달나라 노트

matplotlib에서 grid를 이용하면 그래프에 격자선을 넣을 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt list_x = [1, 2, 3, 4, 5] list_y = [90, 46, 70, 10, 89] plt.plot(list_x, list_y) plt.show() 위 코드처럼 그냥 pyplot을 이용해 그래프를 그리면 그래프만 나타나고 그래프 배경에 격자선이 없습니다. import matplotlib.pyplot as plt list_x = [1, 2, 3, 4, 5] list_y = [90, 46, 70, 10, 89] plt.plot(list_x, list_y) plt.grid(visible=True) plt.show() 위처럼 grid method의 visible..

Syntax Series.unique() unique method는 Series에 적용할 수 있으며 적용한 Series에 있는 값들 중 중복 없는 unique한 값들만을 numpy array의 형태로 return합니다. 다음은 unique method의 적용 예시입니다. import pandas as pd dict_item = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1], 'col2': [5, 4, 3, 2, 1, 8, 9, 2, 6], } df_item = pd.DataFrame(dict_item) unique_values = df_item.loc[:, 'col1'].unique() print(type(unique_values)) print(unique_values) -- Res..

Syntax DataFrame.min(axis=1) DataFrame.max(axis=1) min method는 DataFrame에 적용하여 컬럼간에 가장 작은 값을 return합니다. max method는 DataFrame에 적용하여 컬럼간에 가장 작은 값을 return합니다. import pandas as pd dict_item = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [5, 4, 3, 2, 1], } df_item = pd.DataFrame(dict_item) df_item.loc[:, 'min_col'] = df_item.loc[:, ['col1', 'col2']].min(axis=1) df_item.loc[:, 'max_col'] = df_item.loc[:, ['col..

numpy의 clip method는 전달받은 숫자를 최소값 또는 최대값 사이의 값인지 체크합니다. 최소값보다 작은 값은 최소값으로 return하며, 최대값보다 큰 값은 최대값으로 return합니다. 만약 array를 전달받았을 경우 array에 있는 각각의 요소들마다 clip을 적용하여 array를 return합니다. Syntax numpy.clip(value_array, min, max) value_array = clip method를 적용할 어떤 값 또는 array입니다. min = 최소값입니다. max = 최대값입니다. import numpy as np val_test = np.clip(10, 2, 7) print(val_test) -- Result 7 10은 max값인 7보다 크므로 7이 retu..