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미오의 실험실 IT 분야 크리에이터 [python] 데이터 시각화 - matplotlib 선 그래프 그리기 🧸선그래프 그리기🧸 - 기본그래프 그리기(.plot()) - x = ['19','20','21','22','23'] y = [90443, 93135, 109831, 61235, 57321] # 위에 대응되는 날에 대한 코로나 확진자 수 🧸 제목(titile) 🧸 plt.plot(x,y)plt.title('2019~2023 년도별 코로나 확진자 수') ## 글자 색상 'red'로 변경 plt.plot(x,y)plt.title('2019~2023 년도별 코로나 확진자 수', color='red') ## 크기 변경plt.plot(x,y)plt.title( '2019~2023 년도별 코로나 확진자 수' , size=20) 반응형 🧸축 설명 추가(.xlabel() / .ylabel()) 🧸 plt.plot(x,y)plt.title('2019~2023 년도별 코로나 확진자 수')plt.xlabel('일')plt.ylabel('확진자 수') ## 축 색상 지정plt.plot(x,y)plt.title( '2019~2023 년도별 코로나 확진자 수') plt.xlabel('일', color = 'green')plt.ylabel('확진자 수', color = 'blue') ## 축의 위치 지정plt.plot(x,y)plt.title( '2019~2023 년도별 코로나 확진자 수') plt.xlabel('일', color 🧸범례(.legend()) 추가 🧸 plt.plot(x,y, label = '확진자 수 증가 추이')plt.legend()plt.title( '2019~2023 년도별 코로나 확진자 수')plt.xlabel('일', color = 'blue', loc = 'right') plt.ylabel('확진자 수', color = 'blue', loc = 'top') plt.yticks([50000,70000, 90000, 110000]) # 범례 위치 지정과 관련된 인수 10개# 'best', 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'l 🧸표식 옵션🧸 표식 옵션은 아래 4가지 정도만 기억하시면 됩니다. ① 표식 스타일, ② 표식 크기, ③ 표식 테두리, ④ 표식 채우기 ## 표식 스타일 지정plt.plot(x,y, marker = 'o') # 표식 모양 # 표식 크기 설정plt.plot(x,y, marker = 'o', markersize = 10) # 표식 테두리 색상 설정plt.plot(x,y, marker = 'o', markersize = 10, markeredgecolor = 'red') # 표식 채우기 색상 설정plt.plot(x,y,linewidth = 🧸선 스타일 지정🧸 ① 두께, ② 모양, ③ 색상, ④ 투명도 # 선 두께 설정plt.plot(x,y, linewidth = 10) ## 선 스타일 예시plt.plot(x,y,linewidth = 2, linestyle = 'dashdot') plt.plot(x,y,linewidth = 2, linestyle = '--') ## 선 색상 지정plt.plot(x,y,linewidth = 2,color='red') ## 선 투명도 지정plt.plot(x,y, alpha = 0.5) ## 포맷(색상, 표식, 선 스타일)을 활용한 그래프 옵션 설정plt.pl 🧸텍스트 삽입🧸 plt.plot(x,y)plt.title('2019~2023 년도별 코로나 확진자 수')for i, txt in enumerate(y) : plt.text(x[i], y[i] + 1000 , txt, ha = 'center', color = 'red')# ha는 텍스트 위치 ('left','center','right') 지정 인수 🧸축약어🧸 여러 그래프 옵션들 중에서 옵션 지정을 위해 markersize, markeredgecolor, markerfacecolor, linestyle 등 매우 긴 명령어를 입력해야 했는데요. 이를 축약해서 작성할 수도 있어요. 주요 명령어에 대한 축약어는 아래와 같아요. 