목록Dev (117)
Learn & Record
1. CSS - 각 요소들이 어떻게 보이는가를 정의하는데 사용되는 스타일 시트 언어로, - 홈페이지의 스타일 즉 디자인 요소를 담당 - 선택자(Selector) { 속성 : 값;} - 스타일은 기본적으로는 마지막에 작성된 순서대로 표현되어짐 - 스타일 문법의 종류 - 외부 스타일 시트 - 외부에 작성된 CSS문서 즉 스타일 시트 파일을 연결하여 적용하는 방법 - 내부 스타일 시트 - 태그를 사용하여 CSS 스타일을 적용하는 방법 - - 인라인 스타일(Inline style) - HTML 요소 내부에 style 속성을 사용하여 CSS 스타일을 적용하는 방법 - 2. CSS 지정 방식 - 클래스 선택자 - 본문 (class='name') / 스타일(.name) - 특정한 이름을 부여하여 선택하는 선택자로, ..
1. 설정 - lang = 'en' > 'ko' 변경 - 찾아가서 변경 2. 주석 3. 제목 태그 - h1 ~ h6 : 숫자가 뒤로 갈수록 글자 사이즈가 줄어듬, 타이틀에 사용, 볼드체 Header-1 Header-2 Header-3 Header-4 Header-5 Header-6 Header-1 by span 4. 단락 태그 - p: 단락, 본문에서 단락을 구분하거나 나타낼 때 주로 글자를 담아서 표현 - p 태그는 레이아웃에 사용하지 않고 본문글의 내용의 단락을 나눌 때 사용할 것 Header-1 Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry's stan..
1. 선 그래프 : 시간에 따라 다라지는 데이터 표현하기 - 선그래프 : 데이터를 선으로 표현한 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터를 표현할 때 자주 사용 - 예를 들어 환율, 주가 치수 등 경제 지표가 시간에 따라 변하는 양상을 '선 그래프'로 표현 - 시계열 데이터 : 일별 환율처럼, 일정 시간 간격을 두고 나열된 데이터 - 시계열 그래프 : 시계열 데이터를 선으로 표현한 그래프 - 1) 시계열 그래프 그리기 import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # economic 데이터 불러오기 economics = pd.read_csv('./input/economics.csv') print(economics.head..
- 웹스톰 설치 후 > 프로젝트 생성 > HTML 디렉토리, HTML 파일 생성 > - FTP 설정 - Tools > Deployment > Configuration - + 클릭 > FTP 클릭 - 닷홈에서 발급받은 Host, ID 등 정보 기입 > Test Connection > 연결 성공 확인 - Tools > Deployment > Browse Remote Host - FTP > html 폴더 안에 > 생성했던 html 파일 복사 - 닷홈 URL 접속하면 작성했던 html 코드 구현 확인
1. 한글사용 - 폰트를 변경하지 않으면 기본 폰트는 'sans-serif' - 폰트를 변경하려면 다음과 같이 수행 - matplotlib.rcParams['font.family'] = '폰트 이름' - matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False - matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False는 한글 폰트를 지정한 후에 - 그래프에서 마이너스(-) 폰트가 깨지는 문제를 해결해줌 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # '맑은 고딕'으로 ..
1. Pandas 데이터 그룹핑 - 데이터 그룹핑은 데이터를 특정한 값에 기반해 묶는 기능으로 groupby()를 사용하여 통계량을 요약할 수 있음 - 통계량에 관계된 메서드에는 mean(평균), std(표준편차), var(분산), max(최대값), min(최소값) 등이 있음 import pandas as pd # 한 열을 기준으로 그룹화하기 s1 = pd.read_excel('./input/nation.xlsx') print(s1) # 국적코드 성별 입국객수 증가수 # 0 A01 남성 125000 8000 # 1 A01 여성 130000 10000 # 2 A05 남성 300 10 # 3 A05 여성 200 50 # 4 A06 남성 158912 24486 # 5 A06 여성 325000 63466 pri..