빅데이터 분석가 양성과정/Python

4 기온 데이터를 다양하게 시각화 하기 히스토그램값의 출현 빈도를 표현 import matplotlib.pyplot as pltplt.hist([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 10])plt.show()  주사위 시뮬레이션 임의의 수를 반환하는 랜덤 함수를 활용하여 주사위 시뮬레이션을 코드를 작성하겠다. import randomprint(random.randint(1,6))3주사위를 여러 번 굴리는 상황을 가정해서 for반복문을 사용하여 코드를 작성하겠다. 주사위를 굴렸을 때마다 나타나는 숫자를 기록하기 위해 리스트형 dice 변수를 사용하겠다. 주사위는 6번 굴려 보겠다. import randomrandom.seed(72) # 동일한 실습 결..

3 내 생일의 기온 변화데이터를 리스트에 저장import csvf = open('부산.csv', encoding='cp949')data = csv.reader(f)next(data)max_temp_list =[]for row in data: if row[-1] != '': # 누락된 데이터가 아닐 경우(데이터가 있을 경우) max_temp_list.append(float(row[-1])) # row[-1]은 문자열 데이터임으로 float() 함수를 사용하여 숫자형 데이터로 변환 후 저장 f.close()print(max_temp_list)print( len(max_temp_list) ) 데이터 시각화import matplotlib.pyplot as ..

💡 .시각화는 데이터 전처리나 데이터 특성 파악 시 큰 도움이 되지만 필수적인 요소는 아니다시각화 코드는 데이터 전처리시 많이 나오는 필수적인 요소 이므로 새로이 다루도록 한다.시각화 자체만 완벽히 이해하고 사용하려면 오랜 시간이 걸릴 수 있지만, 간 단한 시각화 에서 부터 여러가지 시각화를 조금씩 여러 번 구현해, 적용해 보면 어느덧 시각화에 대한 이해를 하는 순간이 온다. Python 시각화 LibraryMatplotlibSeabornPlotly통계 시각화히스토그램, 바이올린 플롯, 산포도, 바차트, 분위, 상관 히트맵업무 분석 시각화바차트, 라인플롯, 파이차트, 영역차트, 산포도, 방사형차트, 버블차트, 깔때기 차트1 기본 그래프import matplotlib.pyplotimport matplot..

객체(Object)란 무엇인가객체변수(속성, attribute)함수(메서드, method)객체(사물)객체가 가지고 있는 함수(메서드)는 해당 객체의 기능을 의미하며다른 객체와 어떻게 상호 작용하는지를 정의 함.클래스(Class)란 무엇인가?클래스는 객체를 만들기 위한 설계도객체 설계 → Tiguan = Tiger + Iguana속성(attribute, 변수)메서드(method,  (멤버)함수)객체 초기화 함수와 속성초기화 함수 : __init__(self)self : 생성될(생성중인) 객체 자기 자신class Tiguan():  def __init__(self):    pass객체의 메서드class Tiguan():  def __init__(self, name):    self.name = name  d..

모듈을 만드는 법을 알면 직접 모듈을 만들 수 있는 것은 물론이고 다른 사람이 만든 모듈을 분석할 수도 있다.PI = 3.141592def number_input(): output = input('숫자 입력 > ') return float(output)def get_circumference(radius): return 2 * PI * radiusdef get_circle_area(radius): return PI * radius * radiusimport module_test as testradius = test.number_input()print('원 둘레 :', test.get_circumference(radius))print('원 면적 :', test.get_circle_area(radius..

파이썬 기본 활용법을 학습하고 나면 '데이터 분석', '인공지능', '웹서버' 등 다양한 프로그램을 구현하고 싶어질 것이다. 데이터 분석을 도와 주는 모듈로 넘파이Numpy, 판다스pandas 등이 있고 인공지능 코드를 구현하기 위한 모듈로 사이킷런scikit-learn 모듈 등이 있다. 이런 모듈들은 '외부 모듈'로 설치를 해야 한다.외부 모듈을 설치하기 위해 아래와 같은 명령어를 실행한다.pip install 모듈_이름코랩에서 외부 모듈를 설치하기 위해서는 코드셀에 아래와 같이 명령을 입력한다. python !pip install 모듈 이름 모듈 설치BeautifulSoup 모듈매우 유명한 웹 페이지 분석 모듈.BeautifulSoup의 관련 웹페이지import urllib.requestimport ..