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코딩을 fully 하지 않는다면 task와 function의 구분이 헷갈릴 수 있다. uvm에서는 task와 function이 많이 사용되는데 최근에는 chat gpt 가 있어 매우 편리하다. 자 요약 하자면 task는 주로 sequence 의 동작 같은걸을 기술해 주고 function 은 반복적인 계산 같은 걸을 기술해 준다. 실제 uvm 에서는 많은 상속 받아 쓸수 있는 class 들이 있는데 그 안에 virtual task 나 function 이 있어 해당 format 에 맞게 사용 되어야 될때가 있다. 그 이유는 아래와 같다 요약하면 task는 시간의 흐름을 표현 사용 가능하고 function은 오직 계산만!!

프로그래밍 2023. 5. 23. 21:39

에 앞서 어떻게 구현할 것인가에 대한 수학적인 해석이다. 1. Linear Regression 이라는 것은 선형 회귀라고 표현한다. 이는 수많은 데이터를 대표할 만한 선을 찾는 거라고 생각하면 된다. 그렇다면 대표할 만한 선은 어떻게 찾을까? 2. 수많은 data들을 각각 (x, y) 좌표 형식으로 표현 가능하다고 하자. 그렇다면 대표할 만한 선은 a_0 + a_1*x = y 로 표현 할 수 있을 것이다. 다만 data는 실제 data라고 한다면 온전히 선으로 표현되지 많은 않고 error 즉 오차가 존재할 것이다. 그렇다면 나는 아래와 같이 modeling을 할 수 있다. a_0 + a_1*x + e = y (여기서 e는 error를 의미한다.) 3. 자 modeling을 했다면 가장 적합한 a_0, ..

프로그래밍 2022. 8. 2. 22:34

2022.07.29 - [프로그래밍] - Python DataFrame format 자유롭게 이용하기(indexing , slicing) Python DataFrame format 자유롭게 이용하기(indexing , slicing) Python에서 DataFrame이라는 format은 data를 가공하는데 매우 유용하게 사용된다. 다만 그 형식이 list와 비교했을 때 생소한 부분이 있기에 방법에 대해 숙지하고 있어야 될 필요가 있다. 이번 글은 해 jun-study.tistory.com 이전 글을 쓰면서 한번 정리했다고 하나 DataFrame을 계속 사용하다 보니 내가 생각했던 것과 다른 부분이 있어서 다시 한번 정리하려 한다. 우선 DataFrame은 Excel로 부터 가져온다고 하고 엑셀 내용은 ..

프로그래밍 2022. 8. 1. 21:26

1. Python을 공부하는 이유는 무엇인가? 나는 무언가 내게 와닿는 것을 해보고 싶었다. 수많은 Data를 분석해 예측해 보고 싶었다. 지금까지는 과거의 Data를 가지고 미래를 예측 (단순히 뇌피셜) 이었지만 Python & 머신러닝을 이용해 예측 모델을 만들어 보려 한다. 2. 그렇다면 왜 Python을 사용하는 것인가? 사실 머신러닝을 수학적으로 온전히 이해하기 위해서는 너무나 많은 시간이 필요하다. 내가 20대 갓 대학생이라면 머신러닝에 대해 심도있게 공부를 하면서 진행을 하겠지만 시간이 없기 때문에 수많은 Library를 제공하는 Python을 이용해 보다 실용적인 면을 더 고려해 보려 한다. (나스닥 예측, 부동산 예측 등등) 3. 어떠한 Library가 있는가 ? 대표적으노 Sckit-l..

프로그래밍 2022. 7. 29. 22:21

Python에서 DataFrame이라는 format은 data를 가공하는데 매우 유용하게 사용된다. 다만 그 형식이 list와 비교했을 때 생소한 부분이 있기에 방법에 대해 숙지하고 있어야 될 필요가 있다. 이번 글은 해당 내용을 정리해 보려 한다. 우선 예시가 필요하기에 nasdaq.com 에 있는 일부 excel data를 이용해서 다뤄보려 한다. 엑셀에는 아래와 같은 내용이 들어 있다. 해당 data를 DataFrame 형식으로 읽어 다양한 방법으로 각각의 data의 접근하는 것을 정리해보려 한다. 1. excel data를 DataFrame으로 읽어 온다. 2. Column selection Data 중 특정 column (열) 의 data를 이용하고 싶은 경우가 있을 것이다. 그때는 test["..

프로그래밍 2022. 7. 29. 21:50

파이썬 코딩을 하다보면 항상 파일을 읽어와 data 가공을 해야 되는데 항상 그 방법이 헷갈려 계속 찾아본다. 그래서 오늘은 해당 방법을 정리하고 공부하는 차원에서 파일 읽는 것을 총 정리 해보려 한다. 1. with open 구문으로 close 없이 파일 읽기 with open("input.txt") as file: for line in file: print(line) 위와 같이 사용하면 txt file을 한줄씩 읽는다. 이 방법은 csv file도 마찬가지로 한줄씩 읽는다. 2. csv, excel DataFrame 형식으로 읽어 들이기 내가 이전에 쓴 글을 본다면 DataFrame 형식이 다만 복잡해 보이기 위해 쓰는 것이 아니라 대용량의 data를 가공하는데 매우 효율적이라는 사실을 알 것이다. ..

프로그래밍 2022. 7. 28. 22:20

2022.07.27 - [프로그래밍] - Python으로 Data 분석 하기 - 1편 (Series, DataFrame) Python으로 Data 분석 하기 - 1편 (Series, DataFrame) Python을 사용하는 가장 큰 이유 중 하나는 방대한 data를 가공 처리 해서 내가 원하는 data로 보기 쉽게 정리하기 위함이다. 이번 글은 Python으로 Data를 분석하기 위한 문법을 정리해 보려 한다. Python jun-study.tistory.com 이전 글에서 보았듯이 user guide 문서를 기초해 공부한 내용을 정리 해보려 한다. Series에는 몇가지 특성으로 정리해 두었다. 그 중에 내가 사용할만한 내용은 아래와 같다. 1. Series is ndarray-like 이 뜻은 Se..

프로그래밍 2022. 7. 28. 20:55

Python을 사용하는 가장 큰 이유 중 하나는 방대한 data를 가공 처리 해서 내가 원하는 data로 보기 쉽게 정리하기 위함이다. 이번 글은 Python으로 Data를 분석하기 위한 문법을 정리해 보려 한다. Python의 장점은 많은 사람들이 만들어 놓은 Library를 사용할 수 있는 것이다. 오늘 글은 Pandas라는 Library의 Series와 DataFrame에 관해 다뤄보려 한다. (해당 Library는 많이 사용되는 Library이니 사용하는 방법을 외워둬도 좋을 것이다. 나도 외우기 위해 해당 내용을 정리하는 중이다. ) 아래 글은 pandas의 user_guide를 정리해 작성한 글이다. https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/dsintro.ht..

프로그래밍 2022. 7. 27. 21:42