최적화 1) 1차원 최적화(Scalar Optimization)함수 입력값이 일차원인 경우. (1) 1차원 스칼라 함수 최적화(minimize_scalar)from scipy.optimize import minimize_scalarminimize_scalar(lambda x: (x-2)**2)(2) 이분법을 이용한 근 탐색(bisect)from scipy.optimize import bisectbisect(lambda x: x**3 - 1, 0, 2)(3) 뉴튼 랩슨(newton)from scipy.optimize import newtonnewton(lambda x: x**3 - 2, x0=1)(4) Brenth(brenth)from scipy.optimize import brenthbrenth(lamb..

1. 그래프 그리기1) Scatter Plotsns.scatterplot(data=data, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', hue='species')2) Line Plotsns.lineplot(data=data, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', hue='species')3) Bar Plotsns.barplot(data=data, x='species', y='bill_length_mm', ci='sd') # 신뢰구간 포함4) Histogram#KDE 추가안한 버전sns.histplot(data=data, x='bill_length_mm', hue='species', bins=20) #KDE 추가한 버전sns.histplot(d..

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import gaussian_kde# 샘플 데이터data = np.random.randn(1000)# 히스토그램plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# KDEkde = gaussian_kde(data)x = np.linspace(min(data), max(data), 1000)plt.plot(x, kde(x))plt.show() 일단 sciypy.stats에서 gaussian_kde를 불러와서 사용해야 하는 듯하다. 이렇게 하기 싫으면 seaborn을 사용해야 한다.