Matplotlib을 사용하면 그래프에 다양한 요소를 추가하여 더 명확하고 직관적으로 만들 수 있습니다. 이 섹션에서는 제목과 축 레이블, 범례, 스타일 변경, 축 조정 방법을 자세히 다룹니다.2.1 제목과 축 레이블 추가그래프 제목: plt.title()그래프 제목은 그래프의 주요 내용을 간단히 설명합니다.예시:import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]y = [10, 20, 25, 30]plt.plot(x, y)plt.title("Sales Over Time") # 그래프 제목 추가plt.show()Tip: 수식을 제목으로 사용하려면 LaTeX 문법을 활용할 수 있습니다:plt.title(r'$y = x^2$') # 수식 추가축 레이블: plt.xlabel..

1.1 Matplotlib 개요Matplotlib이란?Matplotlib은 Python에서 데이터를 시각화하기 위한 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리를 사용하면 데이터를 선, 막대, 산점도, 히스토그램, 파이 차트 등 다양한 그래프로 표현할 수 있습니다. Matplotlib은 높은 커스터마이징 기능을 제공하여 데이터를 효과적으로 전달하는 데 매우 유용합니다.설치 방법Matplotlib은 Python 패키지 관리자인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 설치하기 전에 가상환경을 생성하고 활성화하는 것이 권장됩니다:# 가상환경 생성 및 활성화 (권장)python -m venv venvsource venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\acti..

1. 데이터 분석 프로젝트NumPy로 간단한 데이터셋 분석NumPy를 활용하여 간단한 데이터셋(예: 날씨 데이터, 매출 데이터)을 분석하고 통계 정보를 도출할 수 있습니다.예제: 날씨 데이터 분석import numpy as np# 가상의 날씨 데이터 (온도, 강수량, 풍속)data = np.array([ [25, 0, 5], [28, 3, 7], [22, 5, 2], [21, 0, 4], [26, 2, 6]])# 평균값 계산mean_values = np.mean(data, axis=0)print("평균값 (온도, 강수량, 풍속):", mean_values)# 최대값 및 최소값max_values = np.max(data, axis=0)min_values = np.min(data,..

1. 데이터 전처리결측값 처리 (np.isnan, np.nan_to_num)결측값(missing values)은 데이터 분석 과정에서 자주 발생하며, NumPy는 이를 효율적으로 처리할 수 있는 함수를 제공합니다.주요 함수:np.isnan: 배열에서 결측값(NaN)을 찾아 불리언 배열 반환.np.nan_to_num: NaN 값을 지정된 값으로 대체하거나 0으로 변경.예제:import numpy as np# 배열 생성arr = np.array([1, np.nan, 3, np.nan, 5])# 결측값 확인print(np.isnan(arr))# [False True False True False]# 결측값 대체cleaned_arr = np.nan_to_num(arr, nan=-1)print(cleaned_..

1. 배열 변형배열 크기 변경 (reshape, ravel, flatten)NumPy 배열은 유연하게 크기를 변경하거나 1차원으로 펼칠 수 있습니다.주요 함수:reshape: 배열의 형태를 지정된 크기로 변경 (원본 데이터는 변경되지 않음).ravel: 배열을 1차원으로 펼침 (원본 데이터와 연결된 뷰(View)를 반환).flatten: 배열을 1차원으로 펼침 (원본 데이터와 독립된 복사본 반환).예제:import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# reshape 예제reshaped = arr.reshape(3, 2)print(reshaped)# [[1 2]# [3 4]# [5 6]]# ravel 예제raveled = arr.ravel()prin..

1. 기본 배열 연산배열 간 산술 연산NumPy에서는 배열 간의 산술 연산을 간단하게 수행할 수 있습니다. 기본적인 산술 연산(+, -, *, /, **)은 배열의 각 요소에 대해 개별적으로 적용됩니다.주요 특징:요소별 연산(Element-wise Operation): 배열의 같은 위치에 있는 요소들 간에 연산 수행.같은 크기의 배열: 연산 대상 배열의 크기가 같아야 함.스칼라 값 연산: 배열의 모든 요소에 동일하게 적용.예제:import numpy as np# 배열 생성arr1 = np.array([1, 2, 3])arr2 = np.array([4, 5, 6])# 산술 연산print(arr1 + arr2) # [5 7 9]print(arr1 - arr2) # [-3 -3 -3]print(arr1 *..