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NumPy? 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 NumPy 입니다 1 NumPy NumPy는 배열 작업에 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. 또한 선형 대수, 푸리에 변환 및 행렬의 영역에서 작업하기 위한 기능을 가지고 있습니다. NumPy는 Travis Oliphant에 의해 2005년에 만들어졌습니다. 오픈 소스 프로젝트이며 자유롭게 사용할 수 있습니다. NumPy는 수치 파이썬의 약자입니다. 넘파이를 사용하는 이유는 무엇일까? 파이썬에는 배열의 목적에 부합하는 목록이 있지만 처리 속도가 느린데요. NumPy는 기존 파이썬 목록보다 최대 50 배 빠른 배열 객체를 제공하는 것을 목표로 합니다. NumPy의 배열 객체라고 하며, 매우 쉽게 작업 할 수 있는 많은 지원 함수를 제공..

Matplotlib Pie Chart 파이 차트 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib Pie Chart 원형 차트 입니다 1 원형 차트 만들기 Pyplot을 사용하면 pie() 함수를 사용하여 원형 차트를 그릴 수 있습니다. 보시다시피 원형 차트는 배열의 각 값 (이 경우 [35, 25, 25, 15])에 대해 한 조각(쐐기라고 함)을 그립니다. 기본적으로 첫 번째 쐐기의 플로팅은 x 축에서 시작하여 시계 반대 방향으로 움직입니다. 각 쐐기의 크기는 다음 공식을 사용하여 값을 다른 모든 값과 비교하여 결정됩니다. 값을 모든 값의 힘으로 나눈 값: x/sum(x) 2 레이블 매개변수가 있는 원형 차트에 레이블을 추가합니다. 각 웨지에 대해 하나의 레이블이 있는 배..

Matplotlib Histograms 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib 히스토그램 입니다 1 히스토그램 히스토그램은 주파수 분포를 보여주는 그래프입니다. 각 주어진 간격 내의 관측치 수를 보여주는 그래프인데요. ex: 250 명의 높이를 요구한다고 가정하면 다음과 같은 히스토그램으로 끝날 수 있습니다. 히스토그램에서 대략 다음과 같은 내용을 읽을 수 있습니다. 140~145cm 2명 145~150cm 5명 145~150cm 15명 151~156cm 31명 157~162cm 46명 163~168cm 53명 168~173cm 45명 173~178cm 28명 179~184cm 21명 185~190cm 4명 190~195cm 2 히스토그램 만들기 Matplotli..

Matplotlib Bars 바 만들기 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib Bars 입니다 1 바 만들기 Pyplot을 사용하면 bar()함수를 사용하여 막대 그래프를 그릴 수 있습니다 이 bar() 함수는 막대의 레이아웃을 설명하는 인수를 사용합니다. 첫 번째 및 두 번째 인수 배열로 표시되는 범주 및 해당 값입니다. 2 가로 막대 barh() 막대를 세로가 아닌 가로로 표시하려면 다음 기능을 사용합니다 3 바 색상 bar() barh() color 키워드 인수를 사용하여 막대의 색상을 설정합니다 4 색상 이름 지원되는 140개의 색상 이름 중 하나를 사용할 수 있습니다 5 컬러 육각 십진수 색상 값을 사용할 수 있습니다 6 막대 너비 bar() 키워드와 w..

Matplotlib Scatter 산점도 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib Scatter 입니다 1 분산형 플롯 만들기 (산점도) Pyplot을 사용하면 함수를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다. Scatter() 이 함수는 각 관측치에 대해 하나의 점을 플로팅합니다. 같은 길이의 두 개의 배열이 필요한데, 하나는 x축의 값이고 다른 하나는 y축의 값에 대한 배열입니다. 위의 예에서 관찰 한 것은 13대의 자동차가 지나간 결과입니다. X축은 자동차의 나이를 보여줍니다. Y축은 차량이 통과할 때의 속도를 표시합니다. 이 산점도를 통해 알 수 있는 점은 새로운 차가 많을수록 더 빨리 운전하는 것처럼 보이지만 우연의 일치가 될 수 있다는 것이다. 2 플롯 비교 ..

