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abt Python/심화7

matplotlib, numpy 응용 (sin, cos 그래프 그리기) 실선 스타일의 파란색 sin 그래프 그리기, 파선 스타일의 노란색 cos 그래프 그리기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 100) # [0, 10] 범위에서 100개의 값 생성 plt.figure() # 새로운 그래프 창을 생성 plt.plot(x, np.sin(x), 'b-') # 실선 스타일로 sin그래프 생성 plt.plot(x, np.cos(x), 'y--') # 파선 스타일로 cos그래프 생성 각각 다른 창에 sin, cos 함수 표현 # subplot()을 활용하여 오른쪽에 보이는 sin, cos 그래프를 그려보세요 plt.figure() plt.subplot(.. 2023. 8. 21.
Matplotlib 그래프 (산점도, 막대그래프, 히스토그램, 파이그래프) 산점도(scatter graph) : 두 개의 요소로 이뤄진 데이터 집합의 관계를 그림으로 표현한 것 plt.scatter(x, y [, s=size_n, c=colors, marker='markter_string', alpha=alpha_f) import matplotlib.pyplot as plt height = [178, 165, 188, 160, 187, 185, 165, 176] weight = [72, 67, 65, 64, 90, 85, 53, 64] plt.scatter(height, weight) plt.xlabel('Height(m)') plt.ylabel('Weight(kg)') plt.title('Height & Weight') plt.grid(True) 점 대신 마커 넣기 plt.s.. 2023. 8. 21.
Matplotlib 기초 matplotlib -파이썬에서 데이터를 효과적으로 시각화하는 라이브러리 -MATLAB의 시각화 기능을 모델링하여 만들어졌다. 데이터 시각화 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 그래프들이 화면에 나온다 data1 = [10, 14, 19, 20, 25] plt.plot(data1) # 객체 정보를 지우고 싶을 경우 plt.plot(data1) plt.show() %matplotlib qt # 그래프들이 별도의 창에 나온다 선 그래프 - 선그래프를 그리기 위해서는 x, y 시퀀스의 길이가 같아야 함 - format string(fmt) 옵션을 통해 다양한 그래프 생성이 가능 import numpy as np x = np.arange(-4.5, 5,.. 2023. 8. 15.
Pandas 데이터 Pandas 데이터 통합 1)세로 방향으로 통합하기 : append() import import pandas as pd import numpy as np 데이터 생성 df1 = pd.DataFrame({'Class1': [45, 46, 48, 50], 'Class2': [40, 41, 44, 48]}) df1 df2 = pd.DataFrame({'Class1': [41, 42], 'Class2' : [43, 45]}) df2 행 수가 다른 데이터 결합 df1.append(df2) # 데이터 결합 # 인덱스를 무시 df1.append(df2, ignore_index=True) 열 수가 다른 데이터 통합 df3 = pd.DataFrame({'Class1': [48,38]}) # 데이터 생성 df3 df2.a.. 2023. 8. 15.

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