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▶flex를 이용한 레이아웃 만들어 보기 레이아웃을 잡는 방법은 과거부터 다양하게 존재했습니다. 을 이용하는 방법부터 아직도 많이 사용되는 float 프로퍼티와 position 등을 이용하는 방법이 존재합니다. 모던 웹 브라우저에서는 보다 유연한 레이아웃 방식이 필요했고, CSS3가 등장하며 이에 맞는 flex와 grid 레이아웃 방식이 등장했습니다. 현재는 대부분의 모던 브라우저에서 flex나 grid 프로퍼티를 지원하기 때문에 레이아웃을 배치하기 위해 이 두 가지 방법을 가장 많이 사용합니다. 이번 글에서는 두 방법 중 flex에 대해 알아보고 flex를 상요해 레이아웃을 작성해 보겠습니다. ▷기본 개념 살펴보기 flex는 디바이스나 디스플레이의 크기에 다라 컨테이너에 들어 있는 콘텐츠의 너비, 높이..

▶박스 모델 브라우저의 렌더링 엔진은 각 요소를 나타낼 때 CSS 박스 모델에 맞춰 그립니다. 박스 모델은 4가지 영역으로 이뤄지는데 cotent 영역, padding 영역, border 영역, margin 영역으로 구분됩니다. content 영역은 텍스트나 하위 박스 모델 등을 나타내며 padding, border, margin은 순서대로 content 영역을 둘러싸는 영역입니다. 둘러싼 영역들은 margin, padding, border CSS 프로퍼티로 너비를 지정합니다. 박스 모델을 이해하기 위해 반드시 알아야 하는 CSS 프로퍼티가 존재합니다. 바로 box-sizing입니다. box-sizing 프로퍼티는 요소의 너비와 높이를 계산하는 방식을 지정합니다. content-box, border-bo..

▶공공 데이터 상권 정보 분석하기 2016년 상권별 업종밀집 통계에 관한 데이터입니다. 다음 링크를 참고했습니다. 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr ▷필요한 라이브러리 import import pandas as pd import numpy as np import missingno as masno # 코랩이 아니라면 install 해주어야 함 import matplotlib as plt import matplotlib.pyplot as pyplot import seaborn as sns ▷사용할 데이터 불..

▶folium folium은 지도 위에 데이터를 표현해 주는 대표적인 파이썬 지도 시각화 라이브러리 입니다. 다음 사이트를 참고해봅시다. Folium — Folium 0.12.1 documentation folium builds on the data wrangling strengths of the Python ecosystem and the mapping strengths of the leaflet.js library. Manipulate your data in Python, then visualize it in on a Leaflet map via folium. Concepts folium makes it easy to visualize data tha python-visualization.github..

▶워드 클라우드 워드 클라우드는 핵심 단어를 시각화하는 기법입니다. 문서의 키워드, 개념 등을 직관적으로 파악할 수 있게 핵심 단어를 시각적으로 돋보이게 합니다. ▷wordcloud 라이브러리 install, import !pip install wordcloud from wordcloud import WordCloud ▷wordcloud 기본 예제 ▷예제에 사용할 파일 ▷txt파일 읽어오기 text = open('wordData.txt').read() ▷generate() : 단어별 출현 빈도수를 비율로 반환 wordcloud = WordCloud.generate(text) wordcloud.words_ # 전체 글자의 빈도수 나타내기 ▷wordcloud(위에서 정의한 객체)를 시각화 - matplotl..

▶형태소 분석 형태소 분석은 자연 언어의 문장을 형태소라는 최소 단위로 분할하고 품사를 판별하는 작업입니다. 영어 형태소 분석은 형태소 마다 띄어쓰기를 해서 문장을 구성하는 것이 기본입니다. 그래서 영어 형태소 분석은 쉬운편이며 유용한 라이브러리도 많습니다. 반면 아시아 계열 언어 분석은 많은 노력이 필요합니다. ▷한국어 형태소 분석 라이브러리 : koNLpy !pip install koNKpy ▷koNLpy는 kolaw[대한민국 헌법 텍스트 파일]을 제공 from konlpy.corpus import kolaw kolaw.fileids() # 파일 아이디를 확인 out::: ['constitution.txt'] ['constitution.txt']을 열어서 law라는 변수에 저장해두겠습니다. law =..