Subplot은 nrow*ncols 부분으로 그림을 분할할 수 있으며 plt.xticks는 subplots에 대한 xticks를 플롯하는 데 도움이 될 수 있습니다. 단계 1행과 2행에 대해 두 개의 목록을 만듭니다. nrow =1, ncols =2 및 index =1인 현재 Figure에 서브플롯을 추가합니다. 스타일을 점선으로 하여 라인 1을 그립니다. 자동 크기 조정 여백(0.2)을 설정하거나 가져옵니다. 짝수 위치에 xticks를 배치합니다. X축의 제목을 설정합니다. nrow =1, n

백분위수는 동일한 세트의 다른 점수와 점수를 비교하는 방법을 표현하기 위해 통계에서 사용되는 용어입니다. 이 프로그램에서는 Pandas 시리즈의 n번째 백분위수를 찾아야 합니다. 알고리즘 Step 1: Define a Pandas series. Step 2: Input percentile value. Step 3: Calculate the percentile. Step 4: Print the percentile. 예시 코드 import pandas as pd series = pd.Series([10,20,30,40,50]) pri

이 프로그램에서는 Pandas 시리즈의 각 요소의 빈도를 계산합니다. pandas 라이브러리의 value_counts() 함수는 요소의 빈도를 찾는 데 도움이 됩니다. 알고리즘 Step 1: Define a Pandas series. Step 2: Print the frequency of each item using the value_counts() function. 예시 코드 import pandas as pd series = pd.Series([10,10,20,30,40,30,50,10,60,50,50]) print("

이 프로그램에서 우리는 주어진 숫자의 배수가 존재하는 인덱스 위치를 찾을 것입니다. 이 작업을 위해 Numpy와 Pandas 라이브러리를 모두 사용할 것입니다. 알고리즘 Step 1: Define a Pandas series. Step 2: Input a number n from the user. Step 3: Find the multiples of that number from the series using argwhere() function in the numpy library. 예시 코드 import numpy as np l

이 작업에서는 Pandas 시리즈의 문자열 길이를 찾습니다. 이를 위해 Pandas 라이브러리의 str.len() 함수를 사용할 것입니다. 알고리즘 Step 1: Define a Pandas series of string. Step 2: Find the length of each string using the str.len() function. Step 3: Print the results. 예시 코드 import pandas as pd series = pd.Series(["Foo", "bar"

이 프로그램에서는 2020년 8월 24일과 같은 날짜 문자열을 2020-08-24 00:00:00으로 변환합니다. 우리는 이 작업을 해결하기 위해 pandas 라이브러리의 to_datetime() 함수를 사용할 것입니다. 알고리즘 Step 1: Define a Pandas series containing date string. Step 2: Convert these date strings into date time format using the to_datetime format(). Step 3: Print the results.

정규식은 검색 패턴을 정의하는 일련의 문자입니다. 이 프로그램에서는 이러한 정규식을 사용하여 유효한 이메일과 잘못된 이메일을 필터링합니다. 다른 이메일로 Pandas 시리즈를 정의하고 어떤 이메일이 유효한지 확인할 것입니다. 또한 정규식을 위해 사용되는 re라는 파이썬 라이브러리를 사용할 것입니다. 알고리즘 Step 1: Define a Pandas series of different email ids. Step 2: Define a regex for checking validity of emails. Step 3: Use the

plt.hist(bin=)를 사용하여 히스토그램을 그리는 동안 로그 빈을 설정할 수 있습니다. 단계 범위가 100인 배열 x를 만듭니다. plt.hist() 메서드를 사용하여 히스토그램을 플로팅합니다. 로그 스케일에서 균등한 간격으로 숫자를 반환하는 로그 빈을 사용하여 로그 빈을 전달할 수 있습니다. 현재 축을 가져와 필요한 경우 축을 만들고 X축 스케일을 설정합니다. 그림을 보려면 plt.show() 메서드를 사용하십시오. 예 from matplotlib import pyplot as plt import

datetime 모듈은 날짜와 시간을 조작하기 위한 클래스를 제공합니다. 요일, 주 번호, 요일 등과 같은 다양한 형식을 표시합니다. 알고리즘 Step 1: Import datetime. Step 2: Print day of the week. Step 3: Print week number. Step 4: Print day of the year. 예시 코드 import datetime print("Day of the week: ", datetime.date.today().strftime("%A")

Tkinter 라이브러리를 사용하여 간단한 화면을 만들어 보겠습니다. 알고리즘 Step 1: Import tkinter. Step 2: Create an object of the tkinter class. Step 3: Display the screen. 예시 코드 import tkinter as tk window = tk.Tk() 출력

