Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ crawler_소방청 국가화재정보센터 수집: 화재 발생건수, 재산피해, 인명피해 부상, 인명피해 사망 코딩: github JeongJaeyoung0/crawler Contribute to JeongJaeyoung0/crawler development by creating an account on GitHub. github.com 2021.05.12 # crawler_소방청 국가화재정보센터 step 1. 소방청 > 시작 날짜 입력, 끝 날짜 입력, 지역 선택, 검색 클릭 > 크롤링 > 엑셀 저장 pwd ### step 0. 준비 import sys # 시스템 import os # 시스템 import pandas as pd # 판다스 : 데이터..

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ 테마 변경 1. juptyerthemes 설치 cmd > pip install jupytertheme 2. 명령어 실행 - 테마 리스트 jt -l - 테마 변경 jt -t 테마이름 - 테마 초기화 jt -r

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ 정확도 정확도 = 예측 결과가동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 # 이진 분류 시 좋은 평가 지표는 아니다. # 예) 0~10 숫자 중 0일 경우를 맞추는 문제에서, 모든 답을 아니라고 하면 정확도는 90%가 됨 더보기 >>> from sklearn.datasets import load_digits # mnist 데이터셋 로드 >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> from sklearn.base import BaseEstim >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>> import numpy as np >>> im..

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ 판다스의 원핫 인코딩 - sklearn의 레이블 인코딩, 원-핫 인코딩 방식은 복잡함. # padas의 get_dummies 함수를 이용하면 쉽게 원핫 인코딩 가능 >>> df = pd.DataFrame({'item':['TV','냉장고','전자렌지','컴퓨터','선풍기','선풍기','믹서','믹서'] }) >>> df pd.get_dummies(df) ▶ 피처 스케일링과 정규화 from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd iris = load_iris() iris_data = iris.data iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data, columns=i..

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ Numpy ndarray 개요 >>> import numpy as np # ndarray 생성 np.array() >>> list1 = [1, 2, 3] >>> print("list1:", list1) >>> print("list1 type:", type(list1)) list1: [1, 2, 3] list1 type: >>> array1 = np. array(list1) >>> print("array1:", array1) >>> print("array1 type:", type(array1)) array1: [1 2 3] array1 type: # ndarray의 형태(shape)와 차원 ## 1차원 >>> array1 = np.array(..

▶ 64bit가 설치된 상황에서 32bit 가상환경 설정 방법 anaconda prompt 실행 버전 확인 python --version 아나콘다 32bit 설치 set conda_force_32bit=1 버전 값 입력 conda create -n py38_32 python=3.8.5 anaconda ▶ 설정 후 주피터 실행 방법 anaconda prompt 실행 32bit 가상환경으로 도입 conda activate py38_32 주피터 실행 jupyter notebook bit 확인 방법-1 (urs창 확인) - localhost:8888 : 32bit - localhost:8889 : 64bit bit 확인 방법-2 (주피터에서 확인) >>> import platform >>> print(platf..