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18개월 아기 언어발달 (580일아기)

요새 아기한테 말이랑 노래가르쳐주는 맛에 살고있습니다. 아직 미숙하지만 쌍방향 대화가 가능해보입니다. 아기랑 함께 지나다니면 주변에서 말 되게 빨리한다고, 그리고 발음이 정확하다고 칭찬이 자자합니다. 이런 부러움의 말과 칭찬을 들으니 어릴때부터 열심히 말을 가르친 보람이 있습니다. 저는 이거저거 하지 않고, 새로운 타겟 단어를 놀이/활동을 하는 동안 똑똑히 아주 여러번 반복해서 들려줍니다. (유아어를 거의 사용하지 않음) 아기가 즐거워하고 흥미가 있을 때 새롭게 들은 단어를 기억하는 것 같습니다. 그래서 주로 까꿍놀이나 물건 숨기고 찾기 놀이, 손가락 숫자놀이(54321 빵!), 역할놀이, 책/그림/도표, 동요를 통해 새로운 단어를 알려줍니다. 우리 깜짝이도 하루에 어떤 단어에 꽃히면 듣는 사람이 노이로..

Olympic Torch Relay starts in Japan (27th March, 2021)

Olympic Torch Relay starts in Japan (27th March, 2021) The torch relay for the Tokyo Olympics is finally under way. The 2020 Summer Games were postponed due to the coronavirus pandemic but organizers have been determined to ensure they go ahead in July. Members of the Japan women's football team ran as torchbearers in the first leg of the relay on Thursday. It began in Fukushima Prefecture, whic..

파이썬 머신러닝 완벽가이드 2주차 정리 (타이타닉실습 2_isnan, groupby)

타이타닉 연습문제1 : SibSp가 같은 나이의 평균으로 빈 Age값을 채우시오. Step 1) 타이타닉 데이터를 데이터 프레임 평태로 업로드 Step 2) null 값이 얼마나 있는지 확인 Step 3) Column별 데이터 분포 확인 Step 4) Pclass value_count 확인 Step 5) Age null값을 채우되 SiBsp가 같은 나이의 평균으로 채운다 (if, lambda 활용) 36줄~ if조건문: x[SibSp]의 각 값을 만족하는 조건에 대해 result=titanic_df [titanic_df ['SibSp'] == 0] ['Age'].mean( ) 결과값은 titanic_df(데이터프레임)에서 / titanic_df의 'SibSp'값이 0에 해당되는 불린값의 /'Age' Co..

대전교통약자이동지원센터 후기

지난번 임산부도 택시 바우처 혜택이 생겨서 대전교통약자이동지원 바우처 신청을 했죠! 바우처 신청이 완료되면 문자가 오는데, 대전교통약자이동지원 서비스를 사용하는 방법은 3가지가 있습니다. 참고) 카시트 장착 X, 동행인이 있다면 중간에 하차 불가, 경유 불가, 월 4회/2만원 이내 사용, 시외이용 불가 대전교통약자지원센터 홈페이지에서 다음과 같이 접수하실 수 있고, 핸드폰 앱으로도 접수하실 수 있으며, 전화로 상담사연결을 통해서도 접수하실 수 있습니다. 전화: 1588-1668 (042-612-1010) 홈페이지: http://www.djcall.or.kr 대전교통약자이동지원센터 친절하고 안전한 차량이동서비스 대전교통약자 이동지원센터 www.djcall.or.kr 아침에 배가 아파서 택시를 타고 이동하려..

파이썬 머신러닝 완벽가이드 1주차 정리 (판다스 60pg~, 타이타닉 실습)

61pg. 데이터 셀렉션 및 필터링 (.ix, .loc, iloc) DataFrame['칼럼명']과 같이 리스트 객체를 이용해서 원하는 데이터를 추출한다. Ex) titanic_df['Pcclss'].head(3) head(3)은 헤더정보를 3줄까지 추출한다는 의미 추가) titanic_df[0:2]과 같이 인덱스 슬라이싱을 이용해서 원하는 데이터를 추출할 수 있다. 추가) titanic_df[ titanic_df['Pclass']=3].head(3)과 같이 불린 인덱싱 표현으로 추출할 수 있다. 66pg. 명칭 기반(label) 인덱싱과 위치 기반(position) 인덱싱 참고) .ix는 더 이상 파이썬에서 제공되지 않는다 - 명칭기반 인덱싱: 칼럼의 명칭을 기반으로 위치지정 >> DataFrame의 ..

