녹지의 코딩노트

데이터 시각화 기본 그래프 chat gpt에게 기본 코드를 기반으로 요청사항을 이야기 한다.  Central Tendencies (중심성) 1. Mean (평균): Sum of all observed values / N 2. Median (중앙값): Split "sorted data" into half 3. Mode (최빈값): Most frequently occuring value. Mode는 Median보다 작다. 4. Skew (left, right), shape outlier 데이터 이상점 이상점은 다른 자료와는 극단적으로 다른 값, 즉 유달리 높거나 낮은 값을 보이는 것을 일컫는다. import numpy as np #compute mean 평균값 mean_budget = np.mean(df[..

구글 Colab에서 Seaborn을 설치하고 시작하는 방법 Installing and getting started — seaborn 0.13.2 documentation Installing and getting started Official releases of seaborn can be installed from PyPI: The basic invocation of pip will install seaborn and, if necessary, its mandatory dependencies. It is possible to include optional dependencies that give access to a fe seaborn.pydata.org 먼저 구글 Colab을 열고 새 Python 노트..

@Seaborn Statistical Data Visualization library based on matplotlib. ? matplotlib (2002) 파이썬 오픈소스 라이브러리 중에 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리 2002년부터 만들어졌으며, MATLAB 기능을 파이썬으로 가져오는 컨셉으로 시작 각종 논문에서 figure를 그릴 때, 사용될 만큼 깔끔하게 그래프를 그려주는 것으로 유명 figure라는 도화지에 여러가지 component를 얹어서 그래프를 완성하는 컨셉으로 구현됨 시각화에 2가지 방법이 있음 (1) pyplot를 이용하여 구현하는 방법 빠르고 적당한 퀄리티의 그래프 (2) OOP-style를 이용하여 구현하는 방법 디테일하게 많은 것을 표현하려면 이 방법으로 구현 ? Seab..

@Data Class Type # List[ ], index A collection of items in a particular order : can be mixture of strings and numerals 'index'를 사용하여 개별 요소를 액세스 한다 #List bicycles = ['trek', 'mtb', 'redline', 'specialized', 1] print(bicycles) --------------------------------------------- ['trek', 'mtb', 'redline', 'specialized', 1] #index print(bicycles[0]) #off-by-one print(bicycles[-1]) ------------------------..

message = 'Hello, Python!' #variable = value print(message) ------------------------------------------------ > Hello, Python! # 변수 이름을 지정할 때의 Rules 문자, 숫자, 밑줄만 사용 문자_숫자; data_1; (o) 숫자_문자; 1_data; (x) 공백 허용 안됨 변수 이름이 길더라도 알아볼 수 있도록 하기 'name' (o) / 'n', 'nm' (x) 소문자 'l'과 대문자 'O'는 되도록 지양, 1과 0과 혼동할 수 있음 # NameError 내가 생성한 변인과 호출하는 변인이 일치하지 않는 경우 # 문자 표현 Method strings

🌐 Google Colab이란? Google Colab은 구글이 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경이다. 이를 통해 사용자는 브라우저를 통해 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있다. Colab은 무료로 제공되며 사용자는 구글 계정만 있으면 어디서든 접근할 수 있다. 주요 특징 클라우드 기반: 로컬 환경에 종속되지 않고 인터넷을 통해 어디서든 Colab에 접속하여 작업할 수 있다. GPU 및 TPU 지원: Colab은 GPU 및 TPU를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝 작업을 가속화할 수 있습니다. 공유 및 협업: 구글 드라이브와 같이 Colab은 다른 사용자와 쉽게 공유하고 협업할 수 있다. ❗️ Colab을 사용하는 이유 데이터 사이언스 및 머신러닝 학습 데이터 사이언스 및 머신러닝 ..