Linear Model - Regression
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFrame([[2,20],[4,40],[8,80],[9,90]], index=['학생1','학생2','학생3','학생4'], columns=['시간','성적']) data 1. 수학 공식을 이용한 해석적 모델 - LinearRegression from sklearn.linear_model import LinearRegression linear_model = LinearRegression() linear_model.fit(data[['시간']] , data['성적']) # 문제는 2차원으로 넣어줘야한다. # y = 10 * x + 0 print(linear..
Matplotlib 실습
# 산점도([x값], [y값]) plt.scatter([10,11,14,5,1,8], [4,9,11,13,7,3]) plt.show() # 세로bar차트([x값], [y값]) plt.bar(['서울', "광주","부산"], [10,20,30]) plt.show() # 가로bar차트([y값], [x값]) plt.barh(['서울', "광주","부산"], [10,20,30]) plt.show() # 파이차트 그리기 plt.pie([10, 20, 30], labels = ['서울', "광주", "부산"], autopct = '%1.1f%%') plt.legend() # 범례 plt.show()
