Seaborn은 파이썬의 고급 시각화 라이브러리로, 데이터 분석과 통계 시각화를 위한 강력한 도구입니다.Matplotlib을 기반으로 하며, Pandas와 잘 통합되어 복잡한 통계 시각화도 간단하게 구현할 수 있습니다.이번 글에서는 Seaborn을 활용한 주요 통계 시각화 기법을 공부한 내용을 중심으로 기록하고 공유하려합니다.1. Seaborn 이란? 1.1 Seaborn의 특징 Seaborn은 Python의 인기 있는 데이터 시각화 라이브러리로, 통계 데이터를 시각화하기에 강력한 기능을 제공합니다. 통계 데이터 시각화를 위한 고급 플롯 제공데이터프레임(Pandas)과 긴밀한 연동미적 스타일과 색상 테마 제공복잡한 시각화도 간단한 코드로 구현 가능장점 :- 고급통계시각화 지원- Pandas 데이터 프레임..
데이터 분석의 핵심은 데이터를 시각적으로 이해하는 데 있습니다. 파이썬의 Pandas, Matplotlib, 그리고 Seaborn은 데이터 시각화를 위한 강력한 도구를 제공하고 이번 글에서는 Pandas를 통해 데이터를 준비하고, Matplotlib과 Seaborn을 활용하여 효과적인 시각화를 구현하는 방법 공부하여 기록을 공유드립니다.1. Pandas로 데이터 준비하기 이 전 포스팅에서도 얘기한 것 처럼 Pandas는 데이터 처리 및 변환을 간단하게 만들어 줍니다.시각화를 위해 데이터를 정리하고 준비하는 데 중요한 역활을 합니다. 1.1 데이터 로드'pd.read_~'함수를 이용하여 csv, json 등의 데이터를 읽어들입니다.import pandas as pd# CSV 파일 읽기df = pd.read..
파이썬은 동적 타입(Dynamically Typed) 언어로, 변수에 저장된 데이터의 타입을 자동으로 관리합니다. 프로그래밍에서 데이터를 효율적으로 다루기 위해 다양한 내장 데이터 타입을 제공합니다. 이번 포스트에서는 파이썬에서 가장 많이 사용하는 데이터 타입과 그 활용법을 정리해보겠습니다. 1. 숫자형 (Numeric Types)숫자형 데이터 타입은 정수, 실수, 복소수 등의 숫자를 표현할 때 사용됩니다.1.1 정수형 (int)정수형 데이터를 표현하며, 크기 제한이 없습니다.a = 42 # 양수b = -10 # 음수1.2 실수형 (float)소수점을 포함한 숫자를 표현합니다.pi = 3.14 # 파이 값negative = -2.711.3 복소수형 (complex)실수부와 허수부..
파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어로, 간결하고 읽기 쉬운 문법을 특징으로 합니다. 이러한 특성 덕분에 초보자부터 전문가까지 폭넓게 사용되며, 웹 개발, 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.파이썬의 주요 특징:- 간결한 문법: 파이썬은 코드의 가독성이 높아 유지보수가 용이합니다.- 광범위한 라이브러리 지원: 데이터 분석을 위한 Pandas, 머신러닝을 위한 scikit-learn 등 다양한 라이브러리를 제공합니다.- 크로스 플랫폼 지원: Windows, macOS, Linux 등 다양한 운영체제에서 실행 가능합니다. 파이썬의 대중성:파이썬은 전 세계적으로 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 다양한 분야에서..
ObjectiveIn this challenge, you will work with arithmetic operators. TaskGiven the meal price (base cost of a meal), tip percent (the percentage of the meal price being added as tip), and tax percent (the percentage of the meal price being added as tax) for a meal, find and print the meal's total cost. Round the result to the nearest integer.Complete the solve function in the editor below.solve ..