지금까지 CEM 도막측정기 DT-156에 대해 알아보았습니다.

Posted By Levi plus | 2018-06-30 03:05 | 2 Comments

그리고 능동적인 생각과 수동적 계산이 함께 있어야 한다.

그리고 인간의 에너지는 주로 다른 물질- 지방 같은 것으로 바뀌어서 축적된다.

일반 객실과 스위트룸이 172실, 주거호텔이 492실로 구성되어 있다.

1라운드에서 스틸러스에게 10픽을 넘기고 20픽을 간 것은 조금 충격적이었다.

자 그럼 이제 DT-156을 살펴볼 텐데요

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder items=['TV','냉장고','전자레인지','컴퓨터','선풍기','선풍기','믹서','믹서'] encoder=LabelEncoder() encoder.fit(items) labels=encoder.transform(items) labels=labels.reshape(-1,1) oh_encoder= OneHotEncoder() oh_encoder.fit(labels) oh_labels=oh_encoder.transform(labels) print('원-핫 인코딩 데이터') print(oh_labels.toarray()) 원-핫 인코딩 데이터 [[1. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 1.] [0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0. 0.]] C:\Users\dkgks\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_encoders.py:371: FutureWarning: The handling of integer data will change in version 0.22. Currently, the categories are determined based on the range [0, max(values)], while in the future they will be determined based on the unique values. If you want the future behaviour and silence this warning, you can specify "categories='auto'". In case you used a LabelEncoder before this OneHotEncoder to convert the categories to integers, then you can now use the OneHotEncoder directly. warnings.warn(msg, FutureWarning) 하지만 이럴필요 없이 판다스 라이브러리에서 제공하는 더미변수 함수를 쓰면된다

단, 물체를 보고 그것을 그대로 똑같이 그릴 때에는 그 고정된 모양에서 지성이 물체의 모양에 따라가야 한다.

오늘 소개해드릴 제품은 도막두께 측정기 DT-156입니다.

인류의 다세포 유기체에서 〔분열하면서 힘이 소멸되는〕 적충(滴蟲)-류 단세포 유기체로 내려가면 노화과정을 찾을 수 있다.

베르그송은 생명을 중심에 놓고, 아래의 물질과 위의 지성을 살펴보는 것이다.

21세기엔 0.5mm 완보동물인 곰-벌레가 극저온과 초고온은 물론 우주에서도 살수 있다는 사실을 발견했다.

도막두께측정기 DT-156 입니다.

우리를 향해 던지는 메세지인 것 같아요.

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All Comments (2)

  • 뽀야 2018-06-30 14:12
    ㅎㅎㅎ 어플 이용해보세옄ㅋㅋㅋㅋ맥날 매니아셧군옄ㅋㅋㅋㅋㅋ 낼 꼭 사용해보셔요!!!
  • 쫑알이의 일상 2018-06-30 03:59
    포스팅 잘보고갑니다~^^ 방가워요!

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