Python 244

[ Python ] Remine API 사용하기

Redmine Python을 이용하면 일감관리, 노트관리, 뉴스 등을 자동화하거나 다른 서비스와 연동할 수 있다. 모듈설치 pip install python-redmine 접근방법은 "User / Password"와 "API Key" 인증 2가지가 있다. API Key를 허용하는 방법은 글 하단에 표기하였다. redmine = Redmine('url', username=' ', password=' ') redmine = Redmine('url', key=' ') 신규 일감(Issue) 생성하기 from redminelib import Redmine import datetime redmine = Redmine('url', key=' ') issue = redmine.issue.create( project_..

[ Python ] matplotlib plot Shading Area (특정구간 강조)

그래프를 추출할 때, 쉐딩(강조)을 적용하기. 엔지니어의 보고서에 그래프 넣기 기본 x, y 막대 그래프 x = [ x + 1 for x in range(30) ] y = [ randint(1,5) for x in range(30) ] 단일 구간 강조 import matplotlib.pyplot as plt from random import randint a = 3 b = 8 plt.axvspan(a, b, color='blue', alpha=0.1) plt.plot(x, y) plt.show() 여러구간 강조 하기 (구간 지정) import matplotlib.pyplot as plt from random import randint z = {3:4,15:20,25:29} # 구간 Dictionary f..

[ Python ] eval과 literal_eval 차이

eval 함수는 표현식 string 값 그대로 실행할 수 있도록 하는 Built-in함수이다. print(eval('1+1')) # 산술연산 print(eval('{1:10}')) # 타입변경 이렇게 강력한 함수지만, 시스템 명령어도 그래도 실행할 수 있기 때문에, 보안상 위험할 수 있다. eval('__import__("os").getcwd()') 'D:\\note' literal_eval는 eval() 함수와 동일한 기능을 하지만 형변환 정도만 가능하다. from ast import literal_eval print(type(literal_eval('{1:10}'))) # 타입변경 연산, 시스템 명령어는 에러를 발생시킨다. print(literal_eval('1+1')) # 산술연산 ---------..

[ Python ] pandas를 이용한 bar graph (stacked)

1. 기본 bar 그래프 그리기 import pandas as pd month = [ 'Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec' ] data = { "Banana":[52, 83, 82, 53, 99, 94, 83, 74, 87, 70, 63, 74], "Orange":[99, 71, 77, 57, 87, 50, 59, 58, 63, 76, 51, 88], "mango":[50, 71, 93, 82, 70, 58, 55, 97, 76, 52, 97, 83], } df = pd.DataFrame(data,index=month) df.plot(kind="bar",figsize=(15,10)) 2. 스택그래프를 그리려면, s..

[Python] wordcloud 만들기

라이브러리 설치 pip install wordcloud pip install matplotlib 텍스트의 빈도를 계산하여 클라우드 그리기 text = ''' 파이썬 파이썬 자바 파이썬 C언어 GOLANG 파이썬 ASP 자바스크립트 파이썬 C++ C언어 델파이 파이썬 ''' from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt wordcloud = WordCloud(font_path='NanumBarunGothic.ttf', background_color='black').generate_from_text(text) plt.figure(figsize=(5,5)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') ..

[Python] seaborn을 이용한 간단한 heatmap 그리기

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 7 X 7 2차원 배열과 X축 , y축 value = [[10,20,30,30,40], [10,20,30,30,40], [10,20,30,30,40], [10,20,30,30,40], [10,20,30,30,40]] x = ['X1', 'X2', 'X3', 'X4', 'X5'] y = ['Y1', 'Y2', 'Y3', 'Y4', 'Y5'] # create Dataframe df = pd.DataFrame(value,columns=x, index=y) # heatmap fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10)) # figsize ax = sns..