidden_pw = pw @property def pw(self): print('getter') return self.hidden_pw[:2] + '****' @pw.setter def pw(self, new_pw): print('setter') input_pw = input('insert password : ') if input_pw == self.hidden_pw: ..

Quiz. 매출을 늘리기 위해서 미팅 횟수를 많이 갖는 것이 중요할까? 아니면 고객에게 상담시간을 많이 할애하는 것이 좋을까? ​ 공분산 뭔데.. covariance(data['meeting_count'], data['sales']), covariance(data['meeting_time'], data['sales']) (350.390194723618, 25.941391959798988) 상관계수를 넣는거임...또륵 import numpy as np np.corrcoef(data['meeting_count'], data['sales'])[0, 1],\ np.corrcoef(data['meeting_time'], data['sales'])[0, 1] (0.7822244248616061, 0.22829902..

▶상관계수 ( Correlation Coefficient ) numpy를 이용하여 데이터의 상관계수를 구합니다. python 코드와 numpy의 함수의 속도차이를 비교합니다. ​ ▶ Index 분산 공분산 상관계수 결정계수 ​ ▶ 분산(variance) 1개의 이산정도를 나타냅니다. 편차제곱의 평균 ▶ 공분산(convariance) 2개의 확률변수의 상관정도를 나타낸다. 평균 편차곱 방향성은 보여줄 수 있으나 강도를 나타내는데는 한계가 있다. 표본 데이터의 크기에 따라서 값의 차이가 크다는 단점이 있다. 공분산이 +인경우 : 두 변수가 같은 방향으로 변화(하나가 증가면 다른하나도 증가) 공분산이 -인경우 : 두 변수가 반대방향으로 변화(하나가 증가면 다른하나는 감소) 공분산이 0인경우 : 두 변수가 독립..

▶ 데코레이터 : decorator 함수에서 중복되는 코드를 빼서 데코레이터 함수로 만들어 코드를 작성하는 방법 원래 있던 함수에 새로운 기능을 추가한 함수로 변경할 때 주로 사용 -> deco 함수의 파라미터 fucn1이 들어감 -> func1 함수는 deco 함수의 return 함수인 wrapper 함수로 변경한다. def wrapper = 호출할 함수를 감싸는 함수 (마지막으로 wrapper함수를 다만들었으면 return을 사용해 wrapper 함수 자체를 반환한다. def func1(): print('code1') print('code2') print('code3') def func2(): print('code1') print('code4') print('code3') def deco(func):..