These implementations are for learning purposes. They may be less efficient than the implementations in the Python standard library. Use Jupyter Notebook & PyCharm Community Edition.

• : 벡터 및 행렬 계산에 편의를 제공하는 라이브러리로 pandas,matplotlib의 기본 base library
• : 고유하게 정의된 자료 구조를 활용해서 빅데이터 분석 가능
• : numpy와 pasndas를 통해 얻은 데이터 분석결과를 시각화 해주는 라이브러리
• : matplotlib을 기반으로 하는 Python데이터 시각화 라이브러리로 매력적이고 정보를 제공하는 통계 그래픽을 그리기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공

• python version 3

• pandas version or later

• numpy version 1.15.4 or later

• matplotlib version 3.0.2 or later

• seaborn version 0.9.0 or later

• pandas version 0.23.4 or later

• scikit-learn 0.20.2 or later

• jupyter version 1.0.0 or later

• statsmodels version 0.9.0 or later

• konlpy version 0.5.1 or later

• JPype1 version 0.7.0 or later

• pytagcloud version 0.3.5 or later

• simplejson version 3.16.0 or later

conda create --name mincloud python=3 conda install pandas jupyter seaborn scikit-learn statsmodels conda info --envs 

Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: C:\Users\mincloud\Anaconda3 added / updated specs: - jupyter - pandas - scikit-learn - seaborn - statsmodels The following packages will be downloaded:	package | build ---------------------------|-------------------------------- ca-certificates-2018.03.07 | 0 155 KB certifi-2018.4.16 | py36_0 143 KB conda-4.6.14 | py36_0 2.1 MB openssl-1.0.2o | h8ea7d77_0 5.4 MB ------------------------------------------------------------ Total: 7.8 MB The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel: ca-certificates anaconda --> pkgs/main certifi anaconda --> pkgs/main conda anaconda --> pkgs/main openssl anaconda --> pkgs/main

> git clone https://github.com/mincloud1501/Python.git 

• Install the environment for this hands-on by running:

> cd Python/ > conda activate mincloud > python -m ipykernel install --name mincloud --user > jupyter notebook --port=8888 

run_and_pass = 'Shift + Enter' run_and_add_cell = 'Alt + Enter' run_and_stay = 'Ctrl + Enter' recommendations = 'Tab' docstrings = 'Shift + Tab' add_hashtag = 'Ctrl + /' add_cell = 'b' delete_cell = 'dd'

• 페이스북 (http://www.facebook.com) 가입
• 페이스북 개발자 페이지(http://developer.facebook.com) 계정 생성
• Facebook API 사용등록 및 신규 app 생성
• 대시보드에서 App ID와 Secret Code 확인

• 네이버 개발자 페이지(https://developers.naver.com) 에서 오픈API 이용 신청에서 검색 API 추가
• 웹 서비스 URL (http://localhost) 등록
• Client ID와 Client Secret 확인

• Pydeck library is a set of Python bindings for making spatial visualizations with deck.gl, optimized for a Jupyter Notebook environment.

$pip install pydeck

• Jupyter notebook server에 설치하면, widget extension을 사용할 수 있다.

$jupyter nbextension install --sys-prefix --symlink --overwrite --py pydeck $jupyter nbextension enable --sys-prefix --py pydeck

• 에 계정 생성
• Access Token Copy
• Mapbox basemaps 사용을 위한 환경변수 설정 export MAPBOX_API_KEY=<mapbox-key-here>

import pydeck as pdk # 2014 locations of car accidents in the UK UK_ACCIDENTS_DATA = ('https://raw.githubusercontent.com/uber-common/' 'deck.gl-data/master/examples/3d-heatmap/heatmap-data.csv') # Define a layer to display on a map layer = pdk.Layer( 'HexagonLayer', UK_ACCIDENTS_DATA, get_position='[lng, lat]', auto_highlight=True, elevation_scale=50, pickable=True, elevation_range=[0, 3000], extruded=True, coverage=1) # Set the viewport location view_state = pdk.ViewState( longitude=-1.415, latitude=52.2323, zoom=6, min_zoom=5, max_zoom=15, pitch=40.5, bearing=-27.36) # Render r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state) r.to_html('demo.html') # Jupyter 환경 밖에서 실행 시 r.to_html('demo.html', notebook_display=False)

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