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데이터 분석 라이브러리인 Pandas에 대해 설명한다. Pandas를 사용하면 데이터의 총 계산량을 표시하거나, 그래프화 등에 데이터 분석이나 기계 학습에서 필요한 작업을 간단히 실행가능하다. Python에서 데이터 분석을 할 때, 필수 라이브러리이기 때문에 기록을 참고하여 Pandas을 사용법을 알아두자. ​1. Pandas란? 2. Pandas를 이용하기 위해서는 3. Pandas 사용법 1. Pandas란? Pandas란 Python 데이터 분석을 효율적으로 하기 위한 라이브러리이다. Pandas는 오픈소스(BSD라이센스)로 공개되어 있으며, 개인/상용 관계없이 누구라도 무료로 사용할 수 있다. Pandas를 사용하면 데이터를 읽어 들이거나 총계산량의 표시, 그래프화 등 데이터 분석에 관한 작업을 ..

​1. scikit-learn이란 2. scikit-learn을 이용하기 위해서 3. scikit-learn의 주요 기능 4. scikit-learn의 사용 방법 5. scikit-learn을 사용한 기계학습(1) 6. scikit-learn을 사용한 기계학습(2) 7. scikit-learn에 대해 더 자세하게 배우고 싶다면 1. scikit-learn이란 ​ scikit-learn이란 python을 대표하는 머신러닝 라이브러리이다. '사이킷런'이라고 부르기도 한다. scikit-learn은 오픈 소스로 공개되어 있으며, 개인, 비즈니스 관계없이 누구나 무료로 사용가능하다. scikit-learn은 현재도 활용하여 개발이 이루어지고 있으며, 인터넷 상에서 정보를 찾기에도 싶다. 많은 머신러닝 알고리즘이..

scikit-image는 이미지처리에 특화된 Python 이미지 라이브러리이며 Numpy배열로 이미지 객체를 네이티브하게 다룬다.즉 Numpy배열로 동작한다. 여기에서는 scikit-image가 다양한 이미지 처리 작업에 어떻게 이용되는가, 그리고 Numpy 혹은 Scipy 등의 다른 Python의 기술 모듈과 어떻게 연계되어 있는지에 대해 다룰 것이다. ​기본적인 이미지 조작, 예를 들면 이미지를 자른다던가 단순한 필터링 등의 조작은 Numpy나 SciPy로도 적용 가능하다. 그에 대한 내용은 아래의 링크에서 확인할 수 있다. http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/advanced/image_processing/index.html#basic-image ..