Python(12)
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Python을 이용한 시각화 시작하기
시각화 라이브러리로는 Matplotlib, Seaborn, Mayavi 등이 있지만, 우선은 Matplotlib부터 시작하기로 한다. 내용은 Robert Johansson의 『Numerical Python』을 참고하였다. %matplotlib inline#IPython 환경 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D 그림을 그리기 이전에 Figure와 Axes의 개념에 대해 간단하게 짚고 넘어가자. Figure는 그림을 그릴 캔버스, Axes는 실제 그림이 그려지는 영역이라고 생각하면 쉽다. 아래의 그림을 보자. 이제 간단한 그림을 몇 가지 그려보자. matplo..
2020.12.31 -
pandas.options.display 톺아보기
소수점 자리수 Microsoft사의 OHLC 데이터를 이용한다. import pandas as pd import yfinance as yf #yfinance가 설치된 경우에만 # yfinance가 설치된 경우 msft = yf.Ticker("MSFT") msft_ohlc = msft.history(period="max").iloc[0, :4] # yfinance가 설치되지 않은 경우 msft_ohlc = pd.Series({"Open":0.05636679712438188, # open price "High":0.06465603380916742,# high price "Low":0.05636679712438188,# low price "Close":0.061892956495285034}, # close p..
2020.12.30 -
yfinance 소개 및 설치
yfinance Yahoo! Finance market data downloader pypi.org yfinance는 Ran Aroussi 가 개발한 오픈소스 API로, 이를 통해 Yahoo Finance에서 제공하는 데이터에 접근할 수 있다. yfinance의 옛 이름은 fix-yahoo-finance로, 2019년 5월 26일에 이름이 바뀌었다. yfinance의 장점 1. 무료이다! 사실 yahoo finance data에 접근하는 다른 방법들도 있지만, 추가적인 기능을 위해 비용을 지불해야 하는 경우도 있다. 2. 설치가 빠르고 간편하며 호환성이 뛰어나다. $ conda install -c ranaroussi yfinance $ pip install yfinance --upgrade --no-ca..
2020.12.30 -
'statsmodels'이란?
Introduction — statsmodels statsmodels is a Python module that provides classes and functions for the estimation of many different statistical models, as well as for conducting statistical tests, and statistical data exploration. An extensive list of result statistics are available www.statsmodels.org 0. 소개 statsmodels은 다양한 통계 검정(test)과 추정(estimation)에 필요한 함수와 클래스를 제공하는 모듈이다. 위의 링크를 누르면 statsmod..
2020.12.28 -
간단하게 파이썬 버전 확인 하기
1. cmd를 이용하여 확인하기 1. 윈도우 키 + R 2. 'cmd' 입력 후 확인 3. 'python' 입력 후 엔터 2. Python sys모듈을 이용하여 확인하기 import sys print(sys.version) # 간단하게 sys.version이라고 입력해도 가능!
2020.12.24 -
Visualization | Correlation Matrix(상관 행렬)
seaborn의 iris 데이터를 이용하기 위해서 다음의 코드를 입력하자. data 객체에 iris 데이터를 할당해주자. import seaborn as sns data = sns.load_dataset('iris') 더 많은 데이터는 github.com/mwaskom/seaborn-data에서 찾아볼 수 있다. >>> data import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm fm.get_fontconfig_fonts() font_location = 'C:\Windows\Fonts\Cambria.ttc' # 폰트 경로 font_name = fm.FontProperties(fname=font_lo..
2020.12.23