기록용입니다. 9일째 python 기록용입니다. 9일째 python
지난주 진행했던 주소록 만들기에 이어 진행 오라클 접속 성공 주소록 프로그램 DB 연동 지난주 진행했던 주소록 만들기에 이어 진행 오라클 접속 성공 주소록 프로그램 DB 연동
# DB처리cur=conn.cursor()query=(‘INSERT INTO addressbook’ – 공백의 매우 중요한 ‘VALUES(SEQ_ADDRBOOK.nextval,:1,:2,:3,:4)’) #addressbook과 ‘사이의 공백은 반드시 필요하다. 없으면 나중에 VALUES와 하나의 단어가 되어 에러 #DB처리cur=conn.cursor()query=(‘INSERT INTO addressbook’ – 공백의 매우 중요한 ‘VALUES(SEQ_ADDRBOOK.nextval,:1,:2,:3,:4)’) #addressbook과 ‘사이의 공백은 반드시 필요하다. 없으면 나중에 VALUES와 하나의 단어가 되어 에러
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오후에는 주피터 노트북 사용법을 쉽게 학습하고 익힌다. 오후에는 주피터 노트북 사용법을 쉽게 학습하고 익힌다.
푸팟퐁라이스 푸팟퐁라이스
국수남 부산대역점 부산광역시 금정구 중앙대로 1617-12 국수남부산대역점 부산광역시 금정구 중앙대로 1617-12
10일째 10일째
주피터 노트북을 활용하여 파이썬 테스트 실시 상세한 코드는 깃허브에! 주피터 노트북을 활용하여 파이썬 테스트 실시 상세한 코드는 깃허브에!
StudyPython22/성혜경.ipynbat main · hk918216/StudyPython222022 빅데이터 분석 과정 – 파이썬 기초 학습. GitHub.github.com 에서 계정을 생성하여 hk918216/StudyPython22 개발에 기여합니다 StudyPython22/성혜경.ipynbat main · hk918216/StudyPython222022 빅데이터 분석 과정 – 파이썬 기초 학습. GitHub.github.com 에서 계정을 생성하여 hk918216/StudyPython22 개발에 기여합니다
11일차 R학습이 시작됩니다 11일차 R학습이 시작됩니다
실행 파일 작성 – 컴파일러 언어 실행 파일을 작성하지 않고 명령문 바로 실행 – 인터프리터 언어. install.pakages(”) #패키지 설치 library(”) #설치된 패키지 확인 R에서 인덱스의 처음 값의 위치는 0이 아닌 1실행 파일 작성 – 컴파일러 언어 실행 파일을 작성하지 않고 명령문 바로 실행 – 인터프리터 언어. install.pakages(”) #패키지설치library(”) #설치된패키지확인R에서인덱스의최초값위치는0이아니고1
R 산술연산 2+3(3+6)*82^32^102**1010/310%3 #나머지를 구한다 ## R 산술연산 2+3(3+6)*82^32^102**1010/310%3 #나머지를 구한다
변수 total <-5050cat(‘합계:’, total)변수 <-100a<-10b<-20c<-a+bcat(a,b,c) ## 변수 total <-5050cat(‘합계:’, total)변수 <-100a<-10b<-20c<-a+bcat(a,b,c)
벡터 = 파이썬리스트 #학생성적score <-c(68,95,83,76,90,80,85,91,82 ,70)mean(score)x<-c(1 ,2 ,3)x1<-c(‘a’ ,’b’ ,’c’)z<-c(TRUE ,FALSE ,F ,T)w<-c(1，2，3，4，5，6)#글자 한글자라도 들어가면 모두 3-1글자에서 100se，100/q ## 벡터 = 파이썬리스트 #학생성적score <-c(68,95,83,76,90,80,85,91,82 70)mean(score)x<-c(1 ,2 ,3)x1<-c(‘a’ ,’b’ ,’c’)z<-c(TRUE ,FALSE ,F ,T)w<-c(1 ,2 .3 .4 .5 .6)#문자 1문자라도 들어가면 모두 3-1문자에서 100se，100/q
12일째 12일째
d<-c(1,2,3,4,5)dd[1]d[1:3]d[c(1,3,5)]#1,3,5번째 값 출력d[seq(1,5,2)]#1부터 5까지 2씩 증가d[-2]#2번째 값을 제외하고 출력. “-“는 제외한다는 의미 d[-c(2,4)]#2,4번째 값을 제외하고 출력 d<-c(1,2,3,4,5)d[1]d[1:3]d[c(1,3,5)]#1 ,3 ,5번째 값 출력 d[seq(1 ,5 ,2)]#1부터 5까지 2씩 증가 d[-2]#2번째 값을 제외하고 출력. “-“는 제외한다는 의미 d[-c(2,4)]#2,4번째 값을 제외하고 출력
함수 y <- sqrt(100) # sqrt() -> 제곱근 계산 y <- sqrt(x = 100) d <- c(1,7,4,2,3) sort(d) #승순정렬 출력 sort(x=d, decreasing = T) # decreasing = F승순정렬, T =강순정렬 y <-c(1,7,4,2,3,NA) sortxort(t=강순정렬 y) #decing=e tsorty (dortxing=e ts, decreasing = T) # decreasing = F승순정렬, T =강순정렬 y <-c(1,7,4,2,3,NA)sortxort(t=강순정렬 y) #decing=etsorty (dortxing=etsortsort
팩터와 리스트 # 팩터 bt <-c(‘A’, ‘B’, ‘O’, ‘AB’, ‘A’) bt. new <-factor(bt) bt[5] bt. new[5]levels(bt. new) as.integer(bt. new) #글자값을 숫자로 변경하여 출력 bt. new[7] <- ‘B’bt.newbt.new[8] <- ‘C’ # 요인의 레벨(factor level)이 올바르지 않아 NA가 생성되었습니다. NA연결bt.new[9] #最初から値がない#リストh。list <- c(‘balling’,’tennis’,’ski’) #벡터person <- list(name=’Tom’, age=’25’, student=T,hobby=h。list)person[[1]]person[[‘name’]]person$nameperson$hobby[1] ## 팩터와 리스트 # 팩터 bt <-c(‘A’, ‘B’, ‘O’, ‘AB’, ‘A’) bt. new <-factor(bt) bt[5] bt. new[5]levels(bt. new) as.integer(bt. new) #글자값을 숫자로 변경하여 출력 bt. new[7] <- ‘B’bt.newbt.new[8] <- ‘C’ # 요인의 레벨(factor level)이 올바르지 않아 NA가 생성되었습니다. NA연결bt.new[9] #最初から値がない#リストh。list <- c(‘balling’,’tennis’,’ski’) #벡터person <- list(name=’Tom’, age=’25’, student=T,hobby=h。list)person[[1]]person[[‘name’]]person$nameperson$hobby[1]
