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파이썬으로 데이터 시각화하기: NetworkX 기초 파이썬으로 데이터 시각화하기: NetworkX 기초 데이터 시각화는 데이터를 직관적으로 이해하기 쉽게 만들어주는 중요한 요소입니다. 특히 네트워크 데이터의 시각화는 복잡한 상관 관계를 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다. Python의 NetworkX 라이브러리는 네트워크 데이터를 시각화하는 데 강력한 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 NetworkX의 기초 개념과 사용법을 알아보겠습니다. 1. NetworkX란 무엇인가요? NetworkX는 Python에서 네트워크 분석에 사용되는 라이브러리입니다. 복잡한 네트워크를 생성, 조작 및 시각화할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 그래프 이론에 기반한 NetworkX는 각 노드와 엣지로 이루어진 그래프를 생성하고 분석할 수 있습니다. 2. NetworkX.. 2023. 7. 15.
파이썬으로 딥러닝하기: TensorFlow 소개 파이썬으로 딥러닝하기: TensorFlow 소개 딥러닝은 현재 많은 분야에서 활발하게 활용되고 있는 기술로, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보여주고 있습니다. 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법을 가지고 있어 딥러닝 모델을 개발하기에 매우 편리한 언어입니다. 이러한 이유로 파이썬은 딥러닝의 기본적인 개발 언어로 널리 사용되고 있습니다. 특히, TensorFlow는 구글에서 개발한 파이썬 기반의 딥러닝 프레임워크로, 다양한 딥러닝 모델을 구현하고 학습시킬 수 있습니다. TensorFlow는 유연하게 모델을 설계하고 학습시킬 수 있는 API를 제공하기 때문에, 개발자들이 딥러닝 모델을 더욱 쉽게 개발하고 실험할 수 있습니다. TensorFlow의 기능 TensorFlo.. 2023. 7. 15.
파이썬으로 웹 스크래핑하기: Selenium과 BeautifulSoup를 함께 사용하기 파이썬으로 웹 스크래핑하기: Selenium과 BeautifulSoup를 함께 사용하기 많은 웹 사이트에서 데이터를 추출하기 위해 웹 스크래핑은 매우 유용한 기술이다. 특히 파이썬을 사용하면 웹 스크래핑을 더욱 빠르고 효과적으로 수행할 수 있다. 이번 포스팅에서는 Selenium과 BeautifulSoup를 함께 사용하여 파이썬으로 웹 스크래핑하는 방법에 대해 알아보겠다. 1. Selenium과 BeautifulSoup 소개 Selenium: 웹 브라우저를 자동화하기 위한 도구로, 사용자가 직접 브라우저를 제어하면서 웹 스크래핑을 할 수 있다. BeautifulSoup: HTML과 XML 문서를 파싱하고, 트리 구조로 변환하여 데이터를 추출하기 위한 라이브러리다. 2. Selenium 설치하기 Selen.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 실시간 데이터 업데이트 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 실시간 데이터 업데이트 Django는 파이썬 기반 웹 프레임워크로, 간편한 개발 방식과 확장성으로 인해 많은 개발자들에게 인기를 얻고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Django를 사용하여 실시간으로 데이터를 업데이트하는 웹 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. Django 소개 Django는 MTV(Model-Template-View) 아키텍처를 기반으로 한 웹 프레임워크로, 웹 애플리케이션의 개발을 간편하게 만들어줍니다. MTV 아키텍처는 데이터를 다루는 Model, 사용자에게 보여지는 Template, 그리고 데이터와 사용자의 상호작용을 처리하는 View로 구성되어 있습니다. Django는 이러한 아키텍처를 자동으로 구성해주.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 변환 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 변환 소개 이미지는 디지털 환경에서 가장 일반적으로 사용되는 매체 중 하나이다. 이미지를 다루고 수정하는 작업은 많은 분야에서 필요로 하며, 파이썬은 이미지 처리를 위한 다양한 라이브러리를 제공한다. 이번에는 파이썬을 사용하여 이미지 변환 작업을 진행해보자. 이미지 변환 방법 이미지 불러오기: 파이썬의 PIL이라는 라이브러리를 사용하여 이미지를 불러올 수 있다. 이미지 파일의 경로를 Image.open() 함수에 전달하여 이미지 객체를 생성한다. ```python from PIL import Image img = Image.open('image.jpg') ``` 이미지 크기 변경: 이미지 크기를 변경하기 위해서는 resize() 메서드를 사용한다. resize() 메서.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 머신러닝하기: 클러스터링 알고리즘 기초 파이썬으로 머신러닝하기: 클러스터링 알고리즘 기초 서론 머신러닝은 데이터 분석 및 예측을 위해 필수적으로 알아야 하는 분야 중 하나입니다. 그리고 파이썬은 머신러닝과 데이터 분석에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 활용한 머신러닝의 기초 중, 클러스터링 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 1. 클러스터링 알고리즘의 개념 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하는 알고리즘입니다. 이를 통해 데이터들을 구분하여 유사한 속성을 가진 그룹을 형성할 수 있습니다. 1.1 K-means 클러스터링 K-means 클러스터링은 가장 간단하고 널리 알려진 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 그룹화하는 것을 목표로 합니다. K-means.. 2023. 7. 14.

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