데이터와 함께하는 세상

판다스는 matplotlib와 결합되어 있어 손쉽게 시각화를 할 수 있습니다. plot이라는 시각화 메서드가 내장되어 있으며, plot은 matplotlib를 내부에서 임포트 하여 사용됩니다. 판다스는 matplotlib와 결합되어 있어 plot() 메소드를 이용하여 시각화할 수 있음 plot 메소드의 kind라는 인수를 바꾸면 다양한 차트를 그릴 수 있습니다. 다양한 인수값을 지원합니다. bar pie hist box kde scatter area 막대 그래프(bar) import pandas as pd import matplotlib as plt plt.rc('font', family='NanumBarunGothic') #사용하는 폰트는 나눔고딕체 file="/content/drive/MyDrive/..

판다스는 행과 열로 구조화된 데이터프레임을 조작하고 데이터 처리 및 분석을 지원합니다. 1. 데이터프레임 구조 데이터프레임 구조는 index와 columns 객체를 정의하여 사용하고 있습니다. import pandas as pd file="/content/drive/MyDrive/ML Lecture/data/vehicle.csv" df= pd.read_csv(file, encoding='CP949') #한글 df.head() 출력결과를 살펴보면 각행의 index는 0부터 n까지 자동으로 부여되고, 비워 두었던 첫 열은 Unnamed:0으로 이름이 부여되어 있습니다. 판다스의 외부파일을 읽을때, index_col 매개변수에 0이라고 하면 첫번째 열이 인덱스로 사용이 되므로, 아래 출력결과를 확인하면 자동으..

데이터 분석을 위한 필수 패키지는 Pandas, Numpy 그리고 Matplotlib이고, 판다스는 넘파이를 기반이기 때분에 처리속도가 빠르고 행과 열로 구조화된 데이터프레임을 조작하고 데이터 처리와 분석을 위한 다양하면서 강력한 함수를 지원합니다. 판다스는데이터 처리와 분석을 위한 다양한 함수 지원 https://pandas.pydata.org/ pandas - Python Data Analysis Librarypandas pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install..

seoborn 패키지는 matplotlib기반하였고 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지, maptplotlib보다 높은 수준의 인터페이스를 제공하여 사용자들이 쉽게 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. seobor 라이브러리는 matplotlib기반이고 고급스러운 시각화를 쉽게 그릴 수 있음 http://seaborn.pydata.org/ seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.12.2 documentation seaborn: statistical data visualization seaborn.pydata.org seoborn은 다양한 dataset이 제공되는데 어떤 데이터셑이 있는지 확인하고, tips데이터 셑을 ..

데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지는 matplotlib이고 그 하위 모듈 중 pyplot 이라나는 서브모듈 pyplot 모듈을 주로 사용합니다. 이 서브 모듈은 시각화를 위한 핵심적인 함수와 클래스들이 정의되어 있습니다. matplotlib패키지는 데이터 시각화 도구 이다. https://matplotlib.org/2.0.2/api/pyplot_api.html pyplot — Matplotlib 2.0.2 documentation Parameters:X : array_like, shape (n, m) or (n, m, 3) or (n, m, 4) Display the image in X to current axes. X may be an array or a PIL image. If X is an arr..

데이터를 처리하거나 인공지능에서 모델을 추정하기 위해 난수를 발생하는 경우가 많습니다. 이번에는 난수를 생성하는 메소드와 활용방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 난수란 정의된 범위내에서 무작위로 추출된 수 1. numpy패키지 소개 numpy는 파이썬에서 선형 대수(linear algebra) 계산 및 통계기능을 제공합니다. 다차원 배열 클래스(n-dimensional array)와 벡터화 연산(vectorized operation)을 지원합니다. numpy 패키중에 random모듈은 난수를 생성해주는 다양한 함수가 제공 됩니다. 난수생성 주요 함수는 표와 같습니다. 함수명 설명 예 random.rand() 0~1사이 실수형 데이터 난수 생성 np.random.rand(5) : 5개의 난수가 발생 ran..