파이썬 머신러닝 완벽가이드 1주차 정리 (판다스 39pg~), 타이타닉 실습

39pg 판다스(Pandas) - 넘파이 기반으로 작성되었고 넘파이보다 고수준 API를 제공한다. 칼럼을 분리한 파일, CSV파일 등을 DataFrame타입으로 변경해 사용가능하다. * API: application programming interface - 판다스는 주로 행과 열로 이루어진 2차원 데이터 DataFrame을 핵심개체로 한다. (Series 데이터타입도 제공함) - Series와 DataFrame은 모두 Index를 key값으로 가지고 있다. - Series는 칼럼이 하나인 데이터구조이지만 (1차원데이터) DataFrame은 칼럼이 여러개로 이루어진다. (즉 DataFrame은 여러개의 Series로 이루어졌다고 말할 수 있다.=2차원 데이터) 1. Titanic 실습 아래 홈페이지에서 ..

아기폐렴, 대전 조이병원 입원 후기

아기가 아프면 갑작스럽게 입원할 일이 많아집니다. 신생아 시절에는 탈장수술로 대학병원에 2박 3일 입원했었고, 9개월 쯤에는 아데노바이러스 감염으로 3박 4일 입원했었습니다. 18개월이 되니 폐렴으로 4박 5일 입원을 하게 되었네요. 아기 병원 이용 TIP 그냥 우연치 않게 병원에 갔는데... 당장 입원하는게 좋겠다는 원장님의 권유에 아무것도 챙기지 못하고 입원하게 되더라구요. 이번에도 그냥 감기가 한달 넘게 오래가서 혹시나 하는 마음에 폐랑 코 엑스레이를 찍었는데 폐렴에 축농증까지 와서 입원을 하라는 말을 들었던 겁니다. (아기는 콧물 기침만 있었지 열은 없어서 폐렴이라고는 상상하지 못했죠. 엑스레이 보시면 왼쪽 폐가 감염이 되었고, 코는 비어있어야 할 부분이 농으로 차서 하얗습니다.) 대학병원급이라면..

파이썬 머신러닝 완벽가이드 1주차 정리 (넘파이 15pg~38pg)

15pg 넘파이 기반 데이터타입 ndarray의 특징: - 다차원(multi-dimension) 배열을 생성, 연산 수행 가능 - ndarray 배열의 shape변수는 ndarry의 크기(행, 열의 수)를 튜플 형태로 가지고있음. 결과값 - ndarray 데이터타입에서 각각의 데이터 요소는 공백으로 구분한다. (list 데이터 타입에서 데이터를 구분하는 쉼표와 다름) ndarray 데이터타입에 있는 1, 2, 3데이터는 int32는 32비트의 공간하나에 들어있는 1 2 3 이라는 것으로 바뀐다. 일반 int값에 비해 데이터 크기가 줄어들고 좀 더 데이터가 심플해진다. 아래 파이썬에서 각각의 int 변수는 하나의 객체로 위의 ndarray 데이터타입의 int와는 다르다. 다음 데이터 타입을 보자. 리스트 ..

Scientists create human-monkey chimera (20th April, 2021)

Scientists create human-monkey chimera (20th April, 2021) In this rapidly changing world, we are seeing more examples of science fiction becoming science fact. A team of American and Chinese scientists has created the world's first part-human, part-monkey embryo. This fusion of genetic tissue is called a chimera. The scientists say it potentially paves the way for lifesaving medical advances. Bi..

점프투파이썬 3주차 실습_서로 유사한 모양(인구분포)의 그래프를 가진 동을 찾아라

문제1 : 신중동의 인구그래프와 가상 유사한 모양(인구분포)의 그래프를 가진 동을 찾아라 절차 1) 실제로는 정규화 작업을 통해 비교한다. 이번 문제에서는 다음과 같이 비율로 풀어본다. A동의 0세~100세 인구/A동의 총인구를 B동의 0세~100세 인구/B동의 총인구를 뺀 값의 절대값의 합을 구한다. |A동의 0세인구/A동의 총인구-B동의 0세인구/B동의 총인구| + |A동의 1세인구/A동의 총인구-B동의 1세인구/B동의 총인구| + |A동의 2세인구/A동의 총인구-B동의 2세인구/B동의 총인구| + ...... 2) 신중동의 비율 데이터 구조를 리스트로 만든다 3) 신중동을 제외한 나머지동과 신중동의 인구분포 절대값 비교하는 리스트를 만든다. (1)에서 했던 데이터 리스트. 4) 해당 동의 자료를 i..

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