Hierarchical Clustering In [7]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import seaborn as sns import pprint %matplotlib inline 성남시 설문응답 결과 중 학생 데이터를 분석해보자. In [4]: import pandas as pd import numpy as np df_all = pd.read_csv('rawdata/pure_vector_28_new.csv', sep=',') labels = list(df_all['member_idx'].values) columns = df_all.columns[1:] d.. DBSCAN clustering In [38]: from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline 성남시 설문응답 결과 중 학생 데이터를 분석해보자. In [2]: import pandas as pd import numpy as np df_all = pd.read_csv('rawdata/pure_vector_28_new.csv', sep=',') labels = list(df_all['member_idx'].values) columns = df_all.columns[1:] df = pd.DataFrame( df_all.loc[:, df_all.colum.. k-means clustering-check In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import seaborn as sn import pprint %matplotlib inline In [2]: from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score from sklearn.datasets import make_blobs from collections import Counter class ClusteringManager(object): def __init__(self, rec_uf.. k-means clustering In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import seaborn as sn import pprint %matplotlib inline In [2]: from sklearn.cluster import KMeans from collections import Counter class ClusteringManager(object): def __init__(self, rec_uf_g_idx, factor_limit_cnt=4, k=2): self.rec_uf_g_idx = rec_uf_g_idx self.factor_limit_cnt = factor_limit_c.. 도커를 이용한 php 웹서버 구축하기 도커를 이용한 PHP 웹페이지 구축하기 - HackMD 도커를 이용한 PHP 웹페이지 구축하기 준비 : 리눅스 서버, mysql 서버, 도메인 생성 및 연결 목표 : 소스(php)를 복사(ftp)하면 바로 웹페이지가 뜰 수 있도록 세팅하기 예제 소스 : https://github.com/rickn42/dockercomposes/tree/master/php7-fpm 1. sftp 유저 생성 sftp 로 소스를 복사할 수 있는 유저를 생성하자. 1.1 sftp 유저생성$ sudo adduser sftponly 1.2 업르도 폴더 생성소스 업로드 폴더를 생성한다. /var/sftp/uploads 폴더를 생성해서 여기에 유저 접근 권한을 준다. 웹소스(php)는 이 경로에 위치할 것이다.$ sudo mkdir .. 오늘 시작했습니다. # 자기소개데이터드리븐의 전투력 강한 기획자 김옥빈입니다. "안녕하세요, 저는 데이터드리븐에서 일하고 있는 김옥빈입니다.서비스 기획자이자 회사 운영업무를 담당하고 있고요, 그 외에도 회사에서 필요한 디자인, 구매, 정부과제지원 등 개발 빼고 다 하는 사람입니다. 스타트업에 다니면서 나를 소개하는 일이 참 많아졌다. 대기업 재직시절에는 굳이 나를 설명하지 않아도 '어디 다녀요'라고 짧게 답하기만 하면 됐었다. 그러다보니 나와 내가 하는 일이, 나의 가치가 곧 회사이름이라고 믿었던 시기도 있었다. 그러나 스타트업에서 일한 후로는 네트워킹행사든, 스타트업행사든, 지인모임이든 어떻게 하면 내가 하는 일과 회사를 잘 전달할 수 있을까를 고민하게 된다. 나를 소개하기 몇 초 전부터 어떻게 하면 간단하지만 임팩트있는.. 성남시 설문조사 결과 조회하기 성남시 설문조사 결과 조회하기2018년 12월 1~2주차 업무내용을 정리하여 공유하고자 작성하였습니다.목차 $ 설문 내용 $ 설문 문항 타입 $ 쿼리 조회를 어떻게 할 것인가? $ 데이터 정리 $ 조회 쿼리 $ 멤버별 모든 문항 답변 raw 데이터 구하기 $ 시행착오에 대한 후기 $ 설문 내용설문 대상 그룹은 크게 세 가지 경우이며, 기획의도에 따라 몇 가지 조건들을 기준으로 나누어 각각 그룹 설정을 하였다. 교사 기본 지역학교급 (중학교/고등학교)공립/사립교직 경력 추가 요청 신규 기준 정의 수정구, 중원구 / 중학교 교사수정구, 중원구 / 고등학교 교사분당구 / 중학교 교사분당구 / 고등학교 교사 학생 기본 지역학년 (중학교 - 1/2/3학년)성별 학부모 기본 지역학교급장래희망 인지 여부 추가 요청 .. 장고 기초 정리 인생과 개발기간은 짧으니 Django를 씁시다AskCompany의 장고 강의 내용을 정리한 내용입니다.목차 $ 장고 주요 기능들 본 코스 별도 코스 $ 장고 앱 장고 앱 설명 모듈의 패키지화 앱 생성 시, 작업할 것들 $ URLConf와 정규 표현식 다양한 정규 표현식 패턴 예시 URL Dispatcher urlpatterns 예시 path()와 re_path()의 등장 커스텀 Path Converter $ 다양한 응답의 함수 기반 뷰 만들기 View View 호출 $ 적절한 HTTP 상태코드로 응답하기 $ 장고 쉘 쉘 실행 명령어 장고 진입점 설정 django-extensions $ 장고 모델 (ORM) ORM Django model $ 장고 모델 필드 기본 지원하는 모델 필드 타입 자주 쓰는 필드 공.. 이전 1 다음
