오우진

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** [파이썬 예제] Numpy 5- csv파일 읽고 리스트로 저장 ●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** csv파일을 읽고 리스트에 저장하기 그 뒤에 리스트를 출력하기 import csv f=open('high_school_20 oujin.tistory.com import csv import numpy as np f = open('high_school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(lines) a=[] # high_school_2019.csv의 ..

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** csv파일을 읽고 리스트에 저장하기 그 뒤에 리스트를 출력하기 import csv f=open('high_school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) a=[] header = next(lines) for line in lines: a.append(line) print(a) #출력된 정보가 많아서 처음과 마지막으로 나누어서 적었습니다 [['서울특별시 강남구', '국립국악고등학교', '5', '150', '5', '149', '5', '143'], ['서울특별시 성북구', '서울대학교사범대학부설고등학교', '8', '239', '8', ..

●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 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('font', family='Malgun Gothic') f = open('scho..

●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 = [..

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●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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