Python!

5. K-Means¶군집화, 유사한 특징을 가지는 데이터들을 그룹화데이터를 K개의 클러스터(그룹)로 군집화하는 알고리즘, 각 데이터로부터 이들의 속한 클러스터의 중심점(Centroid)까지의 평균 거리를 계산 In [1]:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd In [2]:dataset = pd.read_csv('../data/KMeansData.csv')dataset.head() Out[2]: hourscore07.337313.715523.435533.068943.3379  비지도 학습이기 때문에 y 값 없이 X만 가져옴¶ In [3]:X = dataset.iloc[:, :].values# X = dataset.valu..

4. Logistic Regression(로지스틱 회귀)¶  공부 시간에 따른 자격증 시험 합격 가능성¶주어진 데이터를 정해진 범주 (category) 에 따라 분류, 예측 결과가 숫자가 아닐 때¶선형 회귀 방식을 분류에 적용한 알고리즘, 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0 ~ 1 사이의 값으로 예측 더 높은 범주에 속하는 쪽으로 분류범주 : True/False, Yes/No, 합격/불합격 In [1]:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd In [2]:dataset = pd.read_csv('../data/LogisticRegressionData.csv')dataset.head() Out[2]: hourpass00.5..

3. Polynomial Regression(다항 회귀)¶  공부 시간에 따른 시험 점수 (우등생)¶ In [1]:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd In [2]:dataset = pd.read_csv('../data/PolynomialRegressionData.csv')dataset.head() Out[2]: hourscore00.2210.5420.8630.9441.26 In [3]:X = dataset.iloc[:, :-1].values # 공부시간 컬럼 데이터y = dataset.iloc[:, -1].values # 점수 컬럼 데이터X, y Out[3]:(array([[0.2], [0.5], ..

2. Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀)¶  원-핫 인코딩¶ In [1]:import pandas as pd In [2]:dataset = pd.read_csv('../data/MultipleLinearRegressionData.csv')X = dataset.iloc[:, :-1].valuesy = dataset.iloc[:, -1].valuesdataset.head() Out[2]: hourabsentplacescore00.53Home1011.24Library821.82Cafe1432.40Cafe2642.62Home22 In [19]:X, y Out[19]:(array([[1.0, 0.0, 0.5, 3], [0.0, 1.0, 1.2, 4], [0...

1. Linear Regression(선형 회귀)¶공부 시간에 따른 시험 점수¶ In [1]:import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd In [2]:dataset = pd.read_csv('../data/LinearRegressionData.csv') # 데이터 로드 In [3]:dataset.head() # 상위 5개 데이터 확인 Out[3]: hourscore00.51011.2821.81432.42642.622 In [4]:X = dataset.iloc[:, :-1].values # 처음부터 마지막 컬럼 직전까지의 데이터 (독립 변수 - 원인)y = dataset.iloc[:, -1].values # 마지막 컬럼 데이터 (종속 변수 - 결과) In [5..

14. 그리드¶ In [1]:from tkinter import *root = Tk()title_name = "YongSeokha Tkinter Project"root.title(title_name)root.geometry("300x300")# 맨 윗줄 버튼들 생성# text: 버튼에 표시할 문자열# width: 버튼의 가로 크기 (문자 수)# height: 버튼의 세로 크기 (문자 수)# grid(row, column): 버튼을 배치할 행(row)과 열(column) 설정# sticky: 버튼이 채워질 방향 ('N', 'E', 'S', 'W'는 각각 북쪽, 동쪽, 남쪽, 서쪽을 의미하며, 여러 방향을 조합하여 사용 가능)# padx: 버튼의 좌우 여백 (픽셀 단위)# pady: 버튼의 상하 여백 (픽셀..

In [4]:from Custom.mediahelper import show_video_as_html # 개발자 정의 모듈13. 스크롤 바¶In [2]:from tkinter import *root = Tk()title_name = "YongSeokha Tkinter Project"root.title(title_name)root.geometry("640x480")frame = Frame(root)frame.pack()# 프레임 생성 (리스트박스와 스크롤바를 포함할 컨테이너)# relief: 프레임의 테두리 스타일 (기본값은 'flat')# bd: 프레임의 테두리 두께 (픽셀 단위, 기본값은 0)frame = Frame(root)frame.pack(fill="both", expand=True) # 프레임..

12. 프레임¶In [1]:from tkinter import *root = Tk()title_name = "YongSeokha Tkinter Project"root.title(title_name)root.geometry("640x480")# 상단에 메뉴 선택 안내 레이블 추가# text: 레이블에 표시할 문자열# padx: 레이블의 좌우 여백# pady: 레이블의 상하 여백Label(root, text="메뉴를 선택해 주세요", padx=10, pady=10).pack(side="top")# 하단에 "주문하기" 버튼 추가# text: 버튼에 표시할 문자열# bg: 버튼의 배경 색상# fg: 버튼의 텍스트 색상# width: 버튼의 가로 크기 (문자 수)# height: 버튼의 세로 크기 (문자 수)Bu..

In [4]:from Custom.mediahelper import show_video_as_html # 개발자 정의 모듈from Custom.mediahelper import print_decorator # 개발자 정의 모듈11. 메시지 박스¶In [2]:from tkinter import *import tkinter.messagebox as msgboxroot = Tk()title_name = "YongSeokha Tkinter Project"root.title(title_name)root.geometry("640x480")def info(): # 정보 알림 메시지 박스 msgbox.showinfo("알림", "정상적으로 예매 완료되었습니다.") # 메시지 박스 제목, 메시지 박스 텍스트d..

In [4]:from Custom.mediahelper import show_video_as_html # 개발자 정의 모듈10. 메뉴 탭 생성¶In [2]:from tkinter import *root = Tk()title_name = "YongSeokha Tkinter Project"root.title(title_name)root.geometry("640x480") # 가로 * 세로def create_new_file(): print("새 파일을 만듭니다.")menu = Menu(root)# File 메뉴 생성menu_file = Menu(menu, tearoff=0) # 'File' 드롭다운 메뉴 생성, tearoff=0은 메뉴를 떼어낼 수 없도록 고정# 'File' 메뉴에 항목 추가menu_f..