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Pandas 내장 시각화 기능 (plot()) 활용하기

Pandas 내장 시각화 기능 (plot()) 활용하기데이터 분석을 하다 보면 데이터의 패턴을 시각적으로 파악하는 것이 중요합니다. Pandas는 Matplotlib을 기반으로 하는 기본적인 시각화 기능을 제공하며, plot() 메서드를 활용하여 손쉽게 그래프를 그릴 수 있습니다. 이번 글에서는 Pandas의 plot() 메서드를 이용한 다양한 그래프를 소개하고 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. 데이터 준비우선, 예제 데이터를 생성하여 Pandas의 기본적인 시각화 기능을 실습해 보겠습니다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 예제 데이터 생성df = pd.DataFrame({ '날짜': pd.date_range(..

NumPy로 배우는 선형대수: 고유값과 고유벡터

NumPy로 배우는 선형대수: 고유값과 고유벡터선형대수는 데이터 과학과 기계 학습에서 필수적인 도구입니다. 특히, 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)는 데이터 차원 축소, PCA(주성분 분석), 행렬 분해 등 다양한 응용에서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 Python의 NumPy 라이브러리를 사용하여 고유값과 고유벡터를 계산하고, 이를 이해하는 방법을 소개합니다.1. 고유값과 고유벡터란?고유값과 고유벡터는 다음과 같은 행렬 방정식을 만족하는 값과 벡터를 의미합니다:[ A \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} ]여기서:( A ): 정방 행렬 (n x n)( \mathbf{v} ): 고유벡터( \lambda ): 고유값쉽게 말해, 고유벡터는 행렬 ( A )에 의..