머가필요해

어느덧 6주차까지 왔다. 혼공 완주 !!!

스스로에게 칭찬해줘야지 !!! 쓰담~ 쓰담~

▶ 내용 요약

06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기

- pyplot 방식과 객체지향 API 방식

- 그래프에 한글 출력하기

. 한글 폰트가 필요하기 때문에, 나눔폰트를 설치해야 한다.

. 예제에서는 구글 코랩에 대해서만 설명되어 있지만, 일반적인 Ubuntu 환경에서도 적용된다.

. 사용할 수 있는 폰트 목록을 확인해볼 수도 있다.

. 사용할 폰트를 지정할 수도 있고, 크기도 정할 수 있다.

. 잘 되는지 확인해보자.

- 출판사별 발행 도서 개수 산점도 그리기

. 교재와는 다르게, 내가 이용하는 도서관의 데이터로 진행해봤다.

. 모든 데이터가 아닌 Top 30 출판사를 뽑아서 사용한다.

. 산점도를 그리면 된다!

. Marker 크기를 확인하거나 설정을 할 수도 있다.

. 그냥 점이 아니라 크기에 따라 의미를 부여해보자. (대출건수)

- 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기

06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기

- 실습준비하기

. 한글 폰트 설치 및 도서관 CSV 파일 읽어오기 (앞에서 진행했던 내용 활용)

- 하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기

. 대출건수 크기가 유사한 출판사 2개를 선택해서 그려보자

. 레전드를 표현하거나 모든 출판사 정보를 그려보거나 해보자.

. 피봇 테이블을 이용해서 데이터를 만들어서 stackplot으로 그려보자.

- 하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기

. 나란히 나오도록 할 수도 있다.

. 2개의 bar 그래프를 합쳐서 그리는 2가지 방법이 있다.

. 데이터 값 누적한 것을 그려보기 위해서 데이터를 먼저 확인해보자

. cumsum()을 이용해서 누적 데이터를 만들 수 있다.

- 원 그래프 그리기

. 10개 출판사를 뽑아서 pie를 그리면 된다.

. startangle 및 여러 옵션들을 줘서 멋진 원 그래프를 만들 수 있다.

- 여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기

. 앞에서 살펴본 것들의 종합판이다!

. 한 방에 모두 그려진다!!!

- 판다스로 여러 개의 그래프 그리기

. DataFrame에서 바로 그래프를 그릴 수도 있다.

▶ 기본 미션

p.344의 손코(맷플롯립의 컬러맵으로 산점도 그리기)를 코랩에서 그래프 출력하고 화면 캡쳐하기

→ 코랩이 아닌 로컬 환경에서 실행해봤다 ^^

▶ 선택 미션

p.356~359의 스택 영역 그래프를 그리는 과정을 정리하기

① 기본 데이터 준비

- 작업 준비 과정이다.

② 그래프로 표현할 데이터 만들기

- Top30 출판사 기준으로 "출판사 / 발행년도 / 대출건수"를 추출하고,

- "출판사 / 발행년도" 기준으로 그룹핑을 하면서, 대출건수는 sum()을 했다.

- 전체적으로 reset_index()까지 해줬다.

③ pivot_table()

- 발행년도를 X축으로 하고, 출판사를 Y축으로 하고, 대출건수를 데이터로 하는 테이블을 만든다.

④ get_level_values()

- pivot_table()을 사용했다보니, column이 다단으로 구성되어 있다.

- 이런 경우 원하는 레벨의 값만 추출하기 위해 get_level_values()를 사용했다.

⑤ stackplot()

- 이제 그래프를 그리면 된다.

우와~~~ 다했다!!!!

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기사 작위를 갖고 계시는 '토니 호어'로 불리우시는 분이 1961년에 발표한 정말 정말 유명한 알고리즘이다.

이름 그대로 제일 빠른 정렬 알고리즘이 뭐야? 라고 하면 누구나 외치는 "퀵 정렬" !!!

