짜린님의 블로그

문제 1. 데이터 셋 불러오기scikit-learn 라이브러리의 데이터셋을 사용하는 방법을 익힙니다.아래와 같이 데이터를 불러오세요데이터 셋에는 더 많은 종류가 있으니 찾아보시면 좋겠죠?예시에는 붓꽃 데이터셋을 불러오고 있어요! iris를 제외한 다른 데이터셋을 직접찾아 가져와보세요from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X, y = iris.data, iris.target입력 데이터와 레이블을 불러온 후 학습을 위한 데이터셋과 테스트를 위한 데이터셋으로 분리하세요(Hint!) sklearn의 train_test_split를 이용하면 편하게 데이터를 분리할 수 있습니다. 문제 2. Diabetes 데이터 회귀 분석 진행하기Diabetes 데이터셋..

숙제 1import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdflights_data = sns.load_dataset('flights')flights_data 문제 1 연도별 총 승객 수a = flights_data.groupby('year')['passengers'].sum().reset_index()plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'plt.rc('font', size = 15)plt.figure(figsize = (8, 5))plt.plot(a['year'], a['passengers'], color = 'lightcoral', marker = 'o')plt.xlabel('year'..

숙제 1import seaborn as snsiris_data = sns.load_dataset('iris')iris_data 문제 1 'species' 열 값이 'setosa'인 데이터 선택하기# Q1. 정답a = iris_data[iris_data['species'] == 'setosa']a.head() 문제 2 10부터 20까지의 행과 1부터 3까지의 열 선택하기# Q2. 정답iris_data.iloc[10:21, 1:4] 숙제 2import seaborn as snstips_data = sns.load_dataset('tips')tips_data 문제 1 total_bill이 30 이상인 데이터만 선택하기# Q1. 정답c = tips_data[tips_data['total_bill'] >= 30]..

문제 1 전자 상거래 플랫폼에서 고객의 평균 주문을 계산해야 합니다. 이를 위해 숫자 리스트의 평균을 계산하는 방법을 연습합니다. 주어진 숫자 리스트의 평균을 계산하는 함수를 작성하세요.# 예시 데이터numbers = [10, 20, 30, 40, 50]def calculate_avg(numbers): total_avg = sum(numbers)/len(numbers) return total_avgtotal_avg = calculate_avg(numbers)print("숫자들의 평균:", total_avg) 문제 2 기상청에서는 하루 동안의, 가장 높았던 기온과 가장 낮았던 기온을 확인하고 일교차를 보고하고자 합니다. 하루 동안 기록된 기온 목록을 받아, 가장 낮은 기온과 가장 높은 기..