Fresh life: 신선한 인생

웹페이지에는 메인 URL이 있고, 해당 웹페이지에서 다른 항목을 클릭하면 위 이미지와 같이 "/58"이라는 문자가 추가되면서 다른 페이지로 넘어갑니다. 한 번 더 예를 들자면, programming 카테고리를 클릭하니 위와 같이 메인 URL 뒤에 "/category/programming"라는 문자가 생기면서 해당 페이지로 이동을 하게 됩니다. 이처럼 웹페이지를 만들 때 필수적으로 알아야 하는 기능입니다. Next.js에서 다른 페이지를 만드는 방법은 다음과 같습니다. 1. pages 디렉토리에 새로운 페이지 파일을 생성합니다. 예를 들어, list 파일을 생성하면 http://localhost:3000/list경로로 접근할 수 있는 페이지가 생성됩니다. 저는 list라는 파일을 생성했습니다. 이렇게 파일..

Next.js는 React.js 기반의 서버사이드 렌더링을 지원하는 프레임워크입니다. 기존의 React.js에서는 SPA(Single Page Application)를 만드는 것이 일반적이었습니다. 하지만 SPA의 단점 중 하나는 초기 로딩속도가 느리다는 것입니다. 이러한 단점을 보완하기 위해 SSR(Server Side Rendering)을 사용하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 SEO(Search Engine Optimization)에 좋은 효과를 가져옵니다. 또한, Next.js는 정적 사이트 생성 기능도 제공하며, TypeScript와 같은 다른 언어와 함께 사용이 가능합니다. 이러한 다양한 기능과 편의성이 있는 Next.js는 최근 웹 프론트엔드 개발에서 매우 인기 있는 프레임워크 중 하나입니다...

SQL GROUP BY 문 문 GROUP BY은 "각 국가의 고객 수 찾기"와 같이 동일한 값을 가진 행을 요약 행으로 그룹화합니다. 이 GROUP BY명령문은 종종 집계 함수( COUNT(), MAX(), MIN(), SUM(), AVG())와 함께 사용되어 결과 집합을 하나 이상의 열로 그룹화합니다. GROUP BY 구문 SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name(s) ORDER BY column_name(s); 데모 데이터베이스 다음은 Northwind 샘플 데이터베이스의 "Customers" 테이블에서 선택한 항목입니다. SQL GROUP BY 예제 다음 SQL 문은 각 국가의 고객 수를 나열합니다. 예 S..

필요한 라이브러리 임포트 # 수치 계산에 사용하는 라이브러리입니다. import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp from scipy import stats # 그래프를 그리는 라이브러리입니다. from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() # 표시 자리수 지정입니다. %precision 3 # 그래프를 jupyter Notebook 내에 표시하도록 하기 위한 지정입니다. %matplotlib inline 통계에 사용될 raw 데이터 더보기 0 4.352982 1 3.735304 2 5.944617 3 3.798326 4 4.087688 5 5.265985 6 3.2726..

파이썬 라이브러리를 통하지 않는다면, 확률 밀도/정규 분포 등등을 계산하는 방식은 굉장히 까다롭습니다. 공식을 알고 있다고해도 실무에서 응용하는 것은 쉽지가 않을 것 입니다. 그래서 파이썬 라이브러리를 통해서 공부하는 것이기도 합니다. 원리만 알면 누구나 쉽게 통계를 내볼 수 있으니깐요! 아래 식은 확률 밀도를 계산하는 공식입니다. 하지만 우리는 이런 복잡한 계산을 하지 않고도 원하는 것을 얻을 수 있죠! 계산 공식을 다 올리려고 했지만 그러면 오히려 더 어렵고, 가독성이 떨어질 것 같아서 빼고 진행하기로 했습니다. 참고 부탁드립니다! # '평균 4, 분산 0.64(표준편차 0.8)의 정규분포'에서 확률변수가 3일 때 확률밀도 x = 3 mu = 4 sigma = 0.8 1 / (sp.sqrt(2 * s..

필요한 라이브러리 임포트 # 수치 계산에 사용하는 라이브러리입니다. import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp from scipy import stats # 그래프를 그리는 라이브러리입니다. from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() # 표시 자리수 지정입니다. %precision 3 # 그래프를 jupyter Notebook 내에 표시하도록 하기 위한 지정입니다. %matplotlib inline #평균 4,표준 편차 0.8의 정규 분포를 모두 사용 population = stats.norm(loc = 4, scale = 0.8) 표본 평균을 몇 번이나 계산해 보..

필요한 라이브러리 임포트 # 수치 계산에 사용하는 라이브러리입니다. import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp from scipy import stats # 그래프를 그리는 라이브러리입니다. from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() # 표시 자리수 지정입니다. %precision 3 # 그래프를 jupyter Notebook 내에 표시하도록 하기 위한 지정입니다. %matplotlib inline 물고기 다섯 마리만 있는 호수에서 표본 추출 - np.random.choice 함수는 배열의 요소 중에서 무작위로 샘플링을 수행하는 함수입니다. 위 코드에서는 fish_..

안녕하세요! 조신선입니다. 오늘은 matplotlib·seaborn에 의한 데이터 가시화에 대해서 포스팅하겠습니다. 오늘도 역시나 쥬피터(vscode확장자 : ipynb) 환경으로 시작하겠습니다. 라이브러리 임포트 # 수치 계산에 사용하는 라이브러리 import numpy as np import pandas as pd # 표시 자릿수 지정 %precision 3 # 그래프를 그리는 라이브러리 from matplotlib import pyplot as plt # 그래프를 jupyter Notebook 내에 표시하도록 하기 위한 지정 %matplotlib inline pyplot에 의한 꺾임선 그래프 해당 코드는 matplotlib 라이브러리를 이용하여 산점도 그래프를 그리는 코드입니다. plt.plot(x..

안녕하세요! 조신선입니다. 오늘은 다변량 데이터와 pandas 데이터 프레임에 대해서 포스팅하겠습니다. 오늘도 역시나 쥬피터(vscode확장자 : ipynb) 환경으로 시작하겠습니다. 라이브러리 임포트 import pandas as pd import scipy as sp %precision 3 그룹별 통계량 예시 코드에 쓰일 데이터 파일을 이미지로 공유드리겠습니다. 아래 코드는 fish_multi 데이터 프레임을 'species' 열을 기준으로 그룹핑한 뒤 각 그룹별로 열의 평균 값을 계산하는 코드입니다. groupby 메소드로 'species' 열을 기준으로 데이터 프레임을 그룹핑한 결과를 group 변수에 저장하고, mean 메소드를 이용해 각 그룹별로 열의 평균 값을 계산하여 출력합니다. 아래 코드..

안녕하세요! 조신선입니다. 오늘은 scipy라이브러리에 대해서 배워보고 앞전에 배웠던 넘파이,판다스와 같이 사용하는 방법에 대해서 포스팅 해보도록 하겠습니다! 오늘도 역시나 주피터 환경으로 시작하겠습니다. scipy란? Scipy는 과학, 공학, 경제학 등에서 자주 사용되는 여러 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리 중 하나입니다. Scipy는 다양한 부분 패키지로 구성되어 있으며, 이들 패키지는 고성능 선형 대수, 최적화, 통계 분석, 푸리에 변환, 신호 처리 등 다양한 과학 기술 계산에 사용됩니다. Scipy는 NumPy와 같이 작동하기 때문에 두 라이브러리를 함께 사용하여 다양한 과학, 공학 및 경제학 문제를 해결할 수 있습니다. 필요한 라이브러리 임포트 import numpy as np import ..