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넘파이, 파이썬 어레이 0보다 큰 값 찾기(numpy array masking) 넘파이, 파이썬 어레이 0보다 큰 값 찾기(numpy array masking) 파이썬 어래이에서 특정 조건에 맞는 값을 추출 하기위해서 마스킹 기법을 사용합니다. 마스킹 사용 예시 코드는 아래와 같습니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 위 코드를 실행하면 아래 그림과 같은 결과를 도출 할 수 있습니다. 일반적으로, 간결히 사용하기 위해 mask 변수를 따로 도출하지 않고 빨간 글씨처럼 코드를 구성합니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 2023. 2. 6.
plotly.express 그래프 그리기 (막대 그래프, 점 그래프, 라인 그래프, 파이 그래프) plotly 그래프 plotly.express 그래프 그리기 (막대 그래프, 점 그래프, 라인 그래프, 파이 그래프)¶bar graph, scatter plot, line plot, pie plot¶plotly 를 사용하려고 구글링을 하면 어떤건 import plotly.express as px 로 시작하고, 어떤건 import plotly.graph_objects as go로 시작하고 또 어떤건 두개가 같이 있기도 합니다. 본 글에서는 import plotly.express as px를 활용하고자 합니다.위 패키지의 특성을 간단히 언급하면, 주로 사용하는 그래프를 간단히 표현하기 위해 만들어 놓은 패키지 정도로 이해하심이 가장 좋을 듯 합니다.그래프에 커스텀을 많이 하고 싶다면, import plotly.graph_ob.. 2023. 2. 5.
matplotlib 를 이용한 바차트, 라인차트, 파이차트, 레이더차트, 수평 바 차트¶ 파이썬 차트 그리기 matplotlib 를 이용한 바차트, 라인차트, 파이차트, 레이더차트, 수평 바 차트¶ In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 바차트(bar chart)¶ In [2]: # 단순 바 차트 x = [1, 2, 3] y = [5, 3, 7] plt.bar(x, y) plt.show() In [3]: # 커스텀 바 차트 x = [1, 2, 3] y = [5, 3, 7] plt.bar(x, y) plt.xticks(x, ["seoul", "london", "newyork"]) plt.title("this is the title") plt.show() 라인 차트(line chart)¶ In [4]: # 단순라인 차트 x = [27.4, 28.5,.. 2023. 2. 5.
데이터프레임 특정컬럼에 nan이있는 행 지우기 데이터프레임 특정컬럼에 nan 값이 있는 행 지우기 아래 코드는 예시데이터 생성하는 코드와 nan값이 있는 행 지우는 코드로 구성되어 있으며, score 컬럼에 nan 값이 있는 행을 지우는 코드는 초록색으로 작성되었습니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 score 컬럼에 nan 값이 있는 행을 지운 결과는 아래 이미지와 같습니다. 2023. 2. 1.
파이썬 이모티콘, emoji python In [1]: # 노트 폭을 줄이는 코드 입니다. 무시하셔도 됩니다. !! from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) [파이썬, python] 이모티콘, emoji¶ 1.emoji 패키지 인스톨¶ In [11]: #!pip install emoji 엄지척 In [3]: import emoji emoji.emojize(':thumbs_up:') Out[3]: '👍' In [4]: emoji.emojize(':thumbs_down:') Out[4]: '👎' 하트 In [5]: emoji.emojize(':red_heart:', variant="emoji_type").. 2023. 1. 21.
파이썬 제곱근 math.sqrt, np.sqrt, python sqrt 파이썬 제곱근 math.sqrt, np.sqrt, python sqrt¶ math 활용 In [1]: import math math.sqrt(16) Out[1]: 4.0 numpy 활용 In [2]: import numpy as np np.sqrt(16) Out[2]: 4.0 계산 In [3]: 16**(1/2) Out[3]: 4.0 2023. 1. 21.