Fresh life: 신선한 인생

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 ..

안녕하세요! 조신선입니다. 해당 카테고리에서는 파이썬을 활용한 통계기법에 대해서 포스팅하도록 하겠습니다. 파이썬통계는 기본적으로 쥬피터 환경에서 실행하도록 합니다! vscode를 사용하고 계시다면 확장자가 py가 아닌 ipynb로 하셔야합니다. 쥬피터 환경으로 하는 이유는 필요한 라이브러리가 대부분 같은데, 하나의 데이터로 여러개의 분석을 할 때 일일이 파일을 생성하기 보다는 쥬피터 환경에서는 하나의 데이터로 여러개의 분석을 할 수 있기 때문입니다. 그럼 시작하겠습니다. numpy·pandas란? NumPy는 파이썬에서 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 지원하는 라이브러리로, 과학, 수학, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. NumPy는 배열을 효율적으로 다루기 위해 벡터화 연산을 사용하고..

안녕하세요! 조신선입니다. 오늘은 일전에 포스팅했던 '오늘의 운세보기' 웹페이지 개발 백엔드 코드 공유를 드리도록 하겠습니다. https://chatdoge-jofresh.pages.dev/ 오늘의 운세 - 챗신선🪐. 운세에 대해서 물어봐 주세요. 사랑, 건강, 일 무엇이든 대답해드릴께요. chatdoge-jofresh.pages.dev chat gpt를 사용해보신 분들은 아시겠지만, 기본적으로 대화형입니다. 내가 질문을 하면, gpt가 답변을 해주는 식이죠. 제가 만든 웹페이지도 마찬가지입니다. 우선, chatgpt는 가스라이팅이 필요하기 때문에 아래 부분에서 가스라이팅을 해주었습니다. 가스라이팅을 하지 않고, 운세를 보면 나는 그런 능력이 없다느니,, 뭐 그런식의 답변을 내놓기 때문에 적절한 가스라이..

안녕하세요! 조신선입니다. 오늘은 일전에 포스팅했던 '오늘의 운세보기' 웹페이지 개발 코드 공유를 드리도록 하겠습니다. 유투버 조코딩님 교육자료를 보고 배워서 따라 만든 코드인데, 제가 css를 조금 더 변경했습니다. 초보자분들은 사실 이 코드만 보면 바로 이해가 안 되시겠지만, 저도 보고 배운거라 교육자료를 따로 올리기 보다는 코드만 공유하는 쪽으로 방향을 정했습니다. 아직 광고 승인은 안 났지만, 구글애드센스 신청을 해놓은 상태입니다. 완성코드에 보면 위와 같은 광고 애드센스 코드가 추가되어 있습니다. 우선 프론트엔드 코드 먼저 공유드릴께요. 코드 실행 화면 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 아래 코드를 실행하면 첫번째 페이지에 아래 이미지와 같은 웹페이지가 노출됩니다. 그리고 생년월일과 태어난..