🦕 공룡이 되자!

웹 스크래핑 #pandas 내부적으로 matplotlib을 사용하기 때문에 # 간단한 그래프라면 pandas만 import 시켜도 됨! # 웹사이트 ## 하나 import webbrowser url=naver~ webbrowser.open(url) naver_search_url='~/search.naver?query=' search_word='파이썬' url=nsu+sw webbrowser.open_new(url) ##여러개 urls=['네이버','구글'~] for url in urls: webbrowser.open_new(url) search_words=['파이썬','',''] for search_word in sws: webbrowser.open_new(url+search_word) # 웹페이지 소스..

데이터 시각화1 #matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib qt #팝업창에서 그래프를 출력할때 %matplotlib inline # 결과부분 출력 # 선 그래프 기본적인 선 그래프 그리기 plt.plot([x,]y[,fmt]) plt.plot(y) plt.plot(y,fmt) plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,fmt) data1=[1,2,3,4,5] plt.plot(data1) plt.show() 예시 import numpy as np x=np.arange(-4.5,5,0.5) y=2*x**2 # 여러 그래프 그리기 y2=5*x+30 y3=4*x**2+10 plt.plot(x1,y1,x2,y2~~) plt.plot(x,y) plt.p..

Pandas import pandas as pd s=pd.Series(seq_data) np.nan=NaN s=pd.Series(seq,index=datetime) pd.date_range(start=none,end=none,periods=none,freq='d') freq d b w m bm q qs h s pd.data_range(start='2022-01-01',end='2022/01/25') # DataFrame df=pd.DataFrame(data,[,index=index_data,columns=columns_data]) pd.DataFrame(data,columns=['a','b','c']) # 이런식으로 순서도 바꾸기 가능 #dict의 경우 자동적으로 키가 columns로 지정됨 df.mea..

Numpy import numpy as np data1=[0,1,2,3,4,5] a1=np.array(data1) a1 a1.dtype np.arange(0,10,2) .arange(1,10) .arange(5).reshape(4,3) ## 4행 3열 구조로 변경 .shape 몇행 몇열인지 .linspace(start,stop[,num]) np.linspace(1,10,10) >>>array([1.,2.,3.,4.,~10.]) np.linspace(0,np.pi,20) 0~3.14까지 동일한 간격으로 20개 생성 .zeros(n)0로만 n 행 .zeros((m,n))0로만 m*n 행 .ones(n)1로만 n 행 .ones((m,n))1로만 m*n 행 .eye(n) 10 01 .astype(int) 형변환..

모듈 마술 명령어 %whos 저장된 변수 보기 %%writefile [-a] file.py a옵션을 사용하면 추가하고 사용하지 않으면 덮어씀 %load file.py 불러오기 %run file.py 코드 읽어서 코드 셀에 표시 # 모듈을 불러오고 모듈.변수 모듈.함수 모듈.클래스명을 사용해야하지만 from my_area import * # 이런식으로 불러와 바로 변수와 메서드 클래스를 쓸 수 있다. print('pi=',PI) print('sqare area =',square_area(5)) from 모듈명 import 함수명 as 별명 if __name__=="__main__": # 직접 실행할때만 실행됨 import 할때는 실행 안됨. print("Do it") func(3) func(4) else:..

하나의 큰 문제를 여러 개의 공통되는 작은 문제로 나누어서 작은 문제의 정답들을 결합하여 알고리즘을 푸는 과정 점화식 수열에서 n번째 항을 이전에 나온 항들로 나타낸 공식 Bottom up 방법 작은 문제에서 큰 문제로 반복문 호출 피보나치 수열 [1,1,2,3,5,8,13,21] def fib(n): fibList[1,1] for i in range(2,n+1): fibList.append(fibList[i-2]+fibList[i-1]) return fibList[-1] Top Down 방법 큰 문제에서 작은 문제로 재귀 호출 [1,1,2,3,5,8,13,21] def fib(n): if n==0||n==1: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) 메모이제이션(Memoi..