🧸기타 환경 세팅🧸 ## 그래프 크기 조정plt.figure(figsize = (10,5)) plt.plot(x,y) ## 그래프 해상도 조정 # dpi (dots per inch)plt.figure(figsize = (10,5), dpi = 200) plt.plot(x,y) ## 배경색 설정plt.figure(facecolor = 'yellow')plt.plot(x,y) ## y축의 값을 역순으로 정렬plt.gca().invert_yaxis()## 그래프 파일로 저장plt.plot(x,y)plt.savefig("경로명/그래프파일명.png", dpi 27 - 기본그래프 그리기(.plot()) - x = ['19','20','21','22','23'] y = [90443, 93135, 109831, 61235, 57321] # 위에 대응되는 날에 대한 코로나 확진자 수 데이터시각화 선그래프 파일로 저장 2024.01.04 블로그 검색 더보기 [python]데이터 시각화 - matplotlib 막대그래프 namu.wiki 코로나나우 - 나무위키 다음 날 발표결과를 하루 전에, 예측하는 코로나퓨처나우가 제공되어, 매일 22시경에 만약 예상 확진자가...날이 거의 없고 틀리는 편이다.. 주로 확진자 수를 작게 잡아 틀리는 편.. 질본에서 제공하는 기능 외... 개요 수익 역사 기능 코로나나우 가넷 관련 문서 2024.01.22 웹문서 검색 더보기 데이터다람쥐 - 나무위키 코로나바이러스감염증-19 - 나무위키 aao.lookoutmiso.com 증명하기 지금의 코로나 확진자 현황을 그래프로 나타낸다. 1. 코로나 확진자 추이 코로나 바이러스에 의한 확진자 수는 전 세계적으로 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 추이를 통해 코로나 바이러스의 전파 상황을 파악할 수 있으며, 많은 정책 결정과 예방 조치를 적절히 취할 수 있습니다. 다음은 코로나 확진자 추이를 나타내는 그래프입니다...확진자 추이 그래프](그래프 이미지 링크) 위 그래프는 일별 확진자 수를 나타내고 있으며, X축은 날짜, Y축은 확진자 수를 나타냅니다. 그래프를 통해 20XX년 X월부터 현재까지의 확진자 추이를 확인할 수 있습니다. 초기에는 몇몇 지역에서만 확진자가 발생했지만... 2. 지역별 확진자 현황 코로나 바이러스의 확산은 전세계적인 현상이지만, 각 지역마다 확진자 수와 확산 속도는 다를 수 있습니다. 지역별 확진자 현황은 해당 지역에서의 감염 상황을 파악하고, 적절한 대응을 취할 수 있는 중요한 정보입니다. 지역 A 총 확진자 수: [숫자] 일일 확진자 수: [숫자] 완치자 수: [숫자] 사망자 수: [숫자] 지역 A는 현재 많은 확진자가 발생하고 있으며, 일일 확진자 수는 계속해서 증가하고 있습니다. 대응 조치는 강화되고 있으나, 추가적인 조치가 필요해 보입니다. 보건 당국은 지역 A에 대한 주의와 지침을 발령하고, 테스트 3. 예방 수칙 코로나 바이러스의 전파를 예방하기 위해서는 각 개인이 지켜야 하는 예방 수칙이 있습니다. 이러한 수칙을 엄격히 지키면 우리 모두의 건강과 안전을 지킬 수 있습니다. 착용 마스크 외출 시 무조건 마스크를 착용해야 합니다. 올바른 착용 방법을 알고 교체 주기를 준수해야 합니다. 마스크 착용으로 인한 불편함이나 호흡 곤란을 느낀다면 의료진의 조언을 따라야 합니다. 손 세정 항상 손을 깨끗이 씻어야 합니다. 비누와 물을 사용하여 20초 이상 손을 비틀어서 씻어야 합니다. 알코올 기반의 손 세정제를 사용할 수도 있습니다. 사회... 3. 성별 및 연령별 확진자 분포 코로나 바이러스 감염은 성별과 연령에 따라 다른 양상을 보일 수 있습니다. 이러한 성별과 연령별 확진자 분포를 파악하여 감염 추이와 취약 군집을 파악할 수 있습니다. 성별 분포 남성 확진자 수: [숫자] 여성 확진자 수: [숫자] 코로나 바이러스는 성별에 따라 감염률에 차이가 있을 수 있습니다. 현재 남성과 여성 간의 확진자 비율을 확인하고, 추가적인 조치가 필요한 지역이나 집단을 파악하여 대응할 수 있습니다. 연령별 분포 0~9세 확진자 수: [숫자] 10~19세 확진자 수: [숫자] 20~29세 확진자 수: [숫자] 30~39세 코로나 바이러스에 의한 확진자 수는 전 세계적으로 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 추이를 통해 코로나 바이러스의 전파 상황을 파악할 수 있으며, 많은 정책 결정과 예방 조치를 적절히 취할 수 있습니다. 다음은 코로나 확진자 추이를 나타내는 그래프입니다...확진자 추이 그래프](그래프 이미지 링크) 위 그래프는 일별 확진자 수를 나타내고 있으며, X축은 날짜, Y축은 확진자 수를 나타냅니다. 그래프를 통해 20XX년 X월부터 현재까지의 확진자 추이를 확인할 수 있습니다. 