Data Makes Our Future

| 3. 함수 Summary.아무래도 가장 중요한 포인트는함수는 "짧게", "한 가지 작업만", "서술적 이름으로"조거문에 들어가는 블록은 한줄로... || 작게 만들어라! 123456public static String renderPageWithSetupAndTeardowns ( PageData pageData, boolean isSuite) throws Exception { if (isTestPage(pageData)) includeSetupAndTeardownPages (pageData, isSuite); return pageData.getHtml();}Colored by Color Scriptercs - if문/else문/while문 등에 들어가는 블록은 한 줄이어야 한다는 의미. (대개 이곳에서..

참고글 : [Python] Numpy 배열(생성, 색인, 연산 ..) # 메서드의 메뉴얼 확인np.arange? Docstring: # Enter : 계속, q: 종료arange([start,] stop[, step,], dtype=None) Return evenly spaced values within a given interval.... np.func?? # 함수의 코드 제공 # 정보 확인arr1 = np.arange(10).reshape(2,5) arr1.shape # 배열의 모양 확인 메서드(2, 5) arr1.dtype # 배열의 데이터 타입 확인 메서드dtype('int32') arr1.ndim # 배열의 차원 확인2 type(arr1)numpy.ndarray # 모양 변경 (a.reshape..

# Python은 R과 다르게 벡터, 원소별 연산이 적용함수를 적용해야만 가능합니다. >>> l1[1, 2, 3]>>> l1 + (10,10,10) # 벡터 연산 불가TypeError: can only concatenate list (not "tuple") to list>>> l1 + [10,10,10] # 리스트로 연산을 시도해도 결합이 되어버립니다[1, 2, 3, 10, 10, 10] #. 함수 정의 (def)def funcName(input, ..) : # 매개변수에 default 값 설정 가능 함수 내용 return output def funcName(*param) : # 매개변수 개수에 제한이 없는 경우(*) 함수 내용 # for i in param : return result funcName(..

데이터 가공을 위한 주요 함수 정리 #. 데이터 색인 1. 벡터 c(요소1, 요소2, ...) - 정수 색인 : vec[5] - 이름 색인 : vec['b'] - 벡터 색인 : vec[c(1,3,5)] - 슬라이스 색인 : vec[1:5] - 조건 색인 : vec[vec$'PAY'>500] 2. 리스트 list (key1 = value1, key2 = value2, .. ) - 정수(키) 색인 : list[[1]][1] - 이름 색인 : list$name[1] or list[['name']][1] 3. 행렬 matrix(1:20, nrow=4, byrow = F(세로 채우기), T(가로 채우기)) - 정수 색인 : m[2,3] # 2행,3열 - 이름 색인 : m[2,c('b','e')] - 벡터 색인 :..

Plot 선 그래프 그리기 plot(x축 데이터, y축 데이터, 옵션) plot에 하나의 벡터 사용 시 벡터는 y축으로 전달되고 x축은는 y의 수(벡터 크기) 만큼 지정됩니다. plot함수의 목적은 선 그래프의 출력이지만, 함수에 들어가는 데이터에 따라서 다양한 형태의 그래프를 출력해줍니다. 그래프 타입par(mfrow=c(3,3)) # 그래프의 배치 조정 c(행의 개수, 열의 개수) 1. plot(x1, type = 'p') 2. plot(x1, type = 'l') 3. plot(x1, type = 'b') # 주로 사용 4. plot(x1, type = 'c') 5. plot(x1, type = 'o') # 주로 사용 6. plot(x1, type = 'h') 7. plot(x1, type = 's..

그룹 연산 1. tapply() 함수 tapply(vector, index, function) # 벡터만 가능그룹 연산 tapply() 함수 참고[R] apply 계열 함수 - 적용 함수(원소별 연산, 그룹별 연산) 2. aggregate() 함수 aggregate() 함수는 tapply() 함수와 유사하게 그룹 연산을 수행합니다. ## method for class 'data.frame' aggregate(x, # 연산 대상, date frame 가능 by, # group by 컬럼, list로 전달, 여러 컬럼 전달 가능 FUN) # 함수 # student data에서 학년별 키와 몸무게의 평균 > std aggregate(std[,c('HEIGHT','WEIGHT')], + by = list(std..

그룹별 적용- apply() : 2차원 데이터를 행, 열 방향으로 연산 # 적용방향 = 1:같은 행별, 2:같은 열별, c(1,2): 원소별 원소별 적용- sapply() : 벡터에 함수를 반복 적용(벡터로 출력) # 데이터 색인 시 벡터가 편리하므로, 주로 sapply()를 사용- lapply() : 벡터에 함수를 반복 적용(리스트로 출력)- mapply() : 벡터에 함수를 반복 적용(리스트로 출력) # sapply()와 유사, 다수의 인자를 받는 함수를 적용하기 위해 사용 그룹별 연산 - tapply() : 그룹별 연산 * 작성 방법apply(iris[,-5], 2, mean)sapply(iris[,-5], mean)lapply(iris[,-5], mean)mapply(mean, iris[,-5])..

함수의 정의 사용자 정의 함수 : 코드의 반복을 줄이기 위한 사용자 정의 함수 function(함수) 생성 시 반환되는 하나의 return 값이 꼭 있어야 합니다. # 함수의 인자는 위치에 맞게 순서대로 작성하거나 이름으로 작성할 수 있습니다. > func func(1,2)[1] 1 2> func(y=2, x=1)[1] 1 2 가변 길이 인자를 가진 함수 : 함수의 인자 개수가 정해지지 않은 경우 > func func func2 func2(1,2,3)[1] 1[1] 2 3 중첩 함수 : 함수 안에 또 다른 함수를 정의 > func f3 f3(1,1)[1] 2> f3(1) # 1 + 3(y=3)[1] 4 Q.# 연습문제 # abs함수와 동일한 사용자 정의함수를 f_abs이름으로 생성> abs(-3) # 절..