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스터디 공간71

[Pandas] 누락 데이터 처리 201217 Python Study Pandas의 Input으로 주기 위한 데이터는 깨끗하거나 형태가 단일한 경우가 극히 드물다. 이런 경우, 누락데이터를 처리해주어야한다. None, Nan(Not a Number) 등이 누락된 데이터를 말한다. 누락된 데이터의 특성을 한번 살펴보자 1+np.nan의 값은 nan으로 나오고 None값은 연산을 할경우 오류가 발생한다. 이를 볼때, None값을 가지는 배열에서 연산을 할 경우 오류를 발생할 것임을 알 수 있다. ■ NaN의 특성 1+ np.nan = nan 0 * np.nan = nan NaN이 포함된 객체의 모든 연산은 NaN으로 값을 출력하므로 기억해두면 좋다 ■Null값 연산 - isnull() / notnull() / dropna() / fillna.. 2021. 3. 1.
[Study w/ VS Code] Tensorflow - Day1 200704 Tensorflow study! (ㅇㅅㅇ?) 열공해보자 tensorflow version 1.x.x -> session tensorflow version 2.x -> eager mdoe version 확인 (tf.__version__) 1. Tensorflow? tensor는 배열을 의미한다 1차원 배열, 2차원 배열, ..., N차원 배열 x1은 np.array로 구현한 1차원 배열 [1,2,3] y1은 tf.constant로 구현한 1차원 배열 [1,2,3] 쉽게 보면, np.array == tf.constant인듯함 2. MNIST MNIST는 텐서플로우.keras에서 제공하는 기본 데이터셋(?) 중 하나이다. (※ 참고 : tensorflow 1.x → tensorflow 2버전으로 .. 2021. 3. 1.
[회로이론] Spectre (1) - 개론 Cadence 시뮬레이터 - Spectre Study - 1 1) 2020.06.23 초안 작성2) 2022.05.07 수정1. Cadence Sprectre Simulation Spectre는 Cadence 社의 회로 해석회로 해석 Simulator입니다.일반적으로 회로해석을 위하여 사용하는 툴로는 아마 pspice를 생각하실텐데요.비슷한 툴이라고 보시면 되나 훨씬 복잡한 회로를 해석할 수 있고, 더욱 빠릅니다.다른 툴은 Hspice / Spectre / FineSim .. 여러가지 있으나 그중 Spectre에 대해서 간단하게 정리하였습니다. 우선적으로 회로를 해석하는 방법은 어떤 시뮬레이션을 사용하나 기본적으로 같습니다.시뮬레이션 툴을 변경한다고 하여 V = IR의 회로 해석을 위한 수식이 바뀌지는 .. 2021. 3. 1.
[회로이론/전자회로/수동부품] 캐패시터 / Capacitor / Decap 1. 캐패시터 (Capacitor) 두 도체 사이에 유전체를 넣어, 전하를 축적한 소자이다.▷ 쉽게 말해서, 건전지..라고 보면 된다. 캐패시터는 Set-Level Board 설계에서 일반적으로 PI를 좋게 하기 위해서 사용한다.▷이러한 캐패시터를 Decoupling-Capacitor라고 말한다.요구되는 전원 설계의 전압이 점점 낮아지며 저전력을 요구함에 있어서 PI특성은 굉장히 중요하다. 캐패시터는 VR(Voltage Regulator) 등의 일반적인 Switching Regulator의 뒷단에 달아서,Ripple의 수준을 낮추는 데 사용하고, LDO와 같은 Linear Regulator에서도 마찬가지이다.  Decoupling Capacitor에 대해서 초점을 맞추어 설명을 해보자면,디커플링이라는 것.. 2021. 1. 18.
[Pandas] groupby - Aggregation 1. groupby - 데이터 세트의 어떤 컬럼 혹은, 인덱스를 기준으로 데이터를 정렬할 때 groupby를 통해 쉽게 구현 가능 분할, 적용, 결합으로 이루어지며 한번 살펴보자 - 분할, 적용, 결합 - col1, col2를 가지는 DataFrame에서, col1을 기준으로 정렬하고 싶을 때, groupby를 사용한다. col1을 기준으로 df.group('col1') 표현할 수 있으며, col2로 정렬을 하려고 할땐, 마찬가지로, df.group('col2')로 표현이 가능. - 동시에 2개를 묶기위해서는 어떻게 해야하는가?? -> df.group(['col1', 'col2']) - Aggregation, transform, filter groupby에는 그룹데이터를 결합하기 전에 여러 유용한 연산을.. 2020. 12. 21.