객체 지향 프로그래밍 ( OOP : object oriented programming ) 프로그램을 짤 때, 프로그램을 실제 세상에 가깝게 모델링 하는 기법 컴퓨터가 수행하는 작업을 객체들 사이의 상호작용으로 표현 클래스class나 객체object 들의 집합으로 소프트웨어를 개발하자는 개념 Java, Python, C++, C#, Swift 등 현재 사용중인 많은 프로그래밍 언어에서 채택 절차적 프로그래밍 언어 ( procedural programming language ) 함수나 모듈을 만들어두고 이것들을 문제해결 순서에 맞게 호출하여 수행하는 방식 C, Fortran, Basic등의 고전적인 프로그래밍 언어에서 사용함 그래픽 사용자 인더페이스 GUI : graphic user interface 시스템..

Horizontal Box Layout # -*- coding: utf-8 -*- import sys from PyQt5.QtWidgets import * class Window(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setGeometry(350, 150, 400, 400) # 창의 위치와 크기 self.setWindowTitle("Horizontal Box Layout") self.UI() def UI(self): hbox = QHBoxLayout() #horizontal box layout button1 = QPushButton("Button1",self) button2 = QPushButton("Button2") button3 = QPushB..

PyQt5는 어플리케이션 프레임워크에 대한 파이썬 버전입니다. Qt는 플랫폼에 관계없이 다양한 기능을 포함하는 C++라이브러리이자 개발툴입니다. PyQt5는 이러한 1000여개의 클래스들을 포함하는 파이썬 모듈의 모음입니다. PyQt5는 윈도우, 리눅스, macOS, 안드로이드, iOS를 지원합니다. PyQt5의 홈페이지에서 최신의 그리고 안정적인 버전의 PyQt5와 최신 버전의 문서를 얻을 수 있습니다. PyQt5 개발자는 GPL과 상업용 라이센스 중 하나를 선택할 수 있습니다. QLabel을 이용해 출력내용 작성 Button # -*- coding: utf-8 -*- import sys from PyQt5.QtWidgets import * class Window(QWidget): def __init_..

히스토그램 그리기 인수를 설정한 히스토그램 그리기 그래프를 수평으로 그리려면 hist() 안에 orientation = "horizontal" anime_master.csv파일 불러와서 그래프 그리기 상자수염 그래프 난수를 이용해 상자수염 그래프 그리기 여러개의 상자수염 그래프 그리기 난수를 만들어 상자수염 그래프 그리기 csv파일을 읽어서 상자수염 그래프 그리기 상자수염 그래프의 서식 일괄 설정하기 상자수염 그래프의 서식은 각 요소의 서식을 사전 형식으로 부여하여 일괄로 설정할 수 있다. 요소에 따라 설정 가능한 항목이 다르지만 상자 부분은 patches, PathPatch 클래스로, 그 이외의 요소는 lines, Line2D클래스의 인스턴스로 그려지기 때문에 각각의 서실 설정을 적용할 수 있다. 항목..

그래프 그리기 준비하기 Matplotlib에서 그래프를 작성하기 전에 피겨 오브젝트(피겨)와 서브플롯을 생성할 필요가 있다. 피겨는 서브플롯을 작성하는 영역이고 서브플롯은 그래프를 작성하기 위한 영역이다. 서브플롯은 최소 한 개이상 작성할 필요가 있다. 인라인 표시로 그리기 격자 생성 직접 x, y의 값 할당하기 add_subplot으로 서브플롯 배치 서브플롯 번호 할당 순서 확인 피겨 오브젝트 작성과 서브플롯 배치를 동시에 실행 subplots()에 따른 서브플롯 배치와 set_title() CSV파일을 읽어서 그래프 그리기 두개의 축을 가진 그래프 산포도 그래프 anime_master.csv 막대 그래프 눈금 레이블을 설정한 막대그래프 그리기 ax.bar() 대신에 ax.barh()를 사용해주면 수평..

결합 append() 와 pd.concat() pd.merge() on 인자에는 공통적인 열명을 적어준다. 해당 열명의 공통적인 값이 없는 값들은 생략되는데 how = "outer"라는 인자를 주면 한쪽 DataFrame에만 있는 행들도 추가해주고 없는 쪽의 값은 NaN으로 표시된다. how = "left"로 인자를 주면 왼쪽에 있는 a가 기준이 되어서 고정되고, c는 그 값에 맞춰 나오게된다. how = "right"로 주면 c는 고정된 상태에서 a가 동일한 C1값을 가지고 있을 때마다 맞춰 나오고 없는경우 NaN으로 표시

행위수준 모델링 조합논리회로와 순차논리회로의 설계, 설계된 회로의 시뮬레이션을 위한 테스트벤치의 작성에 사용 always 구문, initial 구문, task, function 내부에 사용 always 구문 always [@(sensitivity_list)] begin blocking_or_nonblocking statements; end @(sensitivity_list)는 always문의 실행을 제어 sensitivity_list (감지신호목록)에 나열된 신호들 중 하나 이상에 변화(event)가 발생했을 때 always 내부에 있는 begin-end 블록의 실행이 트리거 됨 begin-end블록은 절차형 문장들로 구성 blocking 할당문 또는 nonblocking 할당문에 따라 실행 방식이 달라..

연속할당문 : net형 객체에 값을 할당 assign문 continous_assign :: = assign [driving_strength][delay] net_assignments; 절차형 할당문 : variable형 객체에 값을 할당 always 블록, initial 블록, task, function 내부의 할당문 blocking 할당문 : 할당기호 = 을 사용 nonblocking 할당문 : 할당기호

어댑터 뷰 : 배열이나 파일, 데이터베이스에 저장된 데이터를 화면에 표시할 때 유용한 뷰 어댑터 뷰의 종류 리스트뷰 갤러리 스피너 그리드뷰 리스트뷰 : 항목들을 수직으로 보여주는 어댑터 뷰로서 상하로 스크롤이 가능 리스트뷰 예제 XML에서 데이터 가져와서 쓰려면 예제 : 커스텀 뷰 7주차 35분

- 표본 선택 - 점 추정 - 표본 분포의 소개 - x ̅ 에 대한 표본 분포 - p ̅에 대한 표본 분포 - 기타 표본 추출 방법 요소(element)는 자료가 수집되는 개체(entity)이다. 모집단(population)은 관심이 되는 모든 요소들의 집합이다. 표본(sample)은 모집단의 부분집합(subset)이다. 표본 모집단(sampled population)은 표본이 추출된 모집단 이다. 표본의 틀(frame)은 표본으로 추출될 요소들의 목록(list)이다. 표본을 뽑는 이유는 모집단에 대한 연구 문제의 대답을 위한 자료를 수집하기 위함이다. 표본의 결과는 단지 모집단 특성에 대한 추정치(estimates)을 제공한다. 그 이유는 꽤 단순한데, 표본이 오직 모집단의 부분만을 포함하고 있기 때문..