초기에는 몇몇 지역에서만 확진자가 발생했지만... 2023.12.24 코로나 확진자 현황 그래프: 변화 추이와 지역별 비교 분석 국내 코로나 확진자 현황 그래프: 최신 통계와 변동 추이 파악 engineer-yoonjinchoi.tistory.com EnJinnier [논문리뷰] 검색어 빈도 데이터를 반영한 코로나 19 확진자수 예측 딥러닝 모델 1. 사전 정리 본 논문은 과거 확진자수와 검색어 빈도 데이터를 결합하여 5일 후의 코로나 19 확진자 수를 선제적으로 예측하는 모델을 개발하는데 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구는 의학적 방법이나 임상적 데이터가 아닌 구글 트렌드를 바탕으로 생성된 검색어 빈도 데이터를 가지고 딥러닝(DNN & LSTM)을 이용해 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있는지 탐색적 데이터 분석을 시도하였다. 사용된 입력 데이터 2020년 1월 30일부터 2021년 2월 28일 까지의 데이터 입력 데이터는 다음 두 개의 변수로 구성됨 1. 확진자수(중앙방역대책본부가 2. 예측 모델 구성 사용할 모델은 다음과 같다. - 심층신경망(Deep Neural Network: DNN) : 입력층(input layer)과 출력층 사이에 많은 은닉측을 포함하여 다양한 비선형적 관계를 학습할 수 있음 - 순환 신경망 (Recurrent Neural Network: RNN) : 심층신경망 의 한 종류로서 시계열 데이터 처리에 적합 2.1 심층신경망(DNN) 모델 - 케라스(keras) 기반 - 층(layer)을 차례대로 쌓는 순차적 방법(sequential method)을 사용해 1개의 예측값을 발생시키는 출력층과 5개의 은 3. 분석 결과 3.1 DNN 모델 적용 과거 확진자수만을 가지고 예측 vs 과거 확진자수 + 검색어 빈도 데이터를 함께 고려하여 예측 중 어떤 방식이 오류율이 더 낮은지도 함께 확인하기 위해 - 입력 데이터 세트를 2가지 형태(확진자수 vs 확진자수 + 검색어 빈도)로 구분 하였으며 모든 데이터가 시계열 데이터이기 때문에 정확성을 높이기 위해 - 요일변수를 더미변수로 전환하여 2가지 데이터 세트에 각각 포함 시켰다. 주황색과 회색 실선 : 확진자수 예측 그래프파란색 실선: 실제 그래프 결과적으로, 인구수 250만 명 이상의 도시에서는 그래프 간의 5 본 논문은 과거 확진자수와 검색어 빈도 데이터를 결합하여 5일 후의 코로나 19 확진자 수를 선제적으로 예측하는 모델을 개발하는데 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구는 의학적 방법이나 임상적 데이터가 아닌 구글 트렌드를 바탕으로 생성된 검색어 빈도 데이터를 가지고 딥러닝(DNN & LSTM)을 이용해 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있는지 탐색적 데이터 분석을 시도하였다. 사용된 입력 데이터 2020년 1월 30일부터 2021년 2월 28일 까지의 데이터 입력 데이터는 다음 두 개의 변수로 구성됨 1. 확진자수(중앙방역대책본부가 2024.01.26 [논문구현] 코로나 확진자수 예측 모델 - DNN a-news.co.kr news "코로나 유행 이달 하순 정점…확진자 20만명 넘을수도" 발표한 '수리모델링으로 분석한 코로나19 유행 예측'에 따르면, 다수의 연구팀은 이달 말 20만명 중후반...심은하 교수 연구팀은 이달 말 30만명에 가까운 국내발생 확진자가 나올 수 있다고 전망했다. 국내발생... 2022.08.10 전체보기 코로나 누적확진자 2천만명 돌파 17개 시도에서 코로나19 확진 판정을 받은 사람은 11만5천311명으로 집계됐다. 이날 0시까지 코로나19 누적 확진자 수는 1천993만2천439명이었는데, 오후 9시 중간집계에서 이미 2천만명이 넘었다. 누적 확진자가... 코로나 신규확진자 2만286명, 45일만에 2만명대 1만8천511명→1만9천323명→2만286명으로 하루 평균 1만5천989명이다. 일일 신규 확진자 수 증가세가 이어지자 정부는 지난 8일 "코로나19가 다시 확산국면으로 전환됐다"며 재유행이 시작됐음을 밝히면서 경각심... dev-hyonie.tistory.com 개발 일기 by 효니 [python] 데이터 시각화 라이브러리 Matplotlib Matplotlib 라이브러리 설치 - 로컬 💻 데이터 시각화를 효과적으로 하기 위해 해당 라이브러리를 설치한다. pip install matplotlib Matplotlib 사용하기 - 코랩 📊 코랩에서는 이미 설치가 되어 있기 때문에 클라우드 설치가 필요없다. 