메뉴135 [Python] Matplotlib으로 데이터 시각화하기 [Python] Matplotlib으로 데이터 시각화하기Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리다.기본 그래프부터 복잡한 시각화까지 다양한 기능을 제공한다.기본 그래프 작성라인 플롯import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 데이터 준비x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# 기본 라인 플롯plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(x, y, label='sin(x)')plt.title('Basic Line Plot')plt.xlabel('X axis')plt.ylabel('Y axis')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()다양한 그래.. 2024. 11. 19. [Python] Pandas DataFrame [Python] Pandas DataFramePandas는 데이터 분석을 위한 Python 필수 라이브러리다.DataFrame을 효과적으로 다루는 방법부터 고급 기능까지 상세히 알아보자. 데이터 전처리기본적인 데이터 로딩과 확인import pandas as pd# CSV 파일 로딩df = pd.read_csv('data.csv')# 데이터 기본 정보 확인print(df.info())print(df.describe())# 중복 행 확인 및 제거duplicates = df.duplicated()df_clean = df.drop_duplicates()컬럼 처리# 컬럼 이름 변경df = df.rename(columns={ 'old_name': 'new_name', 'price': 'item_pric.. 2024. 11. 19. [Python] NumPy 배열 연산 마스터하기 [Python] NumPy 배열 연산 마스터하기 NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅 핵심 라이브러리로, 고성능 다차원 배열 연산을 제공한다.이 글에서는 NumPy의 핵심 기능과 최적화 방법을 알아본다. 벡터화 연산 (Vectorization)벡터화는 반복문을 사용하지 않고 배열 전체에 대해 연산을 수행하는 방법이다. 기본적인 반복문 vs 벡터화 연산import numpy as npimport time# 데이터 준비size = 1000000arr = np.random.rand(size)# 반복문 방식start = time.time()result_loop = [x * 2 for x in arr]print(f"반복문 시간: {time.time() - start}")# 벡터화 연산start = time.. 2024. 11. 18. [JAVA] ThreadLocal 제대로 사용하기 [JAVA] ThreadLocal 제대로 사용하기ThreadLocal은 각 스레드가 독립적인 변수 복사본을 가질 수 있게 해주는 Java의 강력한 기능이다. 이를 통해 멀티스레드 환경에서 발생할 수 있는 동시성 문제를 해결할 수 있다.ThreadLocal 기본 개념ThreadLocal은 각 스레드마다 별도의 저장소를 제공하여 스레드 안전성을 보장한다.public class UserContext { private static final ThreadLocal userHolder = new ThreadLocal(); public static void setUser(User user) { userHolder.set(user); } public static User getUser.. 2024. 11. 17. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 34 다음
