Dev Language (14) 썸네일형 리스트형 [Python][Matplotlib] 히스토그램(hist) 사용법 히스토그램의 개념과 용도 히스토그램이란? 히스토그램은 데이터의 분포를 시각화하는데 사용되는 차트입니다. 데이터의 빈도를 막대 형태로 표현하며, 가로 축에는 데이터의 구간, 세로 축에는 해당 구간에 속하는 데이터의 빈도 수를 나타냅니다. 각 막대의 높이는 해당 구간에 속하는 데이터의 개수를 나타내며, 전체 막대의 너비는 데이터의 전체 개수가 됩니다. 히스토그램을 통해 데이터의 분포, 중심 경향성, 이상치 등을 파악할 수 있습니다. 데이터의 분포가 어떠한 모양을 가지고 있는지, 데이터가 어느 범위에 몰려 있는지, 극단적인 값(이상치)이 있는지 등 시각적으로 파악할 수 있습니다. 히스토그램의 용도 히스토그램은 데이터 분석에서 다양한 용도로 사용됩니다. 주요 용도는 다음과 같습니다. 데이터 분포 확인: 데이터가.. [Python][Matplotlib] 바(bar) 차트 사용법 1. 바 차트 개요 바 차트는 데이터의 범주를 나타내는 그래프 중 하나로, 세로 축에 막대 형태로 표시되는 데이터를 이용하여 각 범주별 값을 비교하는데 사용됩니다. 주로 범주형 데이터를 시각화하거나, 카테고리 간의 상대적인 크기를 비교하는데 유용합니다. 바 차트의 기본 개념 바 차트는 주로 수직으로 표현되는데, 각 막대의 높이는 해당 범주의 값을 나타냅니다. X축은 범주를, Y축은 값의 크기를 나타냅니다. 막대는 독립적으로 그려지며, 각각의 막대는 서로 다른 범주를 대표합니다. 바 차트는 주로 다음과 같은 정보를 시각화하는데 사용됩니다: 범주형 데이터의 분포를 보여줄 때 범주간의 비교를 위해 값의 크기를 시각화할 때 바 차트 사용 사례 소개 바 차트는 다양한 분야에서 사용되는 통계 그래프 중 하나로 유용.. [Python][Matplotlib] 선(Line) 차트 사용법 1. 소개 선 차트(Line Chart)는 데이터의 변화를 추적하거나 비교하기 위해 많이 사용되는 시각화 방법입니다. 선 차트는 시간, 연령, 온도 등 연속적인 값들의 변화를 보여줄 때 효과적으로 사용됩니다. 또한, 여러 개의 데이터 시리즈를 한 번에 비교할 수 있는 다중 라인 차트를 만들어 정보를 비교하고 해석하는 데에도 유용합니다. 선 차트의 역할과 중요성 선 차트는 데이터의 변화를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주며, 주요한 경향성과 패턴을 시각적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 선 차트를 통해 일련의 데이터를 시각적으로 표현하면, 데이터의 숫자나 수치에 비해 더욱 쉽고 빠르게 추세를 파악할 수 있습니다. 또한, 다양한 변수 간의 관계를 시각적으로 확인할 수 있어 비교 분석에 효과적입니다. 선 차트.. [Python][Pandas] 판다스 데이터 프레임 기본 통계 ( describe...) 1. 데이터 확인하기 판다스는 파이썬에서 데이터를 다루는 가장 효과적인 도구 중 하나입니다. 데이터를 분석하기 전에 먼저 데이터의 구조와 기본 통계량을 확인해야 합니다. 이를 통해 데이터의 형태를 파악하고, 이상치 또는 결측치를 확인할 수 있습니다. 1-1. 데이터 구조 파악하기 판다스의 DataFrame은 표 형태로 데이터를 다룰 수 있는 자료구조입니다. 데이터의 구조를 파악하기 위해 다음의 함수를 활용할 수 있습니다. 1) head() 함수 head() 함수는 데이터의 처음 5개 행을 출력해줍니다. 기본값은 5이지만, 괄호 안에 다른 숫자를 넣어 데이터를 원하는 만큼 출력할 수도 있습니다. import pandas as pd # 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2,.. [Python][Pandas] 판다스 데이터 프레임 결합/합치기 ( concat, merge, join ) 1. 데이터 프레임 결합의 기본 개념 판다스(Pandas)는 데이터 분석에 매우 유용한 라이브러리로, 데이터 프레임을 다루는데 용이한 기능을 제공합니다. 데이터 프레임은 표 형태로 구성된 데이터를 다룰 때 사용되며, 여러 개의 열(Column)과 행(Row)으로 구성되어 있습니다. 데이터 프레임은 여러 개의 데이터를 하나로 합치는데 사용될 수 있습니다. 데이터를 합치는 방법은 크게 concat() 함수와 merge() 함수, 그리고 join() 함수를 이용하는 방법이 있습니다. concat() 함수는 데이터 프레임을 행 방향 또는 열 방향으로 결합할 때 사용되며, merge() 함수는 두 개 이상의 데이터 프레임을 공통된 열을 기준으로 결합할 때 사용됩니다. join() 함수는 인덱스를 기준으로 데이터 .. [Python][Pandas] 판다스 소개 1. Pandas란? Pandas는 파이썬 데이터 분석 라이브러리로, 테이블 형태의 데이터를 다루는데 특화되어 있습니다. 주로 구조화된 데이터를 처리하기 위해 사용되며, 시계열 데이터나 통계적 데이터 등 다양한 종류의 데이터를 다룰 수 있습니다. Pandas는 효율적인 데이터 조작 기능을 제공하여 데이터 전처리부터 분석, 시각화까지 다양한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 특히, 대용량의 데이터도 처리할 수 있으며 직관적인 인터페이스를 제공하여 사용자 편의성을 높였습니다. Pandas의 가장 기본적인 자료구조는 Series와 DataFrame입니다. Series는 1차원 배열 형태의 데이터를 다루는데 사용되며, DataFrame은 2차원의 테이블 형태의 데이터를 다루는데 주로 사용됩니다. Pandas는 .. [C++11] Signals and Slots 몇몇 개발 플랫폼을 사용하면서 QT의 Signal과 Slot과 같은 것을 가장 유용하게 사용하였다. 하지만 이런 기능들은 해당 프레임워크를 모두 가져와야 사용할 수 있기 때문에 문제가 발생할 가능성이 있다. 그래서 구글링해서 찾은 방법이 http://simmesimme.github.io/tutorials/2015/09/20/signal-slot QT의 Signal Slot만큼 많은 기능들을 제공하지 않지만, 다른 플랫폼과 의존성을 없애면서 Signal Slot을 활용할 수 있다. (내가 QT에서 console로 프로그램을 개발할 때 QT를 버리지 못하는 것 중 가장 큰 부분이 Signal/Slot 때문...) 메인 코드는 아래와 같습니다. ( 출처 : http://simmesimme.github.io/t.. [LeetCode] 6. ZigZag Conversion 오늘의 마지막 문제^^ 6. ZigZag Conversion 난이도는 중입니다. 문제는 아래처럼 풀어보았습니다.class Solution {public: string convert(string s, int numRows) { if ( s.empty() ) return ""; int pos = 0, curRow = 1; int direction = 1; string strRows[numRows]; string rsv; for ( pos = 0; pos < s.size(); pos ++ ) { strRows[curRow - 1].push_back(s[pos]); if ( curRow == 1 ) { if ( curRow == numRows) { direction = 0; } else { direction =.. 이전 1 2 다음
