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ruriruriya
1. AWS 콘솔 접속 AWS 회원가입 후 좌측 상단 [서비스]-[모든서비스]-[콘솔홈]으로 접속해서 먼저 본인은 서울 리전을 선택했다. AWS(Amazon Web Services)에서 리전은 AWS의 데이터 센터가 위치한 지리적인 영역을 나타낸다. 각 리전은 독립적이고 격리된 클라우드 컴퓨팅 리소스 집합을 가지고 있으며, 여러 개의 가용 영역(Availability Zones)으로 구성된다. 2. EC2 대시보드 접속 좌측 상단 [서비스]-[모든서비스]에서 컴퓨팅 섹션에 EC2를 선택한다. 대시보드에서 인스턴스 시작으로 클라우드 서버 만들기를 시작한다. 이름 및 태그에는 프로젝트 명이나 이름을 입력한다. Quick Start로 Amazon Linux 를 선택한다음 아래 프리 티어 사용 가능을 확인 후 ..
스트림릿(Streamlit)을 사용하여 이미지와 동영상을 웹 화면에 보여주는 방법은 간단하다. 이미지를 보여주기 위해서는 st.image()를 사용하고, 동영상을 보여주기 위해서는 st.video()를 사용한다. 먼저 예제에 쓸 이미지와 영상을 폴더에 담아둔다.(data 폴더) image()와 video() 이미지와 영상은 폴더 경로를 통해 가져올 수도 있고, 웹 상에서 이미지 url을 작성해서 불러올 수 있다. import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np from PIL import Image def main() : st.title('App5 Testing..') my_image = Image.open('./data/image_03.jp..
스트림릿(Streamlit)은 파이썬으로 버튼, 체크박스, 셀렉트박스, 슬라이더 등의 다양한 위젯을 사용하여 사용자 인터페이스를 만들 수 있다. 먼저 필요한 라이브러리들을 임포트 한다.(streamlit, pandas, numpy 등) 버튼(Button) 버튼은 사용자가 클릭하여 어떤 동작을 수행하도록 하는 위젯이다. 이벤트 핸들러를 이용하여 버튼을 클릭할 때 특정 기능을 실행할 수 있다. import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np def main(): st.title('App4 - 아이리스 꽃의 종류') df = pd.read_csv('./data/iris.csv') # 버튼 만드는 방법 if st.button('데이터프레임 보기'):..
Streamlit에서는 판다스 데이터프레임을 나타내기 위해 st.dataframe() 함수를 사용한다. 이 함수는 데이터프레임을 인터랙티브한 테이블로 표시한다. 아래와 같이 streamlit과 pandas 라이브러리를 임포트하여 판다스 데이터프레임을 웹에 나타내보자. st.dataframe() 먼저 메인 함수 구조를 만들고 판다스 read_csv로 csv 데이터 파일을 불러와 데이터 프레임을 만든다. 그리고 st.dataframe() 함수를 사용해서 데이터프레임을 웹 화면에 표시한다. 그리고 species 컬럼의 종류를 판다스의 nunique() 사용해서 종류의 갯수를 알아내어서 웹 화면에 표시해본다. import streamlit as st import pandas as pd # 판다스의 데이터프레임을..
스트림릿(Streamlit)은 다양한 텍스트 함수를 제공한다. 이 함수들은 서식이 지정된 텍스트를 표시하거나 사용자 입력을 받는 데 사용된다 아래의 스트림릿의 텍스트요소들을 알아보자! import streamlit as st def main(): st.title('웹 대시보드') print('웹 대시보드') # 프롬프트에만 출력 st.text('웹 대시보드 개발하기') st.header('이 영역은 헤더 영억') st.subheader('이 영역은 서브헤더 영역') st.write('안녕하세요') st.success('성공했을때의 메세지를 보여줄 때') st.warning('경고 메세지를 보여줄 때') st.info('정보성 메세지를 보여줄 때') st.error('문제가 발생했음을 보여주고 싶을 때')..
스트림릿(Streamlit)은 데이터 과학자들에게 인기 많은 오픈 소스 파이썬 라이브러리이다. 손 쉽게 적은 코딩으로 웹 대시보드를 만들 수 있는 장점이 있다. 스트림릿(Streamlit) 프레임워크는 main 함수가 항상 있어야 하며 main 함수에서 프로그래밍을 해야 웹 화면에 표시가 된다. import streamlit as st # 스트림릿 프레임워크는, main 함수가 있어야 한다. def main(): # st는 웹 화면에 표시하는 역할을 한다. st.title('헬로우 World') if __name__ == '__main__' : print(__name__) main() [출력 웹 브라우저]
matplotlib를 사용하여 히스토그램을 생성하는 것은 데이터의 분포를 시각화하는 데 효과적이다. 히스토그램은 주어진 데이터셋에서 각 구간(bin)에 속하는 데이터의 빈도를 막대로 나타낸다. 히스토그램을 생성하기 위해선 plt.hist() 함수를 사용한다. 이 함수는 데이터를 히입력으로 받아 데이터셋의 분포를 표현한다. 히스토그램을 이용하면 데이터의 분포를 눈으로 파악이 가능하다. 구간이 여러개 이면 bins라고 부른다. 히스토그램은, 똑같은 데이터를 가지고서 차트 모양이 전혀 다르게 나타낼 수 있으므로, 해석을 잘 해야한다. 아래 데이터로 히스토그램을 만들어보자. >> df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv') >> df plt.hist() 함수 speed 컬럼의 정보를 ..
Matplotlib를 사용하여 파이 차트를 만드는 것은 간단하다. 파이 차트는 범주별 값의 상대적인 비율을 보여주는데 유용하다. 먼저 필요한 라이브러리들을 임포트(import) 하고 데이터프레임을 csv파일로 불러온다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb >> df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv') >> df Matplot 라이브러리의 Pie() 함수 데이터를, 퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을 때 사용한다. generation_id 별로, 데이터의 갯수를 퍼센테이지로 비교할 수 있도록, 파이차트로 나타내보자! 우선 generation_id 별로,..