오우진

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** [파이썬 예제] Numpy 1- 최대 학급수/학생수/교사수 찾기 ●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') #school_2019.csv 파일을 열어서.. oujin.tistory.com import csv import numpy as np f = open('school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(lines) list_data = [..

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') #school_2019.csv 파일을 열어서 읽기 lines = csv.reader(f) #csv.reader()를 이용하여 파일 f를 한줄씩 읽습니다 header = next(lines) #데이터의 맨윗줄 헤더 부분을 넘깁니다 print(header) list_data = [] #한줄씩 읽어온 데이터를 넣을 빈리스트를 준비합니다. for line in lines : list_data.append(line[:]) #append를 사용하여 한줄씩 읽어온 데이터를 list_data에 추가해 줍니..

● Numpy는 기본적으로 배열의 구조로 되어있다. 또한 다차원 배열, 배열 간 연산, 배열의 정렬 등의 기능도 제공한다. ● Numpy에서의 핵심은 다차원을 지원하는 배열 객체 ndarray 이다. ● ndarray 객체는 리스트와 같은 배열 형태로 되어 있지만, 리스트보다 훨씬 더 편리한 기능을 제공한다. ● 배열 객체 ndarray를 생성하는 가장 간단한 방법은 Numpy의 array() 메소드를 이용한는 것이다. ● ndarray 객체의 모든 요소는 int32(32비트 정수형), float64(64비트 실수형) 등과 같이 동일한 데이터 형을 가진다. 이렇게 함으로써 배열 연산 시 처리 속도가 빨라진다 ▶ 1. 배열 생성하는 방법 import numpy as np data = np.array([1,..

●CSV예제 파일은 아래글에서 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** [파이썬 연습문제] Matplotlib 11- 전국의 종합병원 정보 분석 (1) ●CSV 예제 파일 입니다. **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('doctor_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(.. oujin.tistory.com import csv import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc f = open('doctor2.csv', 'r', encoding='utf-8'..

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●CSV예제 파일은 아래글에서 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** [파이썬 연습문제] Matplotlib 11- 전국의 종합병원 정보 분석 (1) ●CSV 예제 파일 입니다. **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('doctor_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(.. oujin.tistory.com import csv f = open('doctor_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(lines) # 서울, 부산,..

●CSV 예제 파일 입니다. **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('doctor_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(lines) # 서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주, 울산 area = ['서울', '부산', '대구', '인천', '대전', '광주', '울산'] doctor = ([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) for line in lines: if line[0] == '서울' : doctor[0]..

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('font', family='Malgun Gothic') f = open('cafe_2year.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) font1 = {'size':18, 'color':'green'} header = next(lines) xdata = [] ydata = [] for line in lines: xdata.append(line[0]) ydata.append(line[1]) plt.bar(xdata, ydata..

● subplots_adjust() : 여러개의 서브 그래프들 사이의 간격을 조정 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('font', family='Malgun Gothic') x = list(range(1,11)) y = list(range(10, 101, 10)) #2행 2열의 서브그래프 만들음 fig,axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), sharex=True, sharey=True) #1행1열의 서브그래프 ax = axs[0][0] ax.plot(x,y) ax.set_title('선 그래프 1') #1행2열의 서브그래프 ax = axs[0][1] ax.plot(x,y, ..