(참고로 '토니 호어'님은 아직도 시니어 연구원으로 계신다고 한다. 무려 90세의 나이임에도 .... @.@)

출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Quicksort

[ 공부 목차 ]

① Partition

② Balanced partitioning vs Unbalanced partitioning

③ Randomized-Partition

④ Quick-Sort

① Partition (vanilla Partition)

- 'Quick Sort'에 있어서 가장 중요한 개념이 바로 partition 이다.

- 기준값(Pivot element) 보다 작은 값은 왼쪽에, 큰 값은 오른쪽에 배치하여 나누는 것을 의미한다.

- 가장 기본이 되는 partition 방법은 제일 오른쪽 값을 pivot으로 해서 하나씩 비교하는 것이다.

- 제일 오른쪽 값을 기준으로 제일 왼쪽부터 하나씩 비교해서 작은값 그룹과 큰값 그룹을 만들어 간다.

- 그런데, "1"값을 만났을 때 작은값 그룹에 묶을 때가 문제가 된다.

- 이럴 때에는 큰값의 제일 왼쪽에 위치한 것과 swap을 하면 된다. (i값 위치의 변화도 살펴봐야 한다)

- 이렇게 하다보면 끝까지 진행을 하게 될텐데, 마지막에 위치한 pivot 값은 어떻게 해야할까?

- 역시 마찬가지로 큰값의 제일 왼쪽값과 swap 하면 된다.

- 이 과정을 pseudo code로 살펴보면 다음과 같다.

- Running Time을 계산해보면 다음과 같다.

② Balanced partitioning vs Unbalanced partitioning

- partitioning을 할 때에 좌우 균형이 잘 맞춰져서 나뉘어지면 좋겠지만,

- 그렇지 않고 한 쪽에 치우칠 수도 있다.

- 균형이 맞지 않는 극단적인 경우를 보면 다음과 같다.

- Running Time은 다음과 같이 구할 수 있다.

- 즉, 최악의 상황에서는 n제곱, 보통은 n로그n 이라고 정리하면 되겠다.

- 그러면, 최악의 상황을 막을 방법은 없을까!?

③ Randomized-Partition

- 최악의 상황이 발생하는 것은 pivot 값을 무조건 제일 끝값을 택하기 때문에 발생을 한다.

- 그러면, pivot 값을 random하게 선택을 하게 되면 최악의 상황이 벌어질 가능성을 낮출 수 있다.

- random하게 값을 뽑아서, 그것을 제일 오른쪽(끝) 값과 swap을 한 다음에 partition을 하면 되는 것이다.

- 그런데, radom 호출 하는 것 자체가 over-head가 될 수도 있다. radom 자체가 비용이 크기 때문이다.

- 그래서, (첫값 + 가운데값 + 끝값) 3개 중에 중간값을 선택하는 방법도 있긴 하다.

④ Quick-Sort

- 지금까지 우리는 Partition을 공부했다. 이를 이용해서 Sort는 어떻게 할 수 있을까!?

- 일단 partition을 한 다음, 왼쪽/오른쪽 각각 QuickSort를 하면 된다.

- 그렇다 !!! Divide-and-Conquer 알고리즘이다.

- Quick-Sort의 Running Time은 어떻게 될까?

- 메모리 사용은?! 위치를 가르칠 변수 정도면 충분하다. 즉, 입력 데이터의 크기에 영향을 받지 않는다.

지금까지 여러 Sorting algorithm을 알아봤는데, 성능 비교 등을 해보면 좋을텐데...^^

다음 기회로~~~

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뭔가 내가 대단해진 것 같은 느낌!!! 그 이유는? 책의 절반을 넘겨서?! ^^

▶ 내용요약

5-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기

- plt.figure(figsize=(x, y)) : 그래프 크기
- plt.figure(dpi=d) : DPI
. plt.figure(figsize=(x/d, y/d)) : 이처럼 계산하면 크기를 계산하면서 조절할 수 있다
- plt.rcParams[parameter] : 관련 속성값을 확인하거나 설정할 수 있음
- fig, axs = plt.subplots() : 그래프 묶음 관리. axs 를 통해 각 그래프를 지