해당 코드는 사계절별 코로나 확진자수를 시각화하여 그래프로 나타낸 것이다. 각 시즌별 확진자 수가 어떻게 변하는지 한눈에 파악할수 있다. import matplotlib.pylab as plt season = ['spring', 'summer', 'autumn', 'winter'] corona = [400, 800, 600, 1200] #plt.plot(season,corona) plt.bar(season,corona, width=0.5, color="orang 각각의 차트를 따로보기 📈 Matplotlib의 plt. Matplotlib(A,B,C) 함수는 여러 개의 차트를 하나의 화면에 배열 형태로 출력할 때 사용된다. 이함수는 세개의 인자를 받는다. plt.subplot(A,B,C) A: 전체 그림 영역을 행으로 나눌 개수 B: 전체 그림 영역을 열로 나눌 개수 C: 현재 그릴 차트의 위치를 나타낸다. 예를 들어 `plt.subplot(2,2,1)`은 전체 그림영역을 2행 2열로 나눈뒤, 현재 그릴 차트의 위를 첫번째로 설정한다는 것을 의미한다. 이러한 형태로 사용하면 한 화면에 여러 개의 서브 차트를 배열 형태 연도별로 선그래프로 시각화 📅 위 코드는 축구 선수들의 레이팅을 연도별로 선그래프로 시각화하는 예시이다. import matplotlib.pyplot as plt son = [6.53, 7.14, 6.99, 7.1, 6.15] #손흥민 연도별 레이팅 kane = [7.53,7.68, 7.6, 7.38,7.4] #해리케인 연도별 레이팅 erikson = [7.4, 7.53, 7.4, 7.08, 6.51] #에릭센의 연도별 레이팅 year = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019 ] plt.plot(year, erikson, 'g--', 산정도 분포 확인하기 🌐 위 코드는 축구 선수들의 골과 어시스트를 산점도(스캐터 플롯)로 시각화하는 예시이다. import matplotlib.pyplot as plt goals = [13, 9, 8,4, 3] #각 선수의 골수 assists = [2,9,4,2,0] #각 선수의 어시스트 수 players = ["kane", "Son","Alli", "erikson", "Moura"] plt.scatter(goals, assists) #x축과y축으로 설정하여 산점도를 그린다. for goal, assist, player in zip(goals, a 7 코랩에서는 이미 설치가 되어 있기 때문에 클라우드 설치가 필요없다. 해당 코드는 사계절별 코로나 확진자수를 시각화하여 그래프로 나타낸 것이다. 각 시즌별 확진자 수가 어떻게 변하는지 한눈에 파악할수 있다. import matplotlib.pylab as plt season = ['spring', 'summer', 'autumn', 'winter'] corona = [400, 800, 600, 1200] #plt.plot(season,corona) plt.bar(season,corona, width=0.5, color="orang Python 파이썬 데이터시각화 matplotlib 선그래프 산점도 파이썬시각화 시각화라이브러리 2024.05.06 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 임우유 에세이 분야 크리에이터 재택근무를 하려는 자, 그 눈총을 견뎌라 정원의 3할을 넘지 않는 범위 내에서 재택근무를 허용했다. 스무 명 남짓인 우리 부서에서는 하루에 여섯 명 정도가 재택근무의 행운을 쥘 수 있었다. 코로나 확진자 수 그래프가 급격히 상승세를 띠게 되자 재택근무는 주 2회에서 주 3회가 되었다. 매주 3일씩 행복이 확실하고 착실하게 주어졌다. 부서원 모두가 재택... 브런치북 출근을 사랑하는 방법 재택근무 회사 코로나 2023.10.22 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com Rosa Rosa - 카카오스토리 공화국 통계 (2020년 3월- 2022년 10월 28일 기준) 첫번째 그래프: 코로나 확진자수 두번째 그래프: 코로나 사망자수 세번째 그래프: 코로나백신 접종자수 백신이 감염과 사망을 막아주는 효과가 있다면 접종자수... 2022.10.31 카카오스토리 검색 더보기 에세이 크리에이터 보기