내용 결측값과 무한값 생성 결측값과 무한값 결정 무한값 결정 Nan 결정 결측치와 무한값찾기 이터 처리 과정에서 누락된 값이나 계산과정에서 무한값을 얻게되는 경우가 있는데 이러한 값들은 이어진 계산과정에서 에러를 발생하는 경우가 많습니다. 그러므로 분석 전 또는 분석 동안 이들의 처리 과정이 중요하며 그 일환으로 먼저 그들의 인식과정을 먼저 살펴봅니다. 결측값과 무한값 생성 numpy의 속성값인 np.nan 으로 결측치(nan(Not Any Number))를 인위적으로 생성할 수 있습니다.또한 무한값은 내장함수인 float() 를 사용하여 생성할 수 있습니다. import math import numpy as np import pandas as pd x=np.random.rand(20) x array([0.44245459, 0.8178457 , 0.19687037, 0.54456459, 0.2971784 , 0.9188978 , 0.37880048, 0.10845443, 0.84552398, 0.73500799, 0.8996776 , 0.38032666, 0.15925506, 0.70421241, 0.46348431, 0.76245393, 0.25619259, 0.92892586, 0.11489276, 0.51422256]) # 특정한 요소들을 nan 또는 infinity로 치환 x[3]=np.nan #nan x[9]=np.nan x[7]=float('inf') #inifinity x[16]=float('-inf') #-infintiy np.around(x, 4) array([0.4425, 0.8178, 0.1969, nan , 0.2972, 0.9189, 0.3788, inf , 0.8455, nan , 0.8997, 0.3803, 0.1593, 0.7042, 0.4635, 0.7625, ...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.