목차 for문 Python의 들여쓰기(intent)로 구분한다. for n in [1, 2, 3, 4] : 들여쓰기로 코드를 작성 들여쓰기가 적용되는 곳까지가 for문 그리고 들여쓰기를 중단하면 for문이 아니다. for n in [1, 2, 3, 4]: print("Number is", n) -- 출력 -- Number is 1 Number is 2 Number is 3 Number is 4 for n in range(0, 10): print(n ** 2) -- 출력 -- 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 for문 한줄로 코딩 (list comprehension) [ n ** 2 for n in range(1, 10) ] -- 출력 -- [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, ..

목차 pip 명령 Python 의 공식 모듈 관리자 windows, mac(intel), mac(M1) 환경에서는 pip 명령으로 대부분 설치가 된다. pip list : 현재 설치된 모듈 리스트 반환 pip install 모듈명 : 모듈 설치 pip uninstall 모듈명 : 설치된 모듈 제거 * 쥬피터 노트북에서는 !pip 명령 앞에 !를 쓰면 os 레벨의 명령어를 사용할 수 있으므로, pip 명령 앞에 !를 붙여서 사용하면 된다. get_ipython().system('pip 명령') conda 명령 pip 를 사용하면 conda 환경에서 dependency 관리가 정확하지 않을 수 있다. 아나콘다에서는 가급적 conda 명령으로 모듈을 관리하는 것이 좋다. windows, mac(intel) 환..

목차 Pivot Table 데이터를 원하는 형태로 집계할 때 유용하게 사용할 수 있는 방법 데이터를 재정렬 https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.pivot_table.html pandas.pivot_table( 데이터, index=[' 컬럼명 '], columns=[' 컬럼명 '] , values=[' 컬럼명 '], aggfunc=' 집계함수 ') pandas.pivot_table( 데이터, index=[' 컬럼명 '], columns=[' 컬럼명 '] , values=[' 컬럼명 '], aggfunc=' 집계함수 ' , fill_value=None , margins=False , dropna=True , margins_name='All' , obs..

목차 Numpy를 이용한 1차 직선 만들기 numpy가 제공하는 간단한 함수를 이용해서 1차 직선을 만들어 그래프로 비교하자 [ 절차 ] numpy.polyfit( ) : 직선을 구성하기 위한 계수(기울기, 절편) 계산 numpy.poly1d( ) : polyfit으로 찾은 계수로 python에서 사용할 함수로 만들어 준다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 직선 그리기: 기울기가 3이고, 흔히 말하는 y 절편이 5 t = np.arange(0, 10, 0.01) y = 3*t + 5 plt.figure(figsize=(12,8)) plt.plot(t, y) plt.show() # 노이즈 추가 y_noise = y + np.random.rand..

목차 Matplotlib 에서 한글 폰트를 지원하지 않기 때문에 한글 깨짐이 발생합니다. 사용하는 OS에서 설치된 폰트 파일 폴더 확인 윈도우에서는 "C:\Windows\Fonts" 폴더 맥에서는 "/Library/Fonts" 폴더 Matplotlib에서 설정 지원하는 한글 폰트 확인 윈도우에서는 " malgun.ttf " 혹은 " NanumBarunGothic.ttf " 등 맥에서는 " AppleGothic.ttf " 등 한글폰트 설정 1. rcParams import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 한글폰트 설정 2. rc / fon..

목차 Matplotlib 패키지 https://matplotlib.org/stable/gallery/index 파이썬의 대표 시각화 도구 matplotlib은 plt로 많이 naming하여 사용한다. Jupyter Notebook 유저의 경우 matplotlib의 결과가 out session에 나타나는 것이 유리하므로, %matplotlib inline 옵션을 사용한다. matplotlib.pyplot : 2D 그래프 import matplotlib.pyplot as plt # Jupyter Notebook 사용시 # plt.show()를 하지 않아도 자동으로 생성되도록 만든다. # %matplotlib inline # 위의 보다는 %matplotlib inline 아래 내용으로 사용할 것을 권고한다. ..

목차 주제 : 인구 데이터와 CCTV는 상관관계가 있을까? 서울시 구별 CCTV 현황 데이터 확보 (Python, Pandas) 인구 현황 데이터 확보 (Python, Pandas) CCTV 데이터와 인구 형황 데이터 합치기 (Python, Pandas) 데이터 정리하고 정렬하기 (Python, Pandas) 그래프를 그릴 수 있는 능력 (Matplotlib) 전체적인 경향을 파악할 수 있는 능력 (Regression using Numpy) ✔ 그 경향에서 벗어난 데이터를 강조하는 능력 (Insight and Visualization) ✔ 서울시 CCTV 현황과 인구 현황 단순 CCTV 수와 인구대비 CCTV 비율을 볼때.. CCTV 많은 구: 강남, 양천, 서초, 관악, 은평, 용산 CCTV 비율이 높..

서울시 구별 CCTV 현황 데이터 확보 (Python, Pandas) 인구 현황 데이터 확보 (Python, Pandas) ✔ CCTV 데이터와 인구 형황 데이터 합치기 (Python, Pandas) 데이터 정리하고 정렬하기 (Python, Pandas) 그래프를 그릴 수 있는 능력 (Matplotlib) 전체적인 경향을 파악할 수 있는 능력 (Regression using Numpy) 그 경향에서 벗어난 데이터를 강조하는 능력 (Insight and Visualization) 서울시 인구 현황 데이터 분석 [데이터] 서울 열린데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/dataList/419/S/2/datasetView.do 파일명: Seoul_Population.xls < 데이터 확인해보..