follium 그림에 원하는 정보를 표시 할 수 있도록 도와주는 모듈. 지도의 중심 위도와 경도를 이용해서 좌표에 마커를 찍어 지도를 시각화 해주는 도구이다. 외부모듈이기 때문에 설치가 필요하다. 아나콘다 prompt 열기 - pip install folium 설치 import folium folium.Map(location=[지도 중심점의 위도, 경도], zoom_start=지도확대값, tiles='표시되는 형식') : 지도만들기 tiles : 지도 표시되는 형식 설정. openstreetmap : 기본값 cartodbdark_matter cartodbpositron cartodbpositrononlylabels stamentonerbackground stamentonerlabels stamenterr..
프로그래밍언어/Python
막대그래프(과목별 점수 데이터) 리스트 데이터 - subject(과목)을 x축으로, score(점수)를 y축으로 한 과목별 점수를 시각화 그래프 : 막대그래프 사용모듈 : matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt subject=["Oracle", "Python","Sklearn","Tensorflow"] #x축의 값 score=[65,90,85,95] #y축의 값 plt.style.use("ggplot") fig=plt.figure(figsize=(15,10)) #그래프 작성 창(창크기설정) ax1=fig.add_subplot(1,1,1) #1행1열1번째 ax1.bar(range(len(subject)), score, align="center", color..
pandas모듈로 데이터 시각화 - 그래프 기본 : 선그래프 kind="bar" : 막대그래프 kind="barh" : 수명막대그래프 kind="hist" : 히스토그램 kind="scatter" : 선점도 kind="box" : 박스그래프 import pandas as pd df = pd.read_excel("파일명.xlsx") # 원하는 그래프에 맞게 원하는 데이터로 삭제 및 수정 # 선그래프 df.plot() # 막대그래프 df.plot(kind="bar") # 히스토그램그래프(데이터 범위별 빈도수를 그래프화) df.plot(kind="hist") # 산점도 그래프(값의 범위, 값의 분포) df.plot(x="x축 컬럼명", y="y축 컬럼명", kind="scatter") matplotilb모듈로..
Seaborn(Statistical Data Visualization) 통계를 기반으로 데이터 시각화를 지원해주는 파이썬 라이브러리 seaborn 사용하기 import시 오류발생 할 경우 - anaconda prompt에서 설치 1. anaconda Prompt cmd 창 로드 2. pip uninstall scipy 3. pip install scipy 4. pip uninstall seaborn 5. pip install seaborn import pandas as pd import seaborn as sns #import 모듈명 as 별칭 # seaborn 모듈에 저장된 데이터셋 목록보기 sns.get_dataset_names() ''' ['anagrams', 'anscombe', 'attentio..
Pandas 모듈 데이터 분석에 많이 사용하는 파이썬 라이브러리로, 쉽고 직관적인 관계형 또는 분류된 데이터로 작업 할 수 있도록 설계된 패키지로 실용적인 실제 데이터 분석을 수행하기 위한 고수준의 객체 형태를 목표로 한다. 균일한 유형의 배열로 표시된 일차원 데이터를 위한 시리즈(Series), 잠재적으로 이질적으로 유형이 지정된 열이 있는 크기가 가변적인 테이블 형식의 이차원 데이터를 위한 데이터프레임(DataFrame)이라는 자료구조를 제공한다. pandas 사용하기 import pandas as pd #import 모듈명 as 별칭 #버전확인 pd.__version__ #from 모듈명 import 클래스명 from pandas import Series from pandas import DataF..
Numerical Python(Numpy) 행열연산, 대규모 다차원배원을 편리하게 처리 할 수 있도록 지원하는 라이브러리로 데이터 구조 뿐 아니라 고성능의 수치 계산 함수를 제공한다. => N차원 배열 객체 => 기본적으로 array단위로 데이터 관리 => 큰 규모의 데이터 연산을 빠르게 수행(반복문 없이 배열에 대한 처리 지원) => 정교한 브로드캐스팅(Broadcast)기능(크기가 다른 배열 간의 연산 함수를 적용하는 규칙 집합. 크기가 큰 행과 열에 맞춰서 연산한다.) Scalar vs Vector vs Matrix Scalar(스칼라) : 숫자 => 24 Vector(벡터) : 숫자들의 list(1차 배열) => [2,-8,4] or [6, 7] Matrix(행렬) : 숫자들의 2차 배열(rows..
정규표현식(Regular Expressions) 복잡한 문자열을 처리하는 기법으로 파이썬 외에도 문자열을 처리하는 모든 곳에서 사용한다. 파이썬은 정규 표현식을 지원하기 위해 re모듈을 제공한다. re(regular expression의 약어)모듈은 파이썬 설치시 자동으로 설치되는 기본 라이브러리다. import re p = re.compile('패턴') 메타문자 메타문자를 사용해서 특별한 의미를 갖게한다. 정규표현식에서 사용하는 메타문자들 => . ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( ) 1. 문자클래스 : [ ] => []사이의 문자들과 매치 [] : 문자 [a] : a문자 [a-z] : 소문자 [A-Za-z] : 영문자 [0-9A-Za-z] or \w : 영문자+숫자 \W : 영문자+숫자가 아..
try, except문 1. try, except만 쓰기 : 오류 종류에 상관없이 오류 발생하면 except블록 수행 try: ... except: ... try: idx = "python".index("a") print(idx) except: print("문자열에는 a자는 존재하지 않습니다.") 2. 발생 오류만 포함한 except문 : 미리 써놓은 특정 오류 발생하면 except블록 수행 try: ... except 발생오류: ... try: print(4/0) except ZeroDivisionError: print("0으로는 나눌 수 없습니다.") # 0으로는 나눌 수 없습니다. 3. 발생 오류와 오류메시지 변수까지 포함한 except문 : 오류메시지내용까지 알고 싶을 때 try: ... exce..
모듈이란 함수나, 변수, 클래스를 모아 놓은 파이썬 파일이다. 이미 만들어 놓은 모듈을 불러와서 사용 할 수 있다. 모듈 만들기 : 함수들의 모임 if __name__=="__main__": 다른 파이썬 모듈에서 파이썬 파일을 import 할 경우 실행하기 원하지 않는 문장들 모듈의 이름이 __name__변수에 저장되어서, 실행되고 있는 파일명이 저장 된 __main__와 다르면 실행하지 않는다. #mod1.py def add(a,b): return a+b def mul(a,b): return a*b def sub(a,b): return a-b def div(a,b): return a/b if __name__=="__main__": print(add(1,2)) print(mul(4,3)) print(su..
파이썬에서 클래스는 사용자 정의 자료형으로, 멤버변수와, 멤버함수(메서드)로 이루어져 있고, 클래스를 사용하기 위해서는 객체로 찍어내서 사용한다. 객체는 각자 고유한 성격을 가지고, 조금 변형 된다고 하더라도 다른 객체나, 클래스에 영향을 주지 않는다. 또한 다중상속이 가능하다. class 클래스명: def 메서드명(self,매개변수1,매개변수2,...): pass def __inif__(self): pass 객체명1 = 클래스명() 객체명1.메서드명(입력인수1,입력인수2) 객체명2 = 클래스명() 클래스명.메서드명(객체명2, 입력인수1, 입력인수2,...) => 클래스명은 대문자로 시작한다. => 객체는 클래스를 담는다. 특정객체는 특정클래스의 인스턴스라고도 부른다. => self는 자기참조변수로 인스..