5-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기

- plt.plot() : 선 그래프

plt.plot(count_by_year.index, count_by_year.values)
plt.title('Books by year')
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('number of books')
plt.show()

- marker='.', linestyle=':', color='red' : 꾸미기 옵션
. '*-g' : 여러 옵션을 한 방에 해치우기
- plt.xticks() : 눈금값 설정하기

plt.plot(count_by_year, '*-g')
plt.title('Books by year')
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('number of books')
plt.xticks( range(1947, 2030, 10) )
plt.show()

- plt.annotate() : 값 텍스트 출력
. xytext : 출력 위치 보정
. textcoords : 상대값으로 위치 보정

plt.plot(count_by_year, '*-g')
plt.title('Books by year')
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('number of books')
plt.xticks( range(1947, 2030, 10) )
for idx, val in count_by_year[::5].items():
# plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(idx+1, val+10))
plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(2, 2), textcoords='offset points')
plt.show()

- plt.bar() : 막대 그래프

plt.bar(count_by_subject.index, count_by_subject.values)
plt.title('Books by subject')
plt.xlabel('subject')
plt.ylabel('number of books')
plt.xticks( range(1947, 2030, 10) )
for idx, val in count_by_subject.items():
plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(0, 2), textcoords='offset points')
plt.show()

- plt.annotate() : 값 텍스트 출력
. fontsize : 폰트 크기
. ha : 정렬

plt.bar(count_by_subject.index, count_by_subject.values, width=0.7, color='blue' )
plt.title('Books by subject')
plt.xlabel('subject')
plt.ylabel('number of books')
plt.xticks( range(1947, 2030, 10) )
for idx, val in count_by_subject.items():
plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(0, 2), textcoords='offset points',
fontsize=9, va='center', color='green')
plt.show()

- plt.barh() : 막대 그래프 (세로)
. height : 막대의 높
. plt.annotate(va='center') : 정렬 (세로)

plt.barh(count_by_subject.index, count_by_subject.values, height=0.7, color='blue' )
plt.title('Books by subject')
plt.xlabel('subject')
plt.ylabel('number of books')
plt.xticks( range(1947, 2030, 10) )
for idx, val in count_by_subject.items():
plt.annotate(val, (val, idx), xytext=(2, 0), textcoords='offset points',
fontsize=8, ha='center', color='green')
plt.show()

그래프에 대한 용어 파악을 위해 캡쳐&편집 해봤다.

(이런 정성을 보여야 우수 혼공족이 될 것 같은 욕심이........ 😁)

▶ 기본 미션

p. 314의 손코딩(맷플롯립에서 bar()함수로 막대 그래프 그리기)을 코랩에서 그래프 출력하고 화면 캡처하기

코랩에서는 다른 분들도 많이 할테니, 나는 나만의 환경에서~ ^^

① 데이터 불러오기 및 컬럼 정리

- 지난 번에 '발행년도'를 int64로 만들기 위해 별의별 짓을 다 했는데 ... 간단히 끝냈다. 이런....

② 그래프 그리기

- 나는 왜 매번 이상한 결과가 나오지!? ㅠ

③ sort_index

- 'count_by_year' 의 index 값이 제대로 정렬이 되지 않아서 발생한 이슈이다.

- 그래서, sort_index를 해줘야 한다.

④ graph

- 이제 다시 그래프를 그려보자.

그런데, 미래에 출간된 책들은 정체가 뭘까!?

▶ 선택 미션

p. 316의 손코딩(텍스트 정렬, 막대 조절 및 색상 바꾸기)을 코랩에서 출력하고 화면 캡처하기

① 데이터 불러오기 및 컬럼 정리

- 책에 있는 내용대로 데이터를 만들었다.

② graph

- 이거... 바로 결과가 나오니 뭔가 불안하다. 뭐지 ?!

주말에 가족여행이 있어서, 조금 서둘러 공부했다 !!! 아자 !!! 아자 !!!

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