이 프로그램에서는 주어진 단어가 python 키워드인지 여부를 확인합니다. 그렇게 하기 위해 키워드 라이브러리에서 iskeyword() 함수를 사용할 것입니다. 알고리즘 Step 1: Import keyboard. Step 2: Check if the given string is a keyword or not. 예시 코드 import keyword words = ["city", "music", "in", "if"] for word in words:  

이 기사에서는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지를 읽고 표시하는 방법을 배웁니다. OpenCV는 주로 실시간 컴퓨터 비전을 목표로 하는 프로그래밍 기능 라이브러리입니다. 이미지를 읽기 전에 이미지가 프로그램과 동일한 디렉토리에 있는지 확인하십시오. 알고리즘 Step 1: Import OpenCV. Step 2: Read an image using imread(). Step 3: Display the image using imshow(). 예시 코드 import cv2 as cv image = cv.imread ('r

Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 생성하고 axvline 라인을 사용하여 생성된 축에 수직 라인을 설정합니다. 단계 팬더를 사용하여 데이터 프레임을 만들 수 있습니다. 데이터 프레임을 생성하면 도움말 생성에 도움이 됩니다. axvline()을 사용하여 축을 가로질러 세로선을 추가합니다. 여기서 색상은 녹색, linestyle=dashed입니다. axvline()을 사용하여 축을 가로질러 세로선을 추가합니다. 여기서 색상은 빨간색, linestyle=dashed입니다. plt.show()를 사용하여 플

이 기사에서는 Jupyter Notebook을 사용하여 3D 플롯을 대화형으로 만드는 방법을 보여주는 프로그램 코드를 사용할 수 있습니다. 단계 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. 기본 nrows 및 ncols가 1, projection=3d인 subplots 방법을 사용하여 fig 및 ax 변수를 생성합니다. np.cos 및 np.sin 함수를 사용하여 x, y 및 z를 가져옵니다. x, y, z 및 color=red를 사용하여 3D 와이어프레임을 플로팅합니다. 현재 축에 제목을 설정합니다.

이 프로그램에서는 이미지의 색 구성표를 rgb에서 회색조로 변경합니다. 알고리즘 1단계:OpenCV를 가져옵니다. 2단계:imread()를 사용하여 원본 이미지를 읽습니다. 3단계:cv2.cvtcolor() 함수를 사용하여 회색조로 변환합니다. 예시 코드 가져오기 cv2image =cv2.imread(colourful.jpg)cv2.imshow(Original,image)grayscale =cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow(회색조, 회색조) 출력 원본 이미지: 회색조

이 프로그램에서는 OpenCV 함수 line()을 사용하여 이미지에 간단한 선을 그립니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image using imread(). Step 3: Get the dimensions of the image using the image.shape method. Step 4: Define starting point of the line. Step 5: Define the end point of the line. Step 6: Define the th

이 프로그램에서는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지에 타원을 그립니다. OpenCV 함수 ellipse()를 동일한 용도로 사용할 것입니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image using imread(). Step 3: Set the center coordinates. Step 4: Set the axes length. Step 5: Set the angle. Step 6: Set start and end angle. Step 6: Set the color.

plt.legend() 메서드를 사용하여 범례를 만들 수 있으며 frameon을 전달하면 거기에 테두리를 유지하는 데 도움이 됩니다. 단계 plt.xlabel() 메서드를 사용하여 X축 레이블을 설정합니다. plt.ylabel() 메서드를 사용하여 Y축 레이블을 설정합니다. plot() 메서드를 사용하여 선을 그립니다. 위치 및 범례가 그려진 깃발은 위치를 찾는 데 도움이 될 수 있으며 국경에 대해 깃발을 True로 만들 수 있습니다. 파란색 및 주황색 요소로 범례를 설정합니다. 그림을 표시하려면 p

Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 생성하고 subplot() 메서드를 사용하여 그림 및 축 변수를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 ax.scatter() 메서드를 사용하여 필요한 플롯을 얻을 수 있습니다. 단계 학생 수를 나열하십시오. 학생들이 획득한 점수 목록을 작성하십시오. 각 산점의 색상을 나타내기 위해 색상 목록을 가질 수 있습니다. Pandas를 사용하여 데이터 프레임의 축을 나타내는 목록을 가질 수 있습니다. 기본 nrows 및 ncols가 1인 subplots 방법을 사용하여 fig 및

이 프로그램에서는 OpenCV 함수인 직사각형()을 사용하여 직사각형을 그립니다. 이 함수는 시작 좌표, 끝 좌표, 색상 및 두께, 이미지 자체와 같은 일부 매개변수를 사용합니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image using imread(). Step 3: Define the starting coordinates. Step 5: Define the ending coordinates. Step 6: Define the color and the thickness. St