Akashic Records

PostgreSQL은 성능, 기능성, 그리고 오픈 소스 라이선스를 갖춘 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 그 역사는 다음과 같습니다:1986년 - POSTGRES 프로젝트 시작: PostgreSQL의 전신인 POSTGRES 프로젝트는 1986년 UC 버클리에서 마이클 스톤브레이커 교수가 주도하여 시작되었습니다. 이 프로젝트는 그의 이전 프로젝트인 Ingres 데이터베이스를 발전시키기 위한 것이었습니다.1994년 - SQL 언어 도입: 초기의 POSTGRES는 SQL을 사용하지 않았지만, 1994년경 POSTGRES 프로젝트에 SQL 언어가 도입되면서 PostgreSQL로 이름이 변경되었습니다. 이때부터 SQL 쿼리 언어를 사용할 수 있게 되었고, 이는 데이터베이스 접근성을 크..

우주가 평평하다는 것은 우주의 대규모 기하학적 구조가 유클리드 기하학에 따라 설명될 수 있다는 의미입니다. 이는 우주 공간에서 선, 각도, 평면 등의 기하학적 속성이 일반적인 직관과 유사하게 작동한다는 것을 나타냅니다. 즉, 평행선은 절대로 만나지 않고, 삼각형 내부 각도의 합은 정확히 180도가 됩니다. 우주의 평평성 문제는 현대 우주론에서 중요한 문제 중 하나로, 우주의 대규모 구조와 초기 조건을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문제는 우주의 기하학적 구조가 왜 현재 관측되는 것처럼 거의 완벽하게 평평한지에 대한 의문을 제기합니다.평평성 문제의 배경우주의 기하학적 구조는 우주의 총 에너지 밀도에 의해 결정됩니다. 일반 상대성 이론에 따르면, 우주의 총 에너지 밀도가 임계 밀도((\Omega =..

흑체복사를 가장 간단하게 설명하자면, 이는 모든 열을 흡수하고 그 열을 빛으로 다시 방출하는 이상적인 물체인 흑체가 내는 복사 현상입니다. 예를 들어, 뜨거워진 철 조각을 생각해 볼 수 있습니다. 철이 뜨거워질수록 빨갛게 또는 밝게 빛납니다. 이는 철이 열을 흡수하고 그 열을 빛의 형태로 방출하기 때문입니다. 흑체도 마찬가지로, 주변의 열을 모두 흡수하고, 특정 온도에 따라 그 열을 다양한 색의 빛으로 방출합니다. 흑체복사의 특징은 그 빛의 색이나 강도가 흑체의 온도에 따라 달라진다는 것입니다. 온도가 높아질수록 방출하는 빛의 색은 파란색으로 이동하며, 더 많은 에너지를 방출합니다. 이러한 현상을 이해하는 것은 많은 과학적, 기술적 응용에 도움이 됩니다. 흑체는 모든 입사 복사를 흡수하고, 완벽하게 방출..

색인을 가지는 시계열 데이터를 처리할 때, 판다스는 매우 유용한 도구입니다. 특히 시계열 데이터는 시간 정보를 인덱스로 사용하여 분석, 필터링, 변형 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 여기서는 판다스를 사용하여 시계열 데이터의 색인을 설정하고 이를 활용한 기본적인 처리 방법을 설명하겠습니다. 테스트 데이터 생성# It appears the initial import and generation failed. Let's correct that and regenerate the file.import pandas as pdimport numpy as np# Generate sample data for data.csv with proper importsdata_csv = { "timestamp": pd.da..

파이썬의 datetime 모듈은 날짜와 시간을 처리하는 데 사용됩니다. 이 모듈은 날짜, 시간, 타임스탬프, 시간대 정보를 다루는 다양한 클래스를 제공합니다.1. datetime.date날짜를 연, 월, 일로 표현합니다. 이 클래스는 그레고리안 캘린더를 기반으로 날짜를 저장하고 조작할 수 있게 도와줍니다.import datetime# 특정 날짜 생성d = datetime.date(2024, 8, 19)print(d) # 2024-08-192. datetime.time하루의 시간을 시, 분, 초, 마이크로초로 표현합니다. 시간대 정보를 포함할 수도 있습니다.# 특정 시간 생성t = datetime.time(12, 30, 45, 123456)print(t) # 12:30:45.1234563. dateti..

파이썬에서 데이터 분석을 할 때, 데이터 그룹 연산은 매우 중요한 부분입니다. 특히 pandas 라이브러리는 이러한 연산을 쉽게 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 여기서는 주로 groupby 메소드를 사용하는 방법에 대해 설명하겠습니다.1. groupby 기본데이터를 특정 기준에 따라 그룹화하고 각 그룹별로 다양한 집계 연산을 수행합니다.import pandas as pd# 예제 데이터 생성data = {'Name': ['John', 'Anna', 'John', 'Mike', 'Anna'], 'Score': [88, 92, 85, 91, 95], 'Subject': ['Math', 'Math', 'History', 'Science', 'Science']}df = pd...