대기과학지

저번 포스팅에 이어서 히스토그램과 박스플롯을 그려보겠습니다 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온 박스플롯) 히스토그램은 제 포스팅 중에 설명해 놓은게 있습니다 ​ 그렇기 때문에 박스플롯에 대해서 알아보겠습니다 ​ 먼저 박스플롯은 통계치들을 한 눈에 보여주는 그림입니다 ​ 이 그림 입니다 ​ 가운데 박스가 있고 위아래로 수염이 튀어나와있는 모양이라 수염 그림이라고도 합니다 ​ 요소들을 하나씩 알아보겠습니다 ​ 먼저 박스 부분입니다 ​ 박스의 가장 윗 부분은 Q3, 즉 상위 하위 75%값을 의미합니다 3사분위수라고도 합니다 ​ 박스 중간에 있는 실선은 Q2, 즉 중앙값이자 하위 50%값을 의미합니다 ​ 그럼 당연하게도 박스 가장 아래 부분은 Q1 하위 25%..

자 오늘도 파이썬 포스팅을 이어가 보겠습니다 최대한 쉽게 설명해드리려고 원고를 쓰다보니 시간이 오래 걸린점 죄송합니다 저는 기본적인 문법이나 형식적인 것들 보다는 쉽게 배울수 있고 실용적인 파이썬을 하고 싶습니다 형식적으로 이 구문은 어느걸 의미한다 이런거 보다는 그래프를 그리고 제게 주어진 자료를 시각화 하고 이런 파이썬을 하고 싶습니다 그러기 위해서는 matplotlib라는 라이브러리가 가장 좋다고 생각합니다 물론 빅데이터를 다루고 시각화 하는 데는 R프로그래밍이 제일 좋긴 합니다 R프로그래밍도 포스팅을 위해 공부중입니다 자 본론으로 들어와서 matplotlib는 본래 matlab이라는 유료 라이브러리로 인해 만들어졌습니다 미국 대학에서만 무료로 제공하기 때문에 이를 사용하기 위해 파이썬 고수분들이 ..

첫 주자는 Numpy 입니다 ​ numpy는 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리하도록 도와주는 라이브러리입니다 ​ 데이터 구조, 행렬이나 배열 뿐만 아니라 수치 계산을 위한 모듈들도 모함되어 있어 효율적인 계산을 가능하게 합니다 ​ 다른 라이브러리 Matplotlib나 Pandas, 최근에 나온 Tensor Flow 까지 연동이 될 정도로 범용성이 좋습니다 ​ numpy를 불러오기 위해서는 import numpy as np라는 구문으로 numpy를 import를 시켜야 하고 np는 우리가 원하는 이름으로 설정이 가능합니다 ​ 이렇게 import를 시키면 언제든지 numpy 라이브러리를 사용할 수 있습니다 기본적인 단위는 array로 데이터를 관리하고 연산합니다 array는 행렬이라는 뜻입니다 ​ 위..

요즘 문득 드는 생각이 내가 과연 라이브러리 내에 모든 함수를 사용할 수 있을까? 라는 생각이 듭니다 ​ Numpy 내에도 다양한 모듈이 있고 Matplotlib 내에도 다양한 모듈이 있는데 이걸 과연 제대로 사용하고 있는 걸까 생각을 해봤습니다 ​ 그래서 당분간은 라이브러리들에 대해 하나씩 알아보려고 합니다 ​ 제가 설명드릴 라이브러리들은 Numpy, Matplotlib, Pandas, (TensorFlow, Keras, PyTorch) Scipy 이렇게 5개 입니다 ​ 저 라이브러리들 모두 머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리입니다 ​ 텐서플로우와 케라스, 파이토치는 하나로 묶은 이유는 이 3개는 사용 용도가 비슷합니다 또한 범용성이 서로서로 좋기 때문에 연결시키며 사용하기 편리합니다 ​ 머신러닝에 관..

