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Jupyter Notebook에서 대화형 Matplotlib 그래프를 사용하는 것은 데이터를 시각적으로 탐색할 때 매우 유용합니다. 이를 통해 사용자는 그래프를 동적으로 조작하고, 다양한 시각적 표현을 통해 데이터에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 1. 필요한 라이브러리 설치먼저 Matplotlib를 사용하려면, 이 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다. 아직 설치하지 않았다면, 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:pip install matplotlib2. Matplotlib 설정 변경Matplotlib의 대화형 기능을 활성화하기 위해 Jupyter Notebook에서 몇 가지 설정을 변경해야 합니다. %matplotlib 매직 명령어를 사용하여 이를 설정할 수 있습니다. 대화형 모드를 위한 가장 일반적인..

from random import choiceclass RandomWalk: """랜덤 워크를 만드는 클래스""" def __init__(self, num_points=5000): """속성을 초기화합니다.""" self.num_points = num_points # 이동은 (0,0)에서 시작합니다. self.x_values = [0] self.y_values = [0] def fill_walk(self): """"랜덤 워크의 각 포인트를 계산합니다""" # 설정한 이동 수에 도달할 때까지 움직임을 반복합니다 while len(self.x_values)  import matplotlib.p..

직선 그래프 예제import matplotlib.pyplot as pltdef draw_chart() : """직선 그래프 그려보기""" input_values = [1,2,3,4,5] squares = [1,4,9,16,25] # 내장 스타일 지정 plt.style.use('seaborn-v0_8') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(input_values, squares, linewidth=3) # 그래프 타이틀을 지정하고 축에 이름표를 붙인다. ax.set_title("Square Numbers", fontsize=24) ax.set_xlabel("Value", fontsize=14) ax.set_ylabel("Sq..

ORM(Object-Relational Mapping)은 객체 지향 프로그래밍 언어와 관계형 데이터베이스 간의 호환성을 높이기 위한 기술입니다. ORM은 데이터베이스의 테이블을 프로그래밍 언어의 클래스로 매핑하고, 테이블의 레코드를 해당 클래스의 객체로 표현합니다. 이를 통해 개발자는 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 데이터베이스를 조작할 수 있으며, 코드의 가독성과 유지 보수성이 향상됩니다. 파이썬에서는 SQLAlchemy와 같은 ORM 라이브러리를 사용하여 객체 지향적으로 데이터베이스를 다룰 수 있습니다. SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스 시스템과 호환되며, 파이썬 객체를 사용하여 데이터베이스 작업을 처리할 수 있게 해줍니다. 기본적인 SQLAlchemy 사용법: 설치: pip install sq..

파이썬에서 NoSQL 데이터베이스와 연동하는 경우 MongoDB와 같은 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. MongoDB는 유연한 스키마를 가진 문서 지향 데이터베이스로, JSON 형식의 데이터를 저장하고 조회할 수 있습니다. 파이썬에서 MongoDB와 연동하기 위해서는 pymongo 라이브러리를 사용합니다. 설치: pip install pymongo 예시 코드: from pymongo import MongoClient # MongoDB에 연결 client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') # 데이터베이스 선택 db = client['example_db'] # 컬렉션 선택 (컬렉션은 MongoDB의 테이블과 유사한 개념입니다) users = db['users'..

파이썬에서 SQL 데이터베이스와 연동하기 위해 일반적으로 sqlite3 또는 MySQL Connector, psycopg2(PostgreSQL) 등의 라이브러리를 사용합니다. 이 예시에서는 SQLite를 사용하여 SQL 데이터베이스와 연동하는 방법을 설명합니다. SQLite는 서버 설치가 필요 없는 경량화된 데이터베이스로, 파이썬 표준 라이브러리에 포함되어 있습니다. 예시 코드: import sqlite3 # 데이터베이스에 연결 (또는 데이터베이스 파일이 없으면 새로 생성) conn = sqlite3.connect('example.db') # 커서 객체 생성 cursor = conn.cursor() # 테이블 생성 cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS user..

데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 파이썬에서는 Matplotlib, Seaborn 등의 라이브러리를 사용하여 다양한 차트와 그래프를 그릴 수 있습니다. Matplotlib Matplotlib는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 기본적인 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등 다양한 차트를 그릴 수 있습니다. 설치: pip install matplotlib 예시 코드: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 선 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.xlabel('X-axis') plt...