728x90 pandas2 [Python] 13. Python의 "데이터 분석 및 시각화" Python 학습: 데이터 분석 및 시각화Python은 데이터 분석과 시각화를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이번 글에서는 Numpy를 사용한 배열 연산, Pandas를 사용한 데이터 프레임과 데이터 조작, Matplotlib과 Seaborn을 사용한 데이터 시각화, 그리고 Jupyter Notebook을 사용한 대화형 데이터 분석에 대해 알아보겠습니다.1. Numpy: 배열 연산Numpy는 수치 데이터를 다루기 위한 강력한 라이브러리로, 배열 연산을 효율적으로 처리할 수 있습니다. Numpy 배열은 리스트보다 빠르고 다양한 수학적 연산을 지원합니다. Numpy 설치 : pip install numpy Numpy 사용 예제:import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1.. 2024. 6. 18. [Python] 9. Python의 "표준 라이브러리와 외부 패키지" Python 학습: 표준 라이브러리와 외부 패키지Python은 풍부한 표준 라이브러리와 외부 패키지를 통해 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이번 글에서는 표준 라이브러리와 외부 패키지 설치 및 사용에 대해 알아보겠습니다.1. 표준 라이브러리: itertools, collections, functools, etc.Python의 표준 라이브러리는 많은 유용한 모듈을 포함하고 있습니다. 그중에서도 itertools, collections, functools는 매우 유용하게 사용됩니다. - itertools : itertools는 반복자(iterator)를 생성하는 함수들을 제공합니다. 이를 통해 효율적인 반복 작업을 수행할 수 있습니다. itertools 예제[python] import itertoo.. 2024. 6. 18. 이전 1 다음 728x90
