롤링 평균을 찾기 위해 Pandas에서 apply() 함수를 사용할 것입니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져오도록 합시다 - pandas를 pd로 가져오기 2개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다. 하나는 int 열입니다 - dataFrame =pd.DataFrame( { 자동차:[테슬라, 메르세데스, 테슬라, 머스탱, 메르세데스, 머스탱], Reg_Price:[5000, 1500, 6500 , 8000, 9000, 6000] }) GroupBy를 사용하여 그룹화하고 apply() −를 사용하여 롤링 평균 찾기 dataFr

X축이 Pandas의 날짜/시간 인덱스인 경우 여러 색상의 선을 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 d, y 및 s 데이터 포인트를 생성합니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. numpy를 사용하여 xval, p 및 s 데이터 포인트를 가져옵니다. 핫 컬러맵과 s 데이터 포인트가 있는 라인 컬렉션 인스턴스를 가져옵니다. 주축 및 부축 로케이터를 설정하고 축 포맷터를 설정합니다. 데이터 제한을 사용하여 보기 제한을 자동으로 조정합니다

Pandas 데이터 프레임의 열로 거품형 차트/산점도에 레이블을 지정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 크기 변경이 가능한 2차원 테이블 형식 데이터의 데이터 프레임 df를 만듭니다. df로 산점도 만들기 . 각 데이터 요소에 텍스트로 주석을 추가합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # Set the figure size pl

함수를 통해 matplotlib 객체를 전달하려면; 축, 축 또는 그림으로 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 플롯()에서 메서드, 축 ax에 x 및 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. 프로필()에서 방법을 사용하여 Figure와 서브플롯 세트를 생성합니다. 축을 반복하고 plot()에 전달 그림을 그리는 방법입니다. 프로필() 호출 3행 4열의 메소드 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplot

matplotlib 플롯 위에 눈금 레이블을 표시하려면 set_tick_params()를 사용할 수 있습니다. labeltop=True인 메소드 . 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. 플롯 상단에 눈금 레이블을 표시합니다. set_tick_parama() 사용 labeltop=True 포함 . 플롯 하단 축의 눈금 레이블을 숨깁니다. set_tick_parama() 사용 labeltop=False 포함 . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예

subplot 및 imshow()를 사용할 때 흰색 테두리를 제거하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 임의의 데이터 포인트 생성 데이터의 크기를 가져옵니다. 그림 크기를 인치로 설정합니다. 대부분의 그림 요소를 포함하는 축 인스턴스를 가져옵니다. 축을 끕니다. 그림에 축을 추가합니다. 데이터를 2D 일반 래스터와 같은 이미지로 표시합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy as np impor

imshow()를 사용하여 xticks 및 yticks를 설정하려면 플롯, 우리는 다음 단계를 수행할 수 있습니다 - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 현재 축을 가져옵니다. 임의의 데이터세트를 생성합니다. 데이터를 2D 일반 래스터와 같은 이미지로 표시합니다. set_xticks()를 사용하여 x 및 y 눈금 설정 및 set_yticks() 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt p

matplotlib에서 X축을 따라 그래프를 이동하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. 원래 곡선의 x 및 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. y 데이터 포인트를 사용하여 (1, 1+len(y)) 범위에서 이동된 그래프를 플로팅합니다. 그림에 범례를 표시합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy as np import matplotlib.pyplot as p

matplotlib에서 길이가 다른 두 개의 다른 배열을 플롯하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 배열 길이가 다른 numpy를 사용하여 y1, x1, y2 및 x2 데이터 포인트를 생성합니다. plot() 메서드를 사용하여 x1, y1 및 x2, y2 데이터 포인트를 플로팅합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&q

matplotlib의 .CSV 파일에서 여러 줄 플롯을 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. .CSV 파일에서 데이터를 가져올 열 목록을 만듭니다. 이름이 .CSV 파일에 사용된 열 이름과 일치하는지 확인하세요. .CSV 파일에서 데이터를 읽습니다. df.plot()를 사용하여 선을 플로팅합니다. 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as

matplotlib 축의 눈금과 표시를 끄려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. plot()을 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. 방법. 플롯의 현재 축을 가져옵니다. set_tick_params() 사용 X 및 Y축 레이블 표시를 숨깁니다. set_xticks() 사용 및 set_yticks() X 및 Y축 눈금 표시를 숨깁니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시

CSV 파일의 세 번째 배열을 기반으로 색상을 표시하도록 2D 산점도를 수정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 3개의 헤더가 있는 CSV 파일을 읽습니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 도끼를 추가합니다. CSV 파일 데이터 포인트로 산점도를 만듭니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt

matplotlib에서 깨진 가로 막대 그래프를 만들려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. 직사각형의 가로 시퀀스를 플로팅합니다. X 및 Y축 제한을 조정합니다. 격자선을 구성합니다. 깨진 막대에 주석을 답니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] p

matplotlib.hlines에 레이블을 설정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 축을 가로질러 수평선 추가(y=1, y=1 레이블, color=주황색 사용) . 축에 가로선 추가(y=2, y=2 레이블, color=red) . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import matplotlib.pyplot as plt # Set the figure size plt.rcParams["figure.figsize"] =

matplotlib를 사용하여 3D 애니메이션을 만들려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 필수 패키지를 가져옵니다. 3D 애니메이션의 경우 mpl_toolkits.mplot3d 및 matplotlib.animation에서 Axes3D를 가져와야 합니다. . 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 t, x, y 및 데이터 포인트 생성 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 3D 축의 인스턴스를 가져옵니다. 축을 끕니다. 데이터로 선을 그립니다. *animate 함수를 반복적

matplotlib에 주석이 있는 원을 넣으려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 데이터 포인트 생성 주석이 있는 원을 넣을 점 좌표를 가져옵니다. 현재 축을 가져옵니다. plot() 메서드를 사용하여 데이터와 데이터 포인트를 플로팅합니다. X 및 Y축 배율을 설정합니다. 동그라미 표시를 하려면 marker=o 및 일부 속성과 함께 plot() 메서드를 사용하세요. 화살표 스타일로 해당 원(7단계)에 주석을 답니다. 그림을 표시하려면 show

Python에서 클러스터링을 위한 산점도를 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트, 클러스터 및 센터 생성 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 현재 그림에 서브플롯 배열을 추가합니다. scatter()를 사용하여 산포 데이터 포인트를 플로팅합니다. 방법. scatter()를 사용하여 중심 데이터를 반복하고 마커를 배치합니다. 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import

리스트 요소들의 평균편차를 구해야 할 때 sum 방법과 len 방법을 사용한다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [3, 5, 7, 10, 12] print("The list is :") print(my_list) my_mean = sum(my_list) / len(my_list) my_variance = sum([((x – my_mean) ** 2) for x in my_list]) / len(my_list) my_result = my_variance ** 0.5 print(&q

요소가 최소/최대 범위에 있는지 테스트해야 하는 경우 목록 요소를 반복하고 최대 값과 같은지 확인합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [5, 6, 4, 7, 8, 13, 15] print("The list is : ") print(my_list) range_list = [4, 7, 10, 6] my_result = True for elem in range_list: if elem!= max(my_list): my_result = False break if(el

특정 인덱스에서 문자열 길이의 합을 구해야 할 때 열거를 사용하여 목록의 요소를 반복하고 요소의 길이를 목록에 추가합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["python", "is", "best", "for", "coders"] print("The list is :") print(my_list) index_list = [0, 1, 4] result = 0 for index, element in enum