import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import gaussian_kde# 샘플 데이터data = np.random.randn(1000)# 히스토그램plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# KDEkde = gaussian_kde(data)x = np.linspace(min(data), max(data), 1000)plt.plot(x, kde(x))plt.show() 일단 sciypy.stats에서 gaussian_kde를 불러와서 사용해야 하는 듯하다. 이렇게 하기 싫으면 seaborn을 사용해야 한다.

크게, 1) 그래프 생성 2) 꾸미기 3) 그래프 출력 이렇게 나눠서 생각하면 편하다. 1. 그래프 생성 1) 선 그래프plt.plot(x, y)  2) 막대그래프plt.bar(['A', 'B', 'C'], [10, 20, 30])   3) Scatter Plotplt.scatter(x, y)  4) 히스토그램data = np.random.randn(1000) plt.hist(data, bins=30)  2. 꾸미기plt.title('Sine Wave Example') # 제목 추가plt.xlabel('X-axis') # x축 레이블plt.ylabel('Y-axis') # y축 레이블plt.grid(True) # 격자 추가plt.legen..

1. 딕셔너리 생성 후 해시 테이블 기본 형태인덱스해시 값키 값0NoneNoneNone1NoneNoneNone2NoneNoneNone3NoneNoneNone4NoneNoneNone5NoneNoneNone6NoneNoneNone7NoneNoneNone (처음 딕셔너리가 만들어지면 이런 식으로 인덱스만 결정된 채 나머지 데이터는 비어있는 상태의 8행의 테이블이 만들어진다고 한다.) 2. 값이 입력 되었을 때 해시 테이블의 형태인덱스해시 값키 값034891759823412'Alice''010-1234-5678'145981769173452'Bob''010-2345-6789'258917234123412'Carol''010-3456-7890'3NoneNoneNone4NoneNoneNone5NoneNoneNone6N..