딥러닝을 공부하면서 모델의 입력 (차원) 형태와 이미지의 형태(차원)를 맞춰주기 위해서 expand_dims() 메서드를 정리하려고 합니다. expand_dims() * 배열의 모양을 확장한다 = 배열의 차원을 추가한다. (1) Test 용 1차원 넘파이 배열 생성하기 import numpy as np x = np.array([2,4]) print(x) print(x.shape) numpy 배열의 shape 출력 결과에서 다음 순서대로 축의 순서가 정해진다. (첫 번째 축, 두 번째 축, 세 번째 축)!! (2) 첫 번째 축에 차원 추가하기. expand_dims np.newaxis y = np.expand_dims(x, axis=0) print(y) print(y.shape) print('\n') y ..
pandas의 stack() 함수와 unstack() 함수로 데이터 프레임을 재구조화할 수 있습니다. 간단하게 설명하자면, stack은 컬럼을 인덱스로 가져오는 것이며, unstack은 (지정한 level)의 인덱스를 컬럼으로 보내는 역할을 합니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col_1':[1,2,3],'col_2':[4,5,6]}, index=['a','b','c']) df Stack stack은 컬럼을 인덱스로 보내는 역할을 합니다. 아래를 보시면 인덱스에 해당하는 각 컬럼을 차례대로 쌓는 다고 생각하시면 됩니다. stack = df.stack() stack df 데이터프레임의 인덱스 level 0인 a,b,c에 해당하는 컬럼을 차례대로 쌓아 올린다. st..
DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) [1] select_dtypes 함수는 열에 포함된 데이터들을 type 기준으로 인덱싱 할 수 있도록 합니다. select_dtypes(include=None, exclude=None) 형태를 가지며, include에 넣은 값은 포함하고, exclude에 넣은 값을 제외한 열을 데이터 프레임 형태로 반환합니다. [2] 사용법 기본 사용법 * include 및 exclude는 비어있거나 겹치면 안 되며(에러 발생), 스칼라나 list형태의 입력값이 가능합니다. 자료형 1. 숫자형(numeric)은 np.number 또는 'number' 2. 문자형(str)은 'object' 3. 날짜,시간(datetimes)을 선..
BeautifulSoup란 무엇인가, HTML, XML, JSON 등 파일의 구문을 분석하는 모듈. 웹 페이지를 표현하는 HTML을 분석하기 위해 사용되며, 원하는 데이터를 가져오기 쉽게 비슷한 분류의 데이터별로 나누어 주는 파이썬 라이브러리이다. ( 보통 html정보를 가져오는 urllib.request.urlopen() 모듈과 함께 사용되곤 합니다 ) BeautifulSoup 설치 pip install bs4 [1] BeautifulSoup 시작하기 from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen # 크롤링할 페이지를 page 변수에 저장 page = "https://movie.naver.com/movie/sdb/rank/rmovie..
