🐷전동준(Jeon DongJun)

Go with the flow

주피터 노트북 기초 사용법 연습

[noitce!!] 고쳐야하거나 틀린 것이 있으면 말씀해주세요!

주피터 노트북의 기초 사용법 공부

유튜버 ‘나도코딩’님의 영상을 보고 학습했으며

영상에 나온 문법 외에는 구글링을 통해 학습하면 되겠다.

** 혹은 위의 Help에서 Keyboard Shortcuts를 참고 **

Jupyter Notebook

주피터 노트북은 웹 브라우저 상에서 개발을 할 수 있는 도구이며, 코드를 Cell 단위로 묶어서 실행하고 그래프나 표, 그리고 이미지나 영상 등을 쉽게 볼 수 있어서 특히 데이터 관련 작업을 할 때 많이 활용됩니다.

교육을 위한 강의 노트로도 아주 훌륭해요!!

이미지에 우클릭 후 복사해서 붙여넣으면 이미지를 불러올 수 있다.

image.png

또한, 파일도 불러올 수 있다.

anaconda.png

특징

  1. 코드를 Cell 단위로 작성 및 실행
  2. 마크다운을 통한 문서화
  3. 그래프나 표 등을 실시간으로 확인
  4. html, pdf 등 파일로 저장

사전 학습 자료

다음 링크에서 파이썬 기본편에 대한 학습을 하실 수 있습니다.
나도코딩 블로그
동영상 소스코드를 따와서 붙일 수 있다!

%%HTML
<iframe width="640" height="360" src="https://www.youtube.com/embed/kWiCuklohdY" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

파이선 기본 문법

name = "연탄이"
print(name)

연탄이

print("Ctrl + Enter : 현재 Cell 실행")

Ctrl + Enter : 현재 Cell 실행

print("Shift + Enter : 현재 Cell 실행 후 다음 Cell 선택")

Shift + Enter : 현재 Cell 실행 후 다음 Cell 선택

print("Alt + Enter : 현재 Cell 실행 후 다음 위치에 Cell 삽입")

Alt + Enter : 현재 Cell 실행 후 다음 위치에 Cell 삽입

print(1)
print(2)
print(3)

1
2
3

모듈 사용

import random
print(random.randint(1, 45))

25

# random.randint??

num = 3

num *= 2

num += 4

print(num)

10

import time
for i in range(100):
    print(i)
    time.sleep(1)
    
# time.sleep으로 1초마다 print(i)가 되도록 지정
# 중단하고 싶다면 단축키 i를 두 번 누르면 된다.

0
1



---------------------------------------------------------------------------

KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)

<ipython-input-31-1c770928a4ef> in <module>
      2 for i in range(100):
      3     print(i)
----> 4     time.sleep(1)
      5 
      6 # time.sleep으로 1초마다 print(i)가 되도록 지정


KeyboardInterrupt:

시각화 예제 1 : 그래프

  • matplotlib 를 이용하면 다양한 그래프를 그릴 수 있으며 수행 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()  # Create a figure containing a single axes.
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]);  # Plot some data on the axes.

png

시각화 예제 2 : 테이블

  • pandas는 복잡한 데이터를 분석할 때 아주 유용합니다.
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[38.0, 2.0, 18.0, 22.0, 21, np.nan],[19, 439, 6, 452, 226,232]],
                  index=pd.Index(['Tumour (Positive)', 'Non-Tumour (Negative)'], name='Actual Label:'),
                  columns=pd.MultiIndex.from_product([['Decision Tree', 'Regression', 'Random'],['Tumour', 'Non-Tumour']], names=['Model:', 'Predicted:']))
df.style
Model: Decision Tree Regression Random
Predicted: Tumour Non-Tumour Tumour Non-Tumour Tumour Non-Tumour
Actual Label:
Tumour (Positive) 38.000000 2.000000 18.000000 22.000000 21 nan
Non-Tumour (Negative) 19.000000 439.000000 6.000000 452.000000 226 232.000000

주피터 노트북을 종료할 시에는 Ctrl+s로 저장 후

Close and Halt 클릭

그리고 명령프롬프트 창에서 Ctrl+c, c를 누르면 종료 완료

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