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Commit 23272ce

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1 parent 5f12749 commit 23272ce

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6 files changed

+606
-16
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6 files changed

+606
-16
lines changed

‎data_processing/README.md

Lines changed: 5 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,5 @@
1+
# 데이터 처리 라이브러리
2+
3+
## Numpy
4+
5+
## Pandas

‎matplotlib/1-2.preview.ipynb

Lines changed: 14 additions & 8 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -8,7 +8,9 @@
88
"\n",
99
"앞으로 Matplotlib을 살펴보기전에 가볍게 어떤 요소가 있는지 살펴봅시다.\n",
1010
"\n",
11-
"코드는 볼 필요 없습니다. 그림만 보세요 :)\n",
11+
"Matplotlib에서 공식으로 제공하는 Plot입니다.\n",
12+
"\n",
13+
"여기서는 코드를 볼 필요 없습니다. 그림만 보세요 :)\n",
1214
"\n",
1315
"> 한글판 번역 예정"
1416
]
@@ -173,19 +175,23 @@
173175
"cell_type": "markdown",
174176
"metadata": {},
175177
"source": [
176-
"여기서 볼 포인트는 다음과 같습니다.\n",
178+
"앞으로는 다음과 같은 내용에 초점을 두며 살펴볼 예정입니다.\n",
177179
"\n",
178-
"1. **어디에 텍스트를 사용할 수 있을까?**\n",
180+
"1. **어떤 색을 사용하면 보기 좋을까?**\n",
179181
"\n",
180-
"제목, 축 큰 단위, 축 작은 단위, 축 레이블, 범주 등 많은 정보가 있습니다. 어떻게 커스텀하고 어떻게 추가해야 더 좋은 그래프가 될 수 있을지 살펴봅시다.\n",
182+
"여기서는 파란색과 빨간색을 사용하여 전체적인 틀에서 가독성을 높였습니다. \n",
183+
"과연 그래프에 담길 정보가 많을 때 어떤 색을 사용하면 더 미적으로 풍부하고 가독성을 높일 수 있는지 살펴봅시다.\n",
181184
"\n",
182-
"2. **텍스트 외에는 어떤 정보가 시각화에 도움을 줄 수 있을까?**\n",
185+
"2. **어디에 텍스트를 사용할 수 있을까?**\n",
183186
"\n",
184-
"현재 텍스트 외에도 그리드(회색 점선)과 텍스트와 함께 사용하는 원, 화살표 등을 이용하여 추가적인 정보를 제공합니다. 단순히 그래프의 그림과 텍스트 말고도 어떤 내용을 추가할 수 있는지 살펴봅시다.\n",
187+
"제목, 축 큰 단위, 축 작은 단위, 축 레이블, 범주 등 많은 정보가 있습니다. \n",
188+
"어떤 텍스트를 어디에 추가해야 더 이해하기 쉬울 수 있을지 생각해봅시다.\n",
185189
"\n",
186-
"3. **어떤 색을 사용하면 보기 좋을까?**\n",
190+
"3. **텍스트 외에는 어떤 정보가 시각화에 도움을 줄 수 있을까?**\n",
187191
"\n",
188-
"여기서는 파란색과 빨간색을 사용하여 전체적인 틀에서 가독성을 높였습니다. 과연 그래프에 담길 정보가 많을 때 어떤 색을 사용하면 더 미적으로 풍부하고 가독성을 높일 수 있는지 살펴봅시다."
192+
"현재 텍스트 외에도 그리드(회색 점선)과 텍스트와 함께 사용하는 원, 화살표 등을 이용하여 추가적인 정보를 제공합니다. \n",
193+
"단순히 그래프의 그림과 텍스트 말고도 어떤 내용을 추가할 수 있는지 살펴봅시다.\n",
194+
"\n"
189195
]
190196
},
191197
{

‎matplotlib/1-3. API.ipynb

Lines changed: 7 additions & 3 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -73,7 +73,8 @@
7373
"cell_type": "markdown",
7474
"metadata": {},
7575
"source": [
76-
"마지막에 사용한 `plt.show()` 함수는 현재 그리고 있는 plot을 모두 반환하는 함수입니다. Notebook 등 Ipython mode에서는 사용하지 않아도 plot을 그려주지만, Ipython mode가 아닌 경우에는 꼭 필요합니다."
76+
"마지막에 사용한 `plt.show()` 함수는 현재 그리고 있는 plot을 모두 반환하는 함수입니다. \n",
77+
"Notebook 등 Ipython mode에서는 사용하지 않아도 plot을 그려주지만, Ipython mode가 아닌 경우에는 꼭 필요합니다."
7778
]
7879
},
7980
{
@@ -128,9 +129,12 @@
128129
"\n",
129130
"그리고 `ax`라는 그래프 공간에 직접 x, y를 그리고 최종적으로 plot을 반환합니다.\n",
130131
"\n",
131-
"pyplot 방식과 객체지향 방식 모두 각각의 장점이 있습니다. 본인이 편한 방식을 사용하면 되고, \n",
132+
"pyplot 방식과 객체지향 방식 모두 각각의 장점이 있습니다. \n",
133+
"pyplot을 이용하여 객체를 반환하여 사용하니 혼용해서 사용하는 경우가 대다수입니다.\n",
132134
"\n",
133-
"> 앞으로 사용하는 matplotlib 관련 함수는 대부분 객체지향 API를 사용하지만 비교를 위해 같은 기능을 하는 pyplot 함수들도 소개할 예정입니다."
135+
"그러니 둘 중에 여러분이 편한 방식을 사용하면 됩니다.\n",
136+
"\n",
137+
"> 앞으로 사용하는 matplotlib 관련 함수는 대부분 객체지향 API를 사용하지만 비교를 위해 같은 기능을 하는 pyplot API들도 소개할 예정입니다."
134138
]
135139
},
136140
{

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