통계2

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  [Python] 데이터 시각화 - Seaborn 통계 데이터 시각화 데이터 시각화를 수행할 때, 어떤 그래프를 선택해야 정보가 가장 잘 전달될지 고려해야 한다. 특히 데이터가 무한한 경우, 특정 값에 대한 정확한 확률 계산은 의미가 없을 수 있다. 이런 상황에서는 특정 범위에 대한 계산이 더 유의미할 것이다. 이때, 확률을 효과적으로 표현해 주는 라이브러리로 seaborn이 유용하다. seaborn를 사용하여 통계 데이터 시각화를 해보자 !! ◈ Seaborn Statistical Data Visualization 통계를 기반한 데이터 시각화 : matplotlib를 기반으로 하는 Python 데이터 시각화 라이브러리. import pandas as pd import seaborn as sns # seaborn은 sns로 칭한다. ▼ seaborn 사이트 seaborn은.. BE/Python 2023. 11. 21.

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  [Python] Numpy 유용한 함수 (통계 함수) 2023.11.14 - [Programing/Python] - [Python] Numpy란? numpy array 생성하기 [Python] Numpy란? numpy array 생성하기 ▷ Numpy (Numerical Python) 란? import numpy as np : 다차원 배열(행렬)을 쉽게 처리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리. : 수치해석, 통계 관련 기능을 구현할 때 가장 기본이 kongda.tistory.com Numpy를 좀 더 유용하게 사용하기 위한 함수들을 정리. ▼ Numpy로 행렬을 다루기 위한 차원의 확장과 축소의 함수를 알아보자 ! ▷ 차원 확장 : 배열의 차원을 확장. expand_dims(arr, axis) arr : 차원을 확장할 배열 axi.. BE/Python 2023. 11. 16.