사용된 데이터 https://www.kaggle.com/code/philippsp/exploratory-analysis-instacart Exploratory Analysis - Instacart Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Instacart Market Basket Analysis www.kaggle.com 미완성이지만 혼자 드립다 박으며한 스트림릿 배포 자료 https://market-kawyemybtg4egrbkuwxajt.streamlit.app/ 미니 프로젝트의 요지 Streamlit에서 배운걸 활용하자! 분석위주의 내용보다는 기능을 익히기 위한 프로젝트 깃허브와 스트림릿 배포 마스터!..

# _*_ coding:utf-8 _*_ import streamlit as st import matplotlib.pyplot as plt import plotly.graph_objects as go import pandas as pd import yfinance as yf import seaborn as sns def main(): st.title("hello") with st.sidebar: st.header("Sidebar") day = st.selectbox("Select a day", ["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]) tips = sns.load_dataset("tips") filtered_tips = tips[tips["day"] == day] top_bill = filt..

# _*_ coding:utf-8 _*_ import streamlit as st import matplotlib.pyplot as plt def main(): value1 = st.slider("숫자선택",0,100) st.write(value1) value2 = st.sidebar.slider("숫자",0,200) st.sidebar.write(value2) #st.write(value2) with st.sidebar: # 데코레이터 : 음식 서빙이 종료되면 처음부터 세팅 value3 = st.slider("숫자선택,with sidebar",0,300) st.write(value3) st.markdown("matplotlib") fig, ax =plt.subplots() ax.plot([1,2,3])..

전체 코드 import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import altair as alt def main(): st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ 'first column': [1, 2, 3, 4], 'second column': [10, 20, 30, 40], })) # 사전의 형식으로 들어감 data_frame = pd.DataFrame({ 'first column': [1, 2, 3, 4], 'second column': [10, 20, 30, 40], }) st.write('Below is a DataFrame:', data_frame, 'Above is a dataframe.') #차트객체 허..

앞으로 진행해볼 튜토리얼 가상환경과 파이썬 파일을 생성한뒤 첫 streamlit 실행 streamlit을 실행할 수 있는 코드 streamlit run ch01.py 웹으로 바로 표시가 되는걸 확인 import streamlit as st def main(): st.title("안녕하세요!") st.header("This is Header") if __name__ == "__main__": main() 코드를 추가해준 뒤 웹상단 Rerun을 실행하면 장고와 다르게 바로 업데이트가 되는걸 확인 할 수 있음 아주 간단하게 실행이 가능 파이썬 코드를 활용하여 사용 할 수도 있음 import streamlit as st def main(): st.title("안녕하세요!") st.header("This is H..

필자는 최근 데스크탑 업그레이드를 통해서 cpu를 교체하면서 cpu의 캐시메모리가 높으면 램클럭이 영향을 잘 안받는 사실을 알게 되었다 때문에 L3의 캐시메모리가 많은 5800x3d CPU를 선택하였다(am4소켓을 사용하기 때문에 7800x3d를 못사용한게 아쉽...) 캐시메모리는 속도가 빠른장치와 느린장치에서 속도차이의 병목 현상을 줄이기 위한 메모리를 말한다. 1. 캐시 메모리 (Cache Memory) - CPU가 주기억장치에서 저장된 데이터를 읽어올 때, 자주 사용하는 데이터를 캐시 메모리에 저장한 뒤, 다음에 이용할 때 주기억장치가 아닌 캐시 메모리에서 먼저 가져오면서 속도를 향상시킴 - CPU에는 캐시메모리가 2~3개 정도 사용이 됨 - 속도와 크기에 따라 분류한 것으로, 일반적으로 L1 캐시..

ls : list약자로 해당 디렉터리(폴더)에 있는 파일의 목록을 나열하는 명령어 cd : change directory약자로 디렉터리를 이동하는 명령어 cd.. : 상위 디렉터리로 이동 cd 폴더명 pwd : print working directory의 약자 현재 디렉터리의 전체 경로 표시 rm : remove의 약자로 디렉터리 삭제 cp : copy의 약자로 파일 또는 디렉터리를 복사 cp abc.txt 확장자명까지 쓸것 touch : 크기가 0인 새 파일을 생성하거나 생성된 파일이 존재한다면 파일의 수정시간 변경 mv : move의 약자로 파일이나 디렉터리의 이름을 변경하거나 다른 디렉터리로 옮길 때 사용 mv abc.txt/system system 디렉터리로 이동 cat : conCATenate의..

정규성 검정 시나리오: 어느 회사의 직원들의 월급 데이터가 있다. 이 데이터가 정규 분포를 따르는지 확인하고 싶다. 주어진 월급 데이터를 사용하여 정규성 검정을 수행하고 결과를 해석하기 가설설정 귀무가설 : 대립가설 : 코드 작성 후 p-value 값을 구하시고 정규성 여부를 조건문으로 구하세요 귀무가설, 대립가설, 정규성 만족 유무 print() 만들기 (형식 자유) 예) print("abc 만족합니다!") salaries = [3500, 4000, 4000, 4500, 5000, 5000, 5500, 6000, 6500, 7000] 귀무가설 : 데이터는 정규성을 만족합니다. 대립가설 : 데이터는 정규성을 만족하지 않습니다. from scipy import stats t_statistic, p_valu..