Jupyter Notebook의 장점
- 셀 단위로 명령어들을 실행할 수 있어 바로 데이터 확인 및 데이터 시각화가 가능하다.
- Markdown을 사용하여 문서화(부연설명과 정리)가 편리하다.
- 웹 기반 어플리케이션으로 코드를 확인하고 함께 작성하는 것이 가능하여 코드 공유가 편리하다.
주피터 노트북 설치 방법
아나콘다 설치
아나콘다없이 터미널로 주피터 설치
> pip install jupyter
Jupyter Notebook 라이브러리
numpy : 숫자 연산
Numerical Python의 약어로 파이썬을 활용해 빠르고 정확한 숫자 연산이 가능하다.
Pandas : 데이터 분석 (numpy를 기반으로 만들어짐)
Python data analysis의 약어로 파이썬의 데이터를 처리해주는 역할을 한다.
엑셀과 비슷한 기능을 한다. 엑셀은 데이터가 많아질수록 느려진다는 한계가 있지만, Pandas는 Numpy를 이용하여 빠른 숫자 데이터 처리가 가능하고 대용량 데이터를 빠르게 처리한다.
Pandas 공식 홈페이지 : https://pandas.pydata.org/
pandas - Python Data Analysis Library
pandas pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
pandas.pydata.org
Matplotlib : 데이터 시각화
Matplotlib은 파이썬에서 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 만들기 위한 포괄적인 라이브러리이다.
빅데이터들을 분석 시, 시각화하여 직관적인 데이터 분석에 도움이 된다.
matplotlib은 pyplot이라는 서브패키지를 사용한다.
- import matplotlib.pyplot as plt
Matplotlib 공식 홈페이지 : https://matplotlib.org/
Matplotlib — Visualization with Python
seaborn seaborn is a high level interface for drawing statistical graphics with Matplotlib. It aims to make visualization a central part of exploring and understanding complex datasets. statistical data visualization Cartopy Cartopy is a Python package des
matplotlib.org
Jupyter Notebook 단축키
셀 선택 모드 (셀이 파란색이 된 상태)
- 선택 셀 위에 셀 추가 : a
- 선택 셀 아래에 셀 추가 : b
- 선택 셀 삭제 : d + d
- 선택 셀과 아래 셀과 합치기: shift + m
- 실행결과 열기/닫기: o
- Markdown 모드로 변경 : m
- Code로 변경: y
- 파일 저장: ctrl + s 또는 s
- 선택 셀의 코드 입력 모드로 돌아가기: enter
코드 입력 모드 (셀이 초록색이 된 상태)
- 선택 셀의 코드 전체 선택: ctrl + a
- 선택 셀 내 실행 취소: ctrl + z
- 선택 셀 내 다시 실행: ctrl + y
- 커서 위치 라인 주석 처리: ctrl + /
- 선택 셀 코드 실행: ctrl + enter
- 선택 셀 코드 실행 후 다음 Cell로 이동 : shift + enter
- 셀 선택 모드로 돌아가기: esc
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