무직 백수 라이프 살아남기

**seaborn.heatmap()** 함수는 숫자 데이터를 색상으로 표현하여 직관적으로 이해하기 쉽게 만드는 히트맵을 그리는 데 사용됩니다. 마치 열 감지 카메라처럼 데이터의 값에 따라 색깔이 달라져서, 데이터의 분포와 패턴을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다. 히트맵이란?히트맵은 2차원 데이터를 색상으로 표현한 그래프입니다. 데이터 값이 클수록 밝거나 진한 색으로, 작을수록 어둡거나 옅은 색으로 표현됩니다. 이를 통해 데이터의 분포, 패턴, 상관관계 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. seaborn.heatmap() 함수 사용법```pythonseaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, ann..

Dask DataFrame은 큰 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위한 Python 라이브러리입니다. 이 문서에서는 Dask DataFrame의 최적화 기법을 소개하며, 쿼리 실행 전에 데이터 처리 과정을 개선하는 방법을 설명합니다.1단계: 최적화 단계Dask DataFrame은 쿼리 실행 전에 다음과 같은 최적화 단계를 거칩니다.프로젝션 푸시다운: 필요한 컬럼만 선택하여 처리 데이터량을 줄입니다.필터 푸시다운: 필터를 최대한 빨리 적용하여 처리 데이터량을 줄입니다.파티션 프루닝: 파티션 선택을 최대한 빨리 적용하여 처리 데이터량을 줄입니다.셔플 방지: 워커 간 데이터 셔플을 최소화하여 오버헤드를 줄입니다.자동 파티션 크기 조정: 컬럼 서브셋에 따라 파티션 개수를 자동으로 조정하여 스케줄러 및 셔플링과 같은..

DWT(Discrete Wavelet Transform)는 시간-주파수 영역에서 신호를 분석하는 강력한 신호 처리 기법입니다. 푸리에 변환과 유사하지만, DWT는 시간과 주파수 정보를 동시에 제공한다는 큰 장점이 있습니다. 즉, 신호의 특정 주파수 성분이 언제 나타나는지 알 수 있습니다.1. 웨이블릿이란 무엇인가?웨이블릿은 짧은 시간 동안 진동하는 작은 파동입니다. 일반적인 사인파와 달리, 웨이블릿은 유한한 길이를 가지며 빠르게 감쇠합니다. 이러한 특성 덕분에 DWT는 신호의 국지적인 특징을 분석하는 데 매우 효과적입니다.웨이블릿은 모더 웨이블릿(Mother Wavelet)과 스케일링 함수(Scaling Function), 또는 파더 웨이블릿(Father Wavelet)으로 정의됩니다.모더 웨이블릿($\..