<jupyter_start><jupyter_text>Jupyter Widgets  UI widgets시각화된 UI 위젯 사용법  슬라이더 바슬라이더 바 형태로 값을 세팅할 수 있다.<jupyter_code>import ipywidgets as widgets

slider = widgets.IntSlider(20, min=0, max=100)
slider<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Select box셀렉트 박스 형태로 값을 세팅할 수 있다.<jupyter_code>import altair as alt
import ipywidgets as widgets
from vega_datasets import data

source = data.stocks()

stock_picker = widgets.SelectMultiple(
    options=source.symbol.unique(),
    value=list(source.symbol.unique()),
    description='Symbols')

# The value of symbols will come from the stock_picker.
@widgets.interact(symbols=stock_picker)
def render(symbols):
  selected = source[source.symbol.isin(list(symbols))]

  return alt.Chart(selected).mark_line().encode(
      x='date',
      y='price',
      color='symbol',
      strokeDash='symbol',
  )<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Pandas Display  data_table 세팅data_table 을 세팅하면 filter 를 세팅해준다던가 불려온 데이터를 페이지별로 보는 것이 가능하다.<jupyter_code>%load_ext google.colab.data_table
from vega_datasets import data
data.cars()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>데이터 테이블을 해제하면 원래 기본값으로 보여주는대로 볼 수 있다.<jupyter_code>%unload_ext google.colab.data_table
data.cars()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>lenlen 함수로 데이터 전체 갯수를 알 수 있다.<jupyter_code>df=data.cars()
len(df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>head tail 함수앞에 5줄만 혹은 뒤에 5줄만 가져올 수 있다.<jupyter_code># df.head()
# df.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>직접 숫자를 지정해서 불러올 범위를 지정할 수도 있다.<jupyter_code># head 로 350 번째로 이동, tail 로 거기서부터 앞에 5개를 가져옴
df.head(350).tail(5)
# tail 로 뒤에서 356 번 앞으로 이동, head 로 거기서부터 앞에 6개를 가져옴
df.tail(356).head(6)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>시각화 함수  cv2_imshow이미지를 볼 수 있게 해주는 함수 라이브러리<jupyter_code>from google.colab.patches import cv2_imshow<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>alt chart막대그래프로 보여주는 함수 라이브러리<jupyter_code># load an example dataset
from vega_datasets import data
cars = data.cars()

# plot the dataset, referencing dataframe column names
import altair as alt
alt.Chart(cars).mark_bar().encode(
  x='mean(Miles_per_Gallon)',
  y='Origin',
  color='Origin'
)
# load an example dataset
from vega_datasets import data
cars = data.cars()

# plot the dataset, referencing dataframe column names
import altair as alt
alt.Chart(cars).mark_bar().encode(
  x=alt.X('Miles_per_Gallon', bin=True),
  y='count()',
  color='Origin'
)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>tensorflow 버전 선택 원하는 버전의 텐서플로우를 사용하기 위해 선택할 수 있도록 설치를 진행한다.<jupyter_code># To determine which version you're using:
!pip show tensorflow

# For the current version: 
!pip install --upgrade tensorflow

# For a specific version:
!pip install tensorflow==1.2

# For the latest nightly build:
!pip install tf-nightly<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>설치된 텐서플로우의 버전을 선택할 수 있다.<jupyter_code>%tensorflow_version 1.x

%tensorflow_version 2.x<jupyter_output>TensorFlow 1.x selected.
TensorFlow 2.x selected.
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10412440838404327, 'fraction_numerical': 0.010818120351588911, 'mean_word_length': 6.078947368421052, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 44, '<?xml version=': 0, '>': 44, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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