A B C d E F G H I K L M N O P Q R S T U V W Z A statsmodels.ap.stats.anova_lm(x) statsmodels.formula.api.ols 에 의해 생성되는 모형 즉, 클래스 인스턴스(x)를 인수로 받아 anova를 실행합니다. np.argsort(x, axis=-1, kind=None) 객체 x를 정렬할 경우 각 값에 대응하는 인덱스를 반환합니다. Axis는 기준 축을 지정하기 위한 매개변수로서 정렬의 방향을 조정할 수 있음(-1은 기본값으로 마지막 축) pandas.Series.autocorr(lag=1) lag에 전달한 지연수에 따른 값들 사이의 자기상관을 계산 B scipy.stats.bernoulli(x, p) 베르누이분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 p: 단일 시행에서의 확률 scipy.stats.binom(x, n, p) 이항분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 n: 총 시행횟수 p: 단일 시행에서의 확률 C scipy.stats.chi2.pdf(x, df, loc=0, scale=1) 카이제곱분포의 확률밀도함수를 계산 $$f(x, k) =\frac{1}{2^{\frac{k}{2}−1}Γ(\frac{k}{2})}x^{k−1}\exp\left(−\frac{x^2}{2}\right)$$ x: 확률변수 df: 자유도 pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, …) 두 개이상의 객체를 결합한 새로운 객체를 반환. objs: Series, DataFrame 객체. Axis=0은 행단위 즉, 열 방향으로 결합, Axis=1은 열단위 즉, 행 방향으
Python 가이드
- 객체의 참조(reference)와 이름공간(namespace)
- 객체의 작동범위
- 패키지와 모듈(Package and Module)
- 얕은복사(shallow copy)와 깊은복사 (deep copy)
- variable, constant 그리고 다양한 literal
- 문자(Character)와 문자열(String), 그리고 표시형식
- ASCII 코드
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- 형변환
- 연산자
- 리스트(List)
- 튜플(Turple)
- 사전(Dictionary)
- 집합(Set)
- underscore에 관한 규칙과 special method
- 특별메서드의 종류
- 문(statements), 식(Expression), 블럭(block), 그리고 주석(comments)
- 반복문(loop statement)
- if~else문
- 정규표현식(Regular Expression)
- 예외처리(try문)와 assert문
- with 문과 컨텍스트 관리자(Context managers)
- Python, 함수(Function)
- 재귀함수(Recursive Function)
- Python의 함수는 1급(First Class)객체
- 클로저(Closure)
- 람다함수(Lambda Function)
- 주요한 내장함수들
- 데코레이터(Decorator, 장식자)
- class 정의와 생성
- __str__과 __repr__
- 클래스의 상속(Inheritance)과 추상클래스(Abstract Class)
- 반복자와 발생자(Iterator and Generator)
- 정적메소드와 클래스메소드
- 최대공약수와 최소공배수 클래스 만들기
- escape sequence
- 파이썬으로 파일 저장과 수정
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