매트릭스z <- matrix(1:20, nrow=4, ncol = 5)z2 <- matrix(1:20, nrow=4, ncol=5, byrow=T) ## 매트릭스z <- matrix(1:20, nrow=4, ncol = 5)z2 <- matrix(1:20, nrow=4, ncol=5, byrow=T)
Previous imageNext image No brand burger Shanghai Fork Salad / Ipi Coffee Basque cheese tart Previous imageNext image No brand burger Shanghai Fork Salad / Ipi Coffee Basque cheese tart
No Brand Burger Busan Grand Branch No Brand Burger Busan Grand Branch on the 1st and 2nd floors of Goseong Building, 26 Busan National University-ro, Geumjeong-gu, Busan 1st and 2nd floors of Goseong Building, 26 Busan National University-ro, Geumjeong-gu, Busan
Yipi Coffee Busan National University Station 16301-dong 114, Jungang-daero 1629-gil, Geumjeong-gu, Busan Yipi Coffee Busan National University Station 16301-dong 114, Jungang-daero 1629-gil, Geumjeong-gu, Busan
Day 13 Day 13
Factors – 2D materials that combine common values among enumerated values – Matrix and Data Frame Matrix – Data frames that contain only one material – Can merge letters and numbers. cat – can output more than one value. 2D output is not possible print – only one value can be output rbind – row-by-row cbind – column-by-row cbind Factors – 2D materials that combine common values among enumerated values – Matrix and Data Frame Matrix – Data frames that contain only one material – Can merge letters and numbers. cat – can output more than one value. 2D output is not possible print – only one value can be output rbind – row-by-row cbind – column-by-row cbind
#<-matrix>score <-matrix (c (90.85.69.78.85.96.96.49.95, 90, 80, 70, 70, 60), nrow=4) lonerum (score) <-c (“Tom”, “Tom”, “Mark”, “Jane”) column (score) <-c (England”, “Mat”, “Science”, “Tom”, “Score [Tom] [Score 2] [Score] #<-matrix>score <-matrix (c (90.85.69.78.85.96.96.49.95, 90, 80, 70, 70, 60), nrow=4) lonerum (score) <-c (“Tom”, “Tom”, “Mark”, “Jane”) column (score) <-c (England”, “Mat”, “Science”, “Tom”, “Score [Tom] [Score 2] [Score]
graph drawing graph drawing
Basic Graph #Bar Graph – Bar charbarplot(ds, main = ‘graph title’, col = ‘graph color’, xlab = ‘x axis name’, ylab = ‘y axis name’, las = 0-3) #las = x,y axis value vertical, horizontal ## Basic Graph #Bar Graph – Bar charbarplot(ds, main = ‘graph title’, col = ‘graph color’, xlab = ‘x axis name’, ylab = ‘y axis name’, las = 0-3) #las = x,y axis value vertical, horizontal
data input/output data input/output
# US>library(svDialogs)user.input<-dlgInput(“Please enter import”)$resincome<-as”. numeric(user.input)tax <-income * 0.05 # The library(svDialogs)user.input<-dlgInput(“Please enter import”)$resincome<-as. numeric(user.input)tax <- income * 0.05
File Input/Output getwd() #Current Location Confirmation setwd(‘C:/STUDY/StudyR’) #File Routing ## File Input/Output getwd() #Current Location Confirmation setwd(‘C:/STUDY/StudyR’) #File Routing
spicy seafood pilaf below spicy seafood pilaf below spicy seafood pilaf below
Hans Delhi Busan Grand Branch 21 Hans Delhi Busan Grand Branch, Geumjeong-ro 68-gil, Geumjeong-gu, Busan 21, Geumjeong-ro 68-gil, Geumjeong-gu, Busan