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2020. 2. 9. 18:34

plot() Development/Python


 

 

plot()

꺾은선 그래프를 그려줍니다.

 

plt.plot([x 데이터], [y 데이터])

plt.plot( data, color ='색상', label='레이블명', linestyle="선모양")

 

parameter

description

data

데이터

kind

플롯 종류

kind

description

kind='line'

line plot (default)

kind='bar'

vertical bar plot

kind='barh'

horizontal bar plot

kind='hist

'histogram

kind='box'

boxplot

kind='kde'

Kernel Density Estimation plot

kind='density'

kind='kde' 동일

same as 'kde’

kind='area'

area plot

kind='pie'

pie plot

kind='scatter'

scatter plot

kind='hexbin'

hexbin plot.

 

label

범례 문자열

color

그래프의 색상

linestyle

or

ls

그래프의 모양

rot

눈금 회전률

 

# rot=0 : x 이름의 회전 없음

 

marker

마커 종류)

ms

마커 크기

mec

마커 색깔

mew

마커 굵기

mfc

마커 내부 색깔

 

 

 

 

 

"색과 모양" 동시 설정

'<색상><선모양>' 동시에 적는 형태로 코드를 작성할 수도 있습니다.

'<색상><선모양>'

'r--'

 

<색상><마커모양><선모양>’

'r.--'

'r^--'

 

plt.plot([1,2,3,4], 'r.--')

 

 

matplotlib.markers

https://matplotlib.org/api/markers_api.html

 

 

 

 

marker 모양

format string characters are accepted to control the line style or marker:

character

description

'-'

solid line style

'--'

dashed line style

'-.'

dash-dot line style

':'

dotted line style

'.'

point marker

','

pixel marker

'o'

circle marker

'v'

triangle_down marker

'^'

triangle_up marker

'<'

triangle_left marker

'>'

triangle_right marker

'1'

tri_down marker

'2'

tri_up marker

'3'

tri_left marker

'4'

tri_right marker

's'

square marker

'p'

pentagon marker

'*'

star marker

'h'

hexagon1 marker

'H'

hexagon2 marker

'+'

plus marker

'x'

x marker

'D'

diamond marker

'd'

thin_diamond marker

'|'

vline marker

'_'

hline marker

 

 

글자 색상

character

color

b

blue

g

green

r

red

c

cyan

m

magenta

y

yellow

k

black

w

white

 

 

 




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시계열 데이터 분석 목적

목적

설명

미래 예측

·         일주일간 주가 예측

·         다음 매출액 예측

데이터의 특성 파악

·         경향(Trend)

·         주기(Cycle)

·         계절성(Seasonality)

·         불규칙성(Irregular)

 

 

 

 

 

 

 


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2020. 2. 9. 12:01

qcut() Development/Python



 

 

qcut()

·         구간 경계선을 지정하지 않고 데이터 갯수가 같도록 지정한 수의 구간으로 나눠줍니다.

·         갯수가 똑같은 구간으로 나누는 경우 사용합니다.

 

 

qcut(data, bins, labels)

 

인자

설명

data

·         데이터

bins

·         bins 인수로 카테고리를 나누는 기준값을 지정할 있습니다.

·         영역을 넘는 값은 NaN으로 처리됩니다.

labels

·         라벨 문자열

 

 



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인덱스와 인덱스 변환

stack() unstack()메소드를 통해 인덱스를 인덱스로 바꾸거나 반대로 인덱스를 인덱스로 바꿀 있습니다.

 

method

description

stack()

·         인덱스 -> 인덱스로 변환합니다.

·         stack() 메소드는 실행후 인덱스가 반시계 방향으로 90 회전한 것과 비슷한 모양이 됩니다.

 

unstack()

·         인덱스 -> 인덱스로 변환

·         unstack()메소드는 실행후 인덱스가 시계 방향으로 90 회전한 것과 비슷한 모양이 됩니다.

 


 

 

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함수 호출(Function Calls)

함수를 호출하는 방식은 스마트 계약 내에서 이루어지는 Internal function call 내부 함수 호출과 Contract 함수를 호출하는 External Function Call 외부함수 호출로 구분됩니다.

 

·       Internal Function Call

·       External Function Call

 

 

 

 

Internal Function Call

·       내부 함수 호출은 Contract 내부에서 함수를 호출합니다. 동일 스마트 계약 함수들끼리만 가능합니다.

·       EVM 내에서의 단순한 호출이므로 현재의 메모리 상태가 유지되는 특징이 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

External Function Call

·       외부 함수 호출은 스마트 계약의 함수를 호출합니다.

·       내부 함수 호출이 단순 호출(Simple jump) 반해서 외부 함수 호출은 Message Call 형태를 띠게 됩니다.

·       함수 호출에 따라 변숫값(메모리에 저장된 ) 복제되어 전달됩니다.

·       Message Call 형태이므로 value gas 전달되어야 하며, .value() .gas()함수를 통해서 호출됩니다.

 

 

 

 

 

Internal Function Call vs External Function Call

 

Internal Function Call

External Function Call

단순 호출(Simple jump)

메시지콜(Message Call)

 

 



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프로그래밍 언어의 유형 분류

프로그래밍 언어는 개발 편의성에 따라 저급 언어와 고급 언어로, 실행하는 방식에 따라

명령형, 함수형, 논리형, 객체 지향형 언어로, 구현 기법에 따라 컴파일 방식의 언어, 인터프리터 방식의 언어, 혼합형 언어로 분류할 있습니다.

 

 

·       개발 편의성에 따른 분류

·       https://codedragon.tistory.com/3242

·       실행 방식에 따른 분류

·       https://codedragon.tistory.com/9220

·       구현 기법에 따른 분류

·       https://codedragon.tistory.com/9160

 


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LOC(Lines of Code)

·       Source lines of code (SLOC)

·       코드 라인의 수를 통해 산정하는 방법입니다.

·       크기 중심적 산정 기법입니다.

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Source_lines_of_code

 


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피봇 테이블(Pivot table)

·       데이터 열 중에서 두 개를 키(key)로 사용하여 데이터를 선택하는 방법입니다.

·       개수, 합계, 평균, 표준편차 등으로 대상을 집계·요약하여 생성되는 테이블을 말합니다.

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Pivot_table

http://bit.ly/386pwLH

 

 

 

 

 

피봇 테이블 예

 

http://bit.ly/374HGfL


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