20220720 공부 기록

아침에는 깃과 깃허브 관련 공부를 했고, 그 공부 내용은 깃과 깃허브 시리즈에 정리해두었다. 그리고 branch, merge 그리고 conflict 이론에 대해서 공부했다.

(1) 데이터 분석 공부 기록

• 참고 블로그 : stackoverflow userwarning solution
  seaborn barplot을 이용할 때, y축을 새롭게 포맷팅하는 과정에서 warning이 계속 등장했다. 구글링 해보니 mticker 불러와서 이용해야 된다고 했다.

• matplotlib : 데이터 정제 후 시각화 하기 위해 쓰는 도구

import matplotlib.pyplot as plt

(1) plot에 대한 내용

plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.title()
plt.xlabel()
plt.ylabel()
# 등등

(2) 도화지를 여러 개로 나누는 방법
: subplot() 또는 subplots() 이용하기.

fig, ax = plt.subplots() # 도화지 1개
fig, axs = plt.subplots(n,m) # 도화지 여러 개
tight_layout()  # 레이아웃 자동으로 설정하기.
twinx() # 축을 복사해서 같이 사용해도 된다.
axe2 = axe1.twinx() # 축 복사하기.
# 이후에 legend, label 설정해주면 된다.

만약에 legend가 잘 안되는 경우, 그래프 그린 코드 담은 코드 변수로 저장하기! 그리고 합쳐준 뒤에 그 변수에 범례를 지정해주면 된다.

(3) load_dataset()
: seaborn에 저장되어 있는 dataset을 불러올 수 있다. seaborn은 matplotlib을 사용하기 편리하게 만들어준 도구이기 때문에 호환 가능하다.
dataframe으로 그래프 그리는 경우에 seaborn이 정말 편리하다.

sns.barplot(data=df, x, y, order 등등)
# 이러한 구조이기 때문에 dataframe을 그리기 편리하다.

(4) barplot
: order, get_xticks(), get_yticks(), set_xticks(), set_xticklabels(), set_yticks(), set_yticklabels() 등을 이용해줘서 그래프를 그려낼 수 있다.

get_xticks() vs set_xticks()
: "눈금 가져오기 (축의 모든 눈금을 가져오고 싶은 경우에 이용하면 좋다.) vs 눈금 설정하기 (눈금의 위치?를 설정하는 느낌이다. 사실 이 부분은 헷갈린다.)" 라고 찾긴 했는데 사실 잘 와닿지는 않는다. 여러 번 사용해봐야 알 것 같다.

(2) 프론트엔드 공부 기록

오늘도 프론트엔드 공부를 하지 못함. 자꾸 부담이 생겨서 미루는 것 같다. 그냥 일단 리액트부터 공부하자. 리액트 공부하면서 타입 스크립트 정도까지 공부하기..!