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■ 칼퇴를 위한 파이썬 : 사례143

파이썬으로 데이터 시각화하기: Geopandas 기초 파이썬으로 데이터 시각화하기: Geopandas 기초 데이터 시각화는 데이터를 이해하고 전달하기 위해 필수적인 과정입니다. 파이썬은 데이터 시각화에 매우 효과적인 도구를 제공하며, 그 중 Geopandas는 공간 데이터를 다루기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이번 포스팅에서는 Geopandas를 사용하여 파이썬으로 데이터 시각화를 어떻게 할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. Geopandas 소개 Geopandas는 Pandas와 Shapely를 기반으로 개발된 공간 데이터 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. Geopandas를 사용하면 지리적인 위치 정보를 포함하는 데이터를 다루기 쉽고 직관적으로 시각화할 수 있습니다. 2. Geopandas 설치 Geopandas를 사용하기 위해서는 먼저 설치해야 합.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 웹 스크래핑하기: Beautiful Soup과 Requests를 함께 사용하기 파이썬으로 웹 스크래핑하기: Beautiful Soup과 Requests를 함께 사용하기 파이썬은 웹 스크래핑에 매우 유용한 언어로 알려져 있다. 웹 스크래핑은 웹 페이지로부터 원하는 데이터를 추출하는 과정을 의미하는데, 이를 파이썬을 통해 간편하게 수행할 수 있는 다양한 라이브러리들이 존재한다. 그 중에서도 Beautiful Soup과 Requests는 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 Beautiful Soup과 Requests를 함께 사용하여 파이썬으로 웹 스크래핑을 하는 방법에 대해 알아보겠다. Beautiful Soup이란? Beautiful Soup은 HTML이나 XML 파일에서 데이터를 추출하기 위한 파이썬 라이브러리이다. Beautiful Soup을 사용하면 웹.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 파일 업로드 기능 구현 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 파일 업로드 기능 구현 파이썬은 간단하고 강력한 웹 개발 언어로 알려져 있습니다. 그 중에서도 Django는 가장 널리 사용되는 웹 프레임워크 중 하나로, 풍부한 기능과 뛰어난 보안성, 확장 가능성으로 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Django를 활용하여 파일 업로드 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. Django 프로젝트 설정 Django를 사용하여 파일 업로드 기능을 구현하기 위해서는 먼저 Django 프로젝트를 설정해야 합니다. 새로운 Django 프로젝트를 생성한 후, 프로젝트에 필요한 설정들을 추가해야 합니다. settings.py 파일에서 파일 업로드를 위한 설정을 해줍니다. ```python s.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 필터링 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 필터링 소개 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 이미지 필터링은 이미지에서 원하는 정보를 추출하거나 불필요한 정보를 제거하기 위해 사용되는 기술이다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 이미지 필터링을 어떻게 할 수 있는지 알아보도록 하겠다. 이미지 불러오기 이미지 필터링을 하기 위해서는 우선 이미지를 불러와야 한다. 파이썬의 PIL (Python Imaging Library) 라이브러리를 사용하면 이미지를 손쉽게 불러올 수 있다. 다음은 PIL을 사용하여 이미지를 불러오는 코드 예시이다. ```python from PIL import Image 이미지 불러오기 image = Image.open('image.jpg') ``` 이미지 필터링 기법 1.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 머신러닝하기: 분류 알고리즘 기초 파이썬으로 머신러닝하기: 분류 알고리즘 기초 머신러닝은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 패턴을 찾거나 예측을 수행할 수 있는 기술입니다. 이 중에서도 분류 알고리즘은 가장 기본적이면서도 중요한 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 활용하여 분류 알고리즘의 기초를 배워보겠습니다. 1. 데이터 탐색 및 전처리 분류 알고리즘을 적용하기 전에, 데이터의 특성을 탐색하고 필요한 전처리를 수행해야 합니다. 데이터 탐색을 위해 Pandas 라이브러리를 활용할 수 있으며, 전처리를 위해서는 Scikit-learn 라이브러리를 사용합니다. 1.1. 데이터 로딩 파이썬에서 데이터를 로딩하기 위해는 Pandas의 read_csv 함수를 사용할 수 있습니다. 아래는 데이터를 로딩하는 예제 코드입니다. ```python im.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 데이터 분석하기: Pandas 응용 기술 파이썬으로 데이터 분석하기: Pandas 응용 기술 소개 Pandas는 파이썬에서 가장 인기 있는 데이터 분석 도구 중 하나로, 데이터를 다루고 분석하는 데 매우 유용합니다. 이번 포스트에서는 Pandas의 응용 기술에 대해 다뤄보겠습니다. 다음 내용들을 알아보겠습니다. 데이터프레임 생성하기 데이터프레임에서 데이터 선택하기 데이터프레임에 함수 적용하기 데이터프레임에 조건 적용하기 데이터프레임에서 통계량 계산하기 데이터프레임 생성하기 Pandas는 DataFrame 클래스를 사용하여 테이블 형식의 데이터를 다룰 수 있습니다. 데이터프레임을 생성하는 가장 일반적인 방법은 딕셔너리를 사용하는 것입니다. 다음 예제를 살펴봅시다. ```python import pandas as pd data = {'Name': .. 2023. 7. 14.

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