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Python datetime

import datetime

datetime.date.today() # datetime.date(2023, 2, 6)

datetime.date.fromtimestamp(time.time()) # datetime.date(2023, 2, 6)

dt_obj = datetime.datetime(2000,1,11,7,20,10)

y = dt_obj.year # 2000
m = dt_obj.month # 1
d = dt_obj.day # 11
h = dt_obj.hour # 7
minute = dt_obj.minute # 20
sec = dt_obj.second # 10

dt_obj2 = datetime.datetime(2000,1,18,7,20,10)
dt_obj2 - dt_obj # datetime.timedelta(days=7)

dt_obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # '2000-01-11 07:20:10'

datetime.datetime.strptime('20230206143605','%Y%m%d%H%M%S') # datetime.datetime(2023, 2, 6, 14, 36, 5)
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Python 인공신경망 추천 시스템(회귀)

예제 # 인공신경망을 이용한 추천 시스템 # - 순차형(Sequential) 신경망 생성법 # - 함수형(Functional) 신경망 생성법 # - 지금까지 나온 추천 방식 중에서 가장 좋은 성능 # - Regression 방식으로 분석가능 # - 영화의 평점 정보(userid, movieid, rating) # - 이용자는 영화에 대한 취향이 모두 다르다 # - 영화는 다양한 장르가 혼합되어 있다 # - 이용자는 자신의 취향에 맞는 영화에 높은 rating을 제시함 # - 어떤 이용자에게 어떤 장르의 영화를 추천할 것인가? # __call__() 함수를 가진 클래스는 파이썬 함수 callable(클래스)를 사용하면 True를 반환한다 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Input input = Input(shape=(1,)) # 함수형 신경망 생성법 hidden1 = Dense(2, activation='relu')(input) # Dense(2, activation='relu')__call__() hidden2 = Dense(2, activation='relu')(hidden1) # callable.object callable(Dense) # __call__ 함수가 있으면 True, 없으면 False # Using Functional API from keras.models import Sequential from keras.layers import * model = Sequential() model.add(Input(shape=(3,))) # Input tensor model.add(Dense(4)) # hidden layer 1 model.add(Dense(units=4)) # hidden layer 2 model.add(Dense(units=1)) # ou...
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Python 문법

제곱 c = c**2; 주석 # 주석 함수 # 함수 형식 def hello(): # 함수 선언     print("여기는 함수") # 함수 실행문 hello() # 함수 호출 #결과: 여기는 함수 def add(a,b): # 매개변수에 자료형이 필요없다     c = a+b     print(f"{a} + {b} = {c}") add(3,5) #결과 : 3 + 5 = 8 if문 if a > b:     print("a가 큽니다") 객체의 정보 dir(객체) 객체의 주소 id(객체) 생략 if 'a' == 'a':     pass # 생략 else:     pass # 생략 enumerate for i,v in enumerate(range(20, 26)):     print(i,v) display display(df)
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