[파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석하기] 1. 시작하기 전에
Machine Learning/[Book]Python for Data Analysis - 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석하기 2015. 2. 9. 19:371. 파이썬이 데이터 분석을 위해 사용되는 이유
(1) 데이터 분석과 대화형 데이터 조사, 데이터 시각화에 사용 가능
(2) C, C++, 포트란 코드와 통합이 쉬움
(3) 간단하게 프로토 타입을 만들 수 있음
2. 파이썬의 단점
(1) 느림
(2) 멀티스레드가 힘듬 - GIL(Global Interpreter Lock) : 인터프리터가 한 번에 하나의 파이썬 바이트 코드 명령만 실햄됨
(3) OpenMP와 통합은 가능
3. 필수 라이브러리
(1) Numpy : 과학 계산용 파운데이션 패키지
(2) pandas : 구조화된 데이터를 빠르고 쉬우면서도 다양한 형식으로 가공할 수 있는 풍부한 자료 구조와 함수를 제공, 데이터 분석 환경으로 만드는데 꼭 필요
(3) matplotlib : 그래프나 2차원 데이터 시각화를 생성하는 유명한 라이브러리
(4) IPython : 표준 과학 꼐산용 파이썬 도구 모음에 포함된 컴포넌트
(5) ScyPy : 과학 계산 컴퓨팅 영역의 여러 기본 문제를 다루는 패키지 모음
4. 설치 방법
- 윈도우, OS X, 리눅스
- EPD가 안되므로 Anaconda를 설치해야함
아래 사이트 참조
https://medium.com/@younggun/anaconda-fe67e9c9709d
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