Matplotlib Subplot 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib Subplot 입니다 1 Subplot Function 서브프롯() 함수 subplot() 이 함수는 그림의 레이아웃을 설명하는 세 개의 인수를 사용합니다. 레이아웃은 행과 열로 구성되며 첫 번째 인수와 두 번째 인수로 표시되고 세 번째 인수는 현재 플롯의 인덱스를 나타냅니다. 따라서 2 행의 그림과 1 열 (두 플롯이 나란히 표시되지 않고 서로 위에 표시됨을 의미)을 원한다면 다음과 같은 구문을 작성할 수 있습니다 하나의 그림에 원하는 만큼 플롯을 그릴 수 있으며 행, 열 및 플롯의 인덱스 수를 구분하면 됩니다. 2 타이틀 title() 함수를 사용하여 각 플롯에 제목을 추가할 수 있습니다..

Matplotlib grid(격자선 추가) 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib grid 입니다 1 플롯에 격자선 추가 Pyplot을 사용하면 함수를 사용하여 플롯에 격자선을 추가할 수 있습니다 2 표시할 격자선 지정 함수의 매개 변수를 사용하여 표시할 격자선을 지정할 수 있습니다 [axis grid()]. 법적 값은 'x', 'y' 및 'both'입니다. 기본값은 '둘 다' 입니다 3 격자선의 선 속성 설정 격자(색상 = '색상', 선 스타일 = '선 스타일', 선폭 = 숫자)와 같이 격자의 선 속성을 설정할 수 도 있습니다.

Matplotlib 레이블 및 제목 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib 레이블 및 제목입니다 1 플롯에 대한 레이블 만들기 Pyplot을 사용하면 and 함수를 사용하여 x 축 및 y 축에 대한 레이블을 설정할 수 있습니다. [xlabel() ylabel()] 2 플롯에 대한 제목 만들기 Pyplot을 사용하면 함수를 사용하여 플롯의 제목을 설정할 수 있습니다 3 제목 및 레이블에 대한 글꼴 속성 설정 fontdict xlabel() 와 ylable() 그리고 title()에서 매개 변수를 사용하고 제목 및 레이블에 대한 글꼴 속성을 설정할 수 있습니다. 4 제목 배치 loc title() 매개 변수를 사용하여 제목을 배치할 수 있습니다. 법적 값은 '왼쪽',..

Matplotlib lines 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 바로 Matplotlib lines 입니다 1 선 스타일 (line style) linestyle 키워드 인수 또는 ls 와 같은 더 짧은 인수를 사용하여 플롯된 선의 스타일을 변경할 수 있습니다. 2 더 짧은 구문 선 스타일은 더 짧은 구문으로 작성할 수 있습니다 1) linestyle 은 ls 로 쓸 수 있습니다 2) dotted는 : 로 쓸 수 있습니다 3) dashed는 -- 로 쓸 수 있습니다 3 선 스타일 다음 스타일 중 하나를 선택할 수 있습니다 4 라인 색상 color 키워드 인수 또는 c 와 같은 더 짧은 단어를 사용하여 줄의 색상을 설정할 수 있습니다 16진수 색상 값을 사용할 수 도 있습니다 5 선 ..

Matplotlib 마커(Marker) 안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다 오늘 알아볼 주제는 마커입니다 1 마커 (Marker) Marker 키워드 인수를 사용하여 지정된 마커가 있는 각 점을 강조할 수 있습니다 2 마커 참조 다음 마커 중 하나를 선택할 수 있습니다 3 문자열 형식 지정 fmt 바로 가기 문자열 표기법: 매개 변수를 사용하여 마커를 지정할 수 도 있는데요. marker/line/color 마커 값은 마커 참조에서 무엇이든 될 수 있다는 거 잊지 말아주세요. 4 라인 참조 5 색상 참조 6 마커 크기 markersize ms 키워드 인수 또는 더 짧은 버전을 사용하여 마커의 크기를 설정할 수 있습니다 7 마커 색상 markeredgecolor 키워드 인수 또는 더 짧은 키워드 mec를 ..