[PyCPA] 파이썬 데이터 과학 실천 강좌 첫 번째 느린 감각
파이썬 데이터 과학 실천 강좌 제1회
1. 시작
PyCPA라는 CPA(공인회계사)를 대상으로 하는 지역사회 학습회에 참가한 다음날 자신만의 독특한 주의점을 정리했다.
파이썬 데이터 과학 실천 강좌 제1회 Powered by PyCPA
또한, 수업 내용과 거의 관계가 없기 때문
내용을 마음에 둔 사람은 강좌에서 사용하는 아래의 서적과 이 책의 기초가 되는 무료 내용을 참조하시기 바랍니다.
서적: 동경대학 데이터과학 양성 강좌
무료 내용: GCI 데이터 과학 육성 강좌 훈련 내용 공개 페이지
2. Jupter Notebook에 트위터 메시지 삽입
(1) 하고 싶은 일
학습회는 트위터(주제 태그 #PyCPA)를 사용하면서 진행되는데 중간에 이런 투고가 있다.
https://twitter.com/KoheiSakamoto88/status/1215905958414544896?s=20
리스트 내법으로 기재하면 자모표도 만들 수 있다.대문자 [chr('A') + i) for i in range(26)] 소문자 [chr(ord('a'+ i) for i in range(26)] #PyCPA - Kohei.Sakamoto (@KoheiSakamoto88) January 11, 2020
이 Tweet을 Hazon에서 사용하는 Jupter Notebook에 묻고 싶어요. 나중에 참고할 수 있어요.p>
(2) 했던 일
별거 아니에요. QIITA와 마찬가지로 끼워넣은 코드만 복사해서 넣습니다.
/트위터 화면에 삽입된 코드 표시 
• 내장 코드 복사
Jupter Notebook 화면에서 Markdown으로 셀을 설정하여 붙여넣기 완료p>
3. Numpy Arry 변수 복사
(1) 하고 싶은 일
핸드백에 이런 코드가 있어요.br/>
sort()는 파괴형 방법이기 때문에 원 데이터를 피하여 실행하고 싶습니다br/>
데이터 회피 목적지 데이터 1의 내용도 변경되었습니다
다음은 복제용 코드입니다.
import numpy as np
data = np.array([9,2,3,4,10,6,7,8,1,5])
data1 = data
data.sort()
(2) 했던 일
구글에서 이런 페이지를 찾았어요.br/>
NumPy의 복사(copy)와 보기(view)의 해설은 간단명료하고 알기 쉽다.
이렇게 해서 aray 변수는 피할 수 있다.
다음은 복제용 코드입니다.
import numpy as np
data = np.array([9,2,3,4,10,6,7,8,1,5])
data1 = data.copy()
data.sort()
지금부터 다음 두 번째 기대
Reference
이 문제에 관하여([PyCPA] 파이썬 데이터 과학 실천 강좌 첫 번째 느린 감각), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/nagahisa/items/7f6eeffd8ac63687acba텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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