Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
Tags
- 머신비전
- 3dprinter
- 특수대학원
- coding
- 대학원
- 산업대학원
- 머신러닝
- 코딩
- ComputerVision
- 영어회화
- 영어
- 영어기초
- 영어공부
- 석사
- Ai
- 4차산업
- 파이썬gui
- 인공지능
- opencv
- 파이썬
- 동사
- 초보영어
- C언어
- 오픽
- 직장인
- machinevision
- 프로그래밍
- 딥러닝
- Vision
- Python
Archives
- Today
- Total
미래기술연구소
Titanic Prediction_데이터 불러오기 본문
728x90
반응형
먼저 사용할 라이브러리들을 import 해준다
분석에 필요한 이미지를 불러오기 할 때
파일 주소를 그대로 붙이면 "\ (역슬래시)" 로 표기된다
이 부분은 수작업으로 슬래시로 고쳐주어야 한다
( 사실 분석에 필요하다기 보다는
좀 있어보이게 하고 싶었다.. )
실행하고 나면 아래와 같은 이미지를 Load 할 수 있다
같은 directory 에 이미지파일이 있다면 위 코드와 같이 모든 위치 기입 필요없이
아래와 같이 파일명만 사용하여 불러올수 있다
이제 데이터를 Load 할 차례이다
데이터는 Train 과 Test 총 2가지가 있다
Train data 는 총 890 개의 Data 가 있으며,
Test data 는 총 418 개의 Data 가 있다
이제 이 csv 형태의 data 를 Jupyter 환경으로 불러오자
여기서는 pandas 를 사용한다
같은 폴더 안에 있다면 위의 그림 처럼 주소를 전부 다 쓸 필요없이
아래와 같이 csv 파일명 만 입력해도 불러올수 있다
제대로 불러왔는지 확인해보자
2가지의 방법이 있다
train 을 그대로 출력하는 것과
train.head( ) 를 통하여 dataframe 중 상단 5개의 rows 를 출력 할 수 있다
Train
Test
2번째 방법으로
굳이 이렇게 데이터를 다 불러올 필요 없이
깔끔하게 상단 5개만 불러오는 방법도 있다
Train.head( )
Test.head( )
rows x columns 형태 확인하는 방법
Train.shape
Test.shape
728x90
반응형