StratoSphere Stream

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import pandas as pd
from sklearn import svm, metrics
 
 
xor_input = [
[0,0,0],
[0,1,1],
[1,0,1],
[1,1,0]
]
 
xor_df = pd.DataFrame(xor_input)
xor_data = xor_df.ix[:,0:1]
xor_label = xor_df.ix[:,2]
 
clf = svm.SVC()
clf.fit(xor_data,xor_label)
pre = clf.predict(xor_data)
sc_score = metrics.accuracy_score(xor_label,pre)
print("xcore = ", sc_score)
 
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import pandas as pd
from sklearn import svm, metrics
import random, re
 
csv =[]
with open('C:\\Users\\ACID\\Documents\\python\\iris.csv''r', encoding='UTF-8') as q:
    print(q.readline()) # 한줄만 읽는다
    for line in q:
        linedata = line.strip() # 엔터 삭제
        cols = line.split(","# list 화 1,2,3은 데이터 4는 결과값
        print('cols1', cols)
        fn = lambda n: float(n) if re.match(r'^[0-9\.]+$',n) else n #match되는 값이 아니면 소수점
 
        cols = list(map(fn,cols))
        csv.append(cols)
 
del csv[0# SepalLength    SepalWidth    PetalLength    PetalWidth    Name 데이터 삭제
 
random.shuffle(csv)
total_len = len(csv) # 150
train_len = int(total_len *2 /3#100개
train_label = []
train_data = []
test_data = []
test_label=[]
 
print(train_len)
 
for i in range(total_len):
    data = csv[i][0:4# 1,2,3,4번 데이터 저장 0번이상 4번 미만
    label = csv[i][4]
    if i < train_len:
        train_data.append(data)
        train_label.append(label)
    else:
        test_data.append(data)
        test_label.append(label)
 
clf = svm.SVC()
clf.fit(train_data, train_label)
pre = clf.predict(test_data) # 테스트 할 데이터를 넣기
 
sc_score = metrics.accuracy_score(test_label, pre)
print('score',sc_score)
 
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웹사이트의 데이터 처리는 보통 json

import json이 필요하다.


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# -*- coding: utf-8 -*-
# pip install requests
 
import json
import urllib.request as req
 
json가져오기
link = 'http://hangang.dkserver.wo.tc/'
importData = req.urlopen(link)
jsonparse = json.loads(importData)
 
# json값 확인
print(jsonparse)
print(jsonparse['temp'])
 
 
#json만들기
 
data = {"test":"1","data" :[{"name":"apple"},{"age":"6"}]}
jsonfield = json.dumps(data)
print(jsonfield)
 
# json값 확인
js = json.loads(jsonfield)
print(js['test']) # 일반 값 부르기
print(js['data'][0]['name']) # array에 있는 값 부르기[]를 붙혀서 부른다.
 
cs


이 사이트와 책을 참고하였다.

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# -*- coding: utf-8 -*-
# pip install Pillow
from PIL import Image
 
 
im = Image.open("test.jpg")
 
print(im.size)
 
#섬내일시 다음과 같이 튜플을 넣는다.
size = ('64','64')
im.thumbnail(size)
im.save("pyThumb.jpg")
 
#크롭시 다음과 같이 튜플을 넣는다.
crops = im.crop((100,100,200,200))
crops.save("crop.jpg")
 
#리사이즈시 다음과 같이 튜플을 넣는다.
resizes = im.resize((600600))
resizes.save("resize.jpg")
 
#회전시시 다음과 같이 int를 넣는다. -> 반시계방향으로 90도 회전한다.
#-90을 넣으면 시계방향으로 회전한다.
rotates = im.rotate(90)
rotates.save("rotates.jpg")
 
cs


내용은 여기서 참조를 하였다.

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이상하게 input이 안먹히는 에러가 있어서 그냥 숫자 때려박는 등록수정삭제 코드


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import sys
 
list = ['apple','dream']
 
print(sys.version)
print("restorants")
print('=============')
print('1. insert')
print('2. delete')
print('3. change')
say = 3
print('insert data')
data = 'apple'
if say == 1:
    list.append(data)
elif say == 2:
    for i in list:
        if data == i:
            idx = list.index(data)
            del list[idx]
elif say == 3:
    changedata = "RNX"
    for i in list:
        if data == i:
            idx = list.index(data)
            list[idx] = changedata
 
print(list)
 
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def로 나눈거

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import sys
 
list = ['apple','dream']
 
def insertR(data):
    list.append(data)
def deleteR(data,list):
    for i in list:
        if data == i:
            idx = list.index(data)
            del list[idx]
def changeR(data,list):
    changedata = "RNX"
    for i in list:
        if data == i:
            idx = list.index(data)
            list[idx] = changedata
 
print(sys.version)
print("restorants")
print('=============')
print('1. insert')
print('2. delete')
print('3. change')
say = 2
print('insert data')
data = 'apple'
if say == 1:
    insertR(data)
elif say == 2:
    deleteR(data,list)
elif say == 3:
    changeR(data,list)
 
print(list)
 
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# -*- coding: utf-8 -*-
 
from sklearn import svm
 
= [[00], [01], [10], [11]]
= [0110]
 
clf = svm.SVC()
clf.fit(X,y)
 
predicts = clf.predict(X)
print("predicts: ", predicts)
 
ok = 0
total = 0
 
for idx, answer in enumerate(y):
    p = predicts[idx]
    if p == answer :
        ok+=1
    total +=1
 
print("Correct persent", ok, "/" ,total, "/", ok / total)
 
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