파이썬 데이터 분석 입문

[!INFO] 책 정보

저자: 저자/클린턴_브라운리

번역: 번역/한창진

출판사: 출판사/한빛미디어

발행일: 2017-10-25

origin_title: -

나의 평점:

완독일: 2019-04-29 11:19:32

(20190429_201843997.jpg)

Python 기초
CSV 파일다루기 +Pandas
엑셀파일
데이터베이스 sqlite3

line chart 예제


#!/usr/bin/env python3 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use(‘ggplot’) plot_data1 = randn(50).cumsum() plot_data2 = randn(50).cumsum() plot_data3 = randn(50).cumsum() plot_data4 = randn(50).cumsum() fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) ax1.plot(plot_data1, marker=r’o’, color=u’blue’, linestyle=’-’, label=‘Blue Solid’) ax1.plot(plot_data2, marker=r’+’, color=u’red’, linestyle=’–’, label=‘Red Dashed’) ax1.plot(plot_data3, marker=r’*’, color=u’green’, linestyle=’-.’, label=‘Green Dash Dot’) ax1.plot(plot_data4, marker=r’s’, color=u’orange’, linestyle=’:’, label=‘Orange Dotted’) ax1.xaxis.set_ticks_position(‘bottom’) ax1.yaxis.set_ticks_position(’left’) ax1.set_title(‘Line Plots: Markers, Colors, and Linestyles’) plt.xlabel(‘Draw’) plt.ylabel(‘Random Number’) plt.legend(loc=‘best’) plt.savefig(’line_plot.png’, dpi=400, bbox_inches=‘tight’) plt.show()

#!/usr/bin/env python3
from numpy.random import randn
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use(‘ggplot’)
plot_data1 = randn(50).cumsum()
plot_data2 = randn(50).cumsum()
plot_data3 = randn(50).cumsum()
plot_data4 = randn(50).cumsum()
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.plot(plot_data1, marker=r’o’, color=u’blue’, linestyle=’-’, label=‘Blue Solid’)
ax1.plot(plot_data2, marker=r’+’, color=u’red’, linestyle=’–’, label=‘Red Dashed’)
ax1.plot(plot_data3, marker=r’*’, color=u’green’, linestyle=’-.’, label=‘Green Dash Dot’)
ax1.plot(plot_data4, marker=r’s’, color=u’orange’, linestyle=’:’, label=‘Orange Dotted’)
ax1.xaxis.set_ticks_position(‘bottom’)
ax1.yaxis.set_ticks_position(’left’)
ax1.set_title(‘Line Plots: Markers, Colors, and Linestyles’)
plt.xlabel(‘Draw’)
plt.ylabel(‘Random Number’)
plt.legend(loc=‘best’)
plt.savefig(’line_plot.png’, dpi=400, bbox_inches=‘tight’)
plt.show()

저자 코드

foundations-for-analytics-with-python-master

사이파이

Scipy는 수학,과학,공학 분야에서 쓰이는 과학/통계 분포,함수, 검정 등의 기능을 제공하는 파이썬 패키지다
제공하는기능
- cluster : 군집화 알고리즘
- constants : 물리학/수학 상수
- interpolate : 곡선 보간 / 평활화 함수
- io : 입출력 함수
- linalg : 선형 대수 연산
- sparse : 희박행렬에 대한 연산
- spatial : 공간 자료구조와 알고리즘
- stats : 통계분포 및 함수
- weave : c/c++ 코드 통합