처음 배우는 데이터 과학에 나오는 예제입니다.

오랜만입니다. 저는 길당 홍길한이라 합니다. 아래의 내용은 책 처음 배우는 데이터 과학에 나오는 예제입니다. 5장¶ In [22]: import matplotlib matplotlib.rc(‘font’, family=”NanumBarunGothic”) %matplotlib inline 5.2 아이리스 데이터셋¶ In [23]: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets def get_iris_df(): ds = sklearn.datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(ds[‘data’], columns=ds[‘feature_names’]) code_species_map = dict(zip( range(3), ds[‘target_names’])) df[‘species’] = [code_species_map[c] “처음 배우는 데이터 과학에 나오는 예제입니다.”

A Primer on Bayesian Multilevel Modeling using PyStan – test

코드는 다음을 참조를 하였고, 리눅스 민트에서 jupyter notebook을 이용하여 테스트를 해보았습니다. http://mc-stan.org/users/documentation/case-studies/radon.html         In [1]: %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set_context(‘notebook’) # Import radon data srrs2 = pd.read_csv(‘../data/srrs2.dat’) srrs2.columns = srrs2.columns.map(str.strip) srrs_mn = srrs2.assign(fips=srrs2.stfips*1000 + srrs2.cntyfips)[srrs2.state==’MN’] In [2]: cty = pd.read_csv(‘../data/cty.dat’) “A Primer on Bayesian Multilevel Modeling using PyStan – test”