저번 포스팅에 이어서 시각화 했던 코드를 분석해보고 결과물 까지 함께 보겠습니다 ​ 먼저 직접 그래프를 그리는 부분입니다 plt는 앞에서 저희가 라이브러리를 불러올때 봤던 matplotlib.pyplot에 약자 입니다 저렇게 불러오지 않으면 matplotlib.pyplot을 매 부분 전부 작성을 해야하기 때문에 번거롭습니다 ​ 12열을 보시면 plt.style.use('ggplot)이라고 되어있습니다 이 코드는 그대로 읽으시면 됩니다 그래프를 그릴때 'ggplot'이라는 스타일을 사용하겠다는 말입니다 ​ ggplot은 파이썬보다는 R이라는 프로그래밍 언어에서 더 많이 사용됩니다 Grammer of Graphics plot의 약자로 그래픽 문법으로 plot을 한다는 말인데요 영어에도 문법이 있듯이 그래픽을..

저번에 포스팅 했던 코랩을 이용해서 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자료를 시각화 해보려고 합니다 ​ 과가 대기과이다 보니까 자료의 양이 매우 방대합니다 과거 강수량이나 일사량, 일기도 등 이런 지표들의 자료가 많이 축적이 되어있습니다 이 지표들을 통해 앞으로의 날씨를 예측하는 것이 예보관이 하는 일이기도 합니다 ​ 위 사진은 파이썬에서 제공하는 다양한 라이브러리들입니다 상위 라이브러리로 갈수록 훨씬 어렵고 복잡한 작업을 수행합니다 저희는 자료를 정리하거나 시각화하는 작업을 할겁니다 ​ 이때 필요환 라이브러러리를 Numpy, 주로 배열이나 행렬을 만드는 선형대수학과 관련된 라이브러리 Matplotlib, 주로 데이터로 그래프를 그려서 자료를 시각화하는 라이브러리 Pandas, 주로 시계열 자료나 데이터..

제가 또 코딩 플랫폼을 바꿨습니다 원래는 Visual Studio Code를 사용했었지만 현재는 구글 Colab을 사용 중입니다 바꾼 이유는 머신러닝을 공부하던 중 난관에 봉착했습니다 ​ 붓꽃 즉, iris 데이터 셋을 이용하려는데 Visual Studio Code에서는 데이터셋을 가져오기가 굉장히 힘들었습니다 ​ Visual Studio Code를 사용했던 이유는 Colab은 클라우드에 저장이 되고 따로 파일로 저장하려면 과정이 필요하지만 VSCODE는 작업 후 바로.py나 .ipynb 파일로 저장이 가능했기 때문입니다 ​ 하지만 작업을 위해 과정이 많이 필요한 것은 코딩에 본질이 아니라고 생각했습니다 코딩을 통해 인간이 하기 힘든 연산이나 그래프를 그리는 것이 코딩인데 과정이 복잡하거나 코드가 길면 ..

방학이라 아르바이트가 바빠져서 한동안 코딩공부에 손을 거의 못댄 것 같다 오늘 개강이기도 하고 대기과지만 수업 시간표에 8과목중 절반이 코딩과목이기 때문에 코딩 공부에 조금도 힘을 쏟아보려고 한다 교수님께서 파이썬3도 좋지만 Visual Studio Code도 써보라고 추천해주셨다 Visual Studio Code는 마이크로소프트에서 제공하는 무료 오픈 소스다 이곳에서 무료로 다운로드 가능하며 맥 OS또한 가능하다 처음 키게 되면 이러한 화면이 나온다 VS CODE가 가장 좋게 느껴졌던 점은 기존 언어들은 모두 각각 설치를 해야하지만 VS CODE는 여기서 쉽게 언어를 다운로드 할 수 있다 지원하는 언어 또한 매우 많다 Python, C, C++, C#주피터 노트북, JAVA, SQL, HTML 등 한 ..