Python (3) 썸네일형 리스트형 파이썬의 공학용 라이브러리 파이썬의 공학용 라이브러리 팬더스(Pandas) : 데이터를 표 형태의 데이터프레임(Data frame)에 넣어서 쉽게 이용할 수 있게 한다. 속도도 빠르고 API도 훌륭. 넘파이(NumPy) : 숫자 배열을 효율적으로 이용하는 데 필요한 도구. 직접 넘파이를 쓰는 것은 조금 저수준일 수도 있습니다. 팬더스는 넘파이 배열 및 문법과 호환이 잘된다. 사이킷런(Scikit - learn) : 넘파이를 기반으로 작동하는 머신러닝 라이브러리입니다. 보통 팬더스로 데이터를 불러오고 그 데이터를 넘파이 배열로 바꾼 뒤 사이킷런에 넣어서 머신러닝을 이용합니다. 맷플롯립(Matplotlib) : 데이터를 시각화하는데 사용하는 도구로 직접 사용하기에는 조금 복잡하고 지저분할 수 있는데 그런 경우 팬더스에서 제공하는 맷플.. Python Pandas Python Pandas - Pandas는 Python Data Analysis Library로 데이터 분석에 필요한 라이브러리 기능이다. - 대용량 처리 속도가 빠르며, 생산성이 높다. 사용을 위해선 우선 Anaconda를 다운로드하고 설치해야한다. (설치법 및 메뉴얼이 자세히 나와있다.) Anaconda Individual Edition — Anaconda documentation Anaconda Individual Edition The Most Trusted Distribution for Data Science Anaconda® is a package manager, an environment manager, a Python/R data science distribution, and a collec.. 왜? 파이썬인가? 왜? 파이썬인가? 귀도 반 로섬이 1991년에 처음 배포한 언어, 깔끔하고 단순한 문법을 가진 고수준 언어, 다목적으로 사용 가능, 간단한 스크립트 언어의 유연함과 뛰어난 연산 능력을 모두 갖춤. 문법이 쉽고 직관적이어서 빠르게 배울 수 있다. ▶ Life is too short, You need python 1. 쉬운 언어 (다른 컴퓨터 언어에 비해서) 2. 범용 프로그램(활용도가 높다.) 3. 간결한 코드. 4. 인터넷에 많은 자료(Google, stackoverflow) 5. 파이썬을 이용하면 빠르게 개발이 가능하다. 6. 연산 능력을 극대화시켜주는 오픈소스 라이브러리가 많다. *파이썬은 이전에 웹 개발자와 시스템 관리자들이 스크립트를 만들때 주로 사용했지만, 최근엔 다양한 라이브러리를 바탕으로 머.. 이전 1 다음
