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[지식 쌓기]14

Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 사례와 실제 코드 Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 시각화하기 위한 가장 기본적인 라이브러리입니다. 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있으며, 그래프의 스타일, 색상, 폰트 등을 세밀하게 조절할 수 있습니다. 이번에는 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 사례와 그에 대한 실제 코드를 살펴보겠습니다. 라인 플롯 그리기: Matplotlib의 가장 기본적인 그래프는 라인 플롯(line plot)입니다. 시간에 따른 변화를 표현할 때 주로 사용됩니다. import matplotlib.pyplot as plt time = [0, 1, 2, 3, 4, 5] value = [2, 3, 5, 7, 8, 10] plt.plot(time, value) plt.show() 바 차트 그리기: 카테고리별 값의 크기를 비교할 때 유.. 2023. 7. 23.
Pandas를 활용한 데이터 처리 사례와 실제 코드 Pandas는 파이썬에서 데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. Pandas는 데이터프레임(DataFrame)이라는 효율적인 데이터 구조를 제공하며, 이를 이용해 데이터를 쉽고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이번에는 Pandas를 활용한 데이터 처리 사례와 그에 대한 실제 코드를 살펴보겠습니다. CSV 파일 읽기와 쓰기: Pandas는 CSV 파일을 읽고 쓰는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터를 쉽게 저장하고 불러올 수 있습니다. import pandas as pd # CSV 파일 읽기 df = pd.read_csv('data.csv') # CSV 파일 쓰기 df.to_csv('new_data.csv', index=False) 데이터 정제: Pandas는 누락된 데이터를 .. 2023. 7. 23.
가장 많이 사용하는 파이썬 라이브러리 소개 파이썬은 그 자체로도 강력한 프로그래밍 언어이지만, 다양한 외부 라이브러리를 활용하면 그 효과가 배가 됩니다. 이제 파이썬 사용자들이 가장 많이 사용하는 라이브러리 몇 가지를 살펴보겠습니다. NumPy: NumPy는 "Numeric Python"의 약자로, 수치 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy는 고성능의 다차원 배열 객체와 이를 다룰 도구를 제공합니다. 또한, 선형대수, 푸리에 변환, 난수 기능 등 수학적 기능을 제공하며, 파이썬의 데이터 분석 및 과학 계산의 기본 플랫폼 역할을 합니다. Pandas: Pandas는 데이터 분석을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. Pandas는 데이터프레임(DataFrame)이라는 효율적인 데이터 구조를 제공하며, CSV, 엑셀 파일, SQL.. 2023. 7. 23.
파이썬 자료형의 활용과 실제 코드 예시 파이썬의 각종 자료형은 다양한 환경에서 우리가 문제를 해결하는데 큰 도움을 줍니다. 이번에는 파이썬의 주요 자료형을 활용한 사례와 그에 대한 코드를 함께 살펴보겠습니다. 리스트를 이용한 데이터 정렬: 파이썬의 리스트 자료형은 데이터를 순서대로 저장하고 관리하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 사용자로부터 받은 숫자들을 정렬하는 코드는 다음과 같습니다. numbers = [5, 2, 3, 1, 4] numbers.sort() print(numbers) # 출력: [1, 2, 3, 4, 5] 딕셔너리를 이용한 투표 시스템: 딕셔너리는 키와 값을 연결하여 데이터를 저장하므로, 투표 시스템 등에서 유용하게 사용됩니다. 각 후보자의 이름을 키로, 투표수를 값으로 저장하여 투표를 진행할 수 있습니다. votes .. 2023. 7. 23.
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