2018.8.17(토) 파이콘 한국 2018에서 발표한 'Dive Into 파이써니스쿨'의 발표 내용입니다. 발표한 코드는 https://github.com/greatsong/pycon2018/ https://notebooks.azure.com/greatsong/libraries/pycon2018 에서 보실 수 있습니다.

1. 2020년, 만약 모든 과목 선생님들이 파이썬을 배운다면?
>>> DIVE INTO 파이써니스쿨 <<<
송석리(greatsong21@gmail.com)

2. [ 간단한 자기소개 ]
2005 ~ 2015 선린인터넷고등학교 교사
2016 ~ 현재 한성과학고등학교 교사
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3. [ 2017년 10월 파이썬 세미나 ]
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4. 2020 파이써니스쿨 PyGo
* 본 발표내용에서 사용된 코드는 연산자, for, if, list로 제작되었습니다.
5

5. 2020 파이써니스쿨 PyGo
* 본 발표내용은 실화를 바탕으로 한 Fiction임을 알려드립니다.
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6. 2020 파이써니스쿨 PyGo
#1교시 - 사회 시간
2020년 파이고의 1교시는 사회 시간입니다.
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7. * 출처 : 통합사회 교과서(구정화 등), 천재교육
6

8. [ 공공데이터포털 data.go.kr ]
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9. [ 데이터 살펴보기 ]
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10. “봄과 가을은 정말 줄고 있을까?”
“기온이 가장 긴 기간동안 증가한 때는?”
“데이터를 기반으로 24절기를 다시 나눈다면?”
…
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[ 데이터에 질문하기 ]

11. [ 연 평균기온 변화 그래프 ]
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12. “지구온난화로 100년 전보다 지금이 더 더울까?”
“보통 가장 더운 시기는 언제쯤일까?”
“서울이 가장 더웠던 해는 언제였을까?”
…..
[ 다음 시간에는 ]
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13. 파이고의 2교시, 통계 시간입니다.
2020 파이써니스쿨 PyGo
#2교시 - 통계 시간
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14. “지구온난화로 100년 전보다 지금이 더 더울까?”
“보통 가장 더운 시기는 언제쯤일까?”
“서울이 가장 더웠던 해는 언제였을까?”
…..
[ 서울의 기온 데이터 ]
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[ 최고 기온 데이터 - 꺽은선 그래프 ]

16. 1. 라이브러리 불러오기
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []
for row in data :
if row[-1] != '' :
result.append(float(row[-1]))
plt.plot(result)
plt.show()

17. 2. csv 데이터 읽어오기
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []
for row in data :
if row[-1] != '' :
result.append(float(row[-1]))
plt.plot(result)
plt.show()

18. 3. 최고 기온 데이터 저장하기
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []
for row in data :
if row[-1] != '' :
result.append(float(row[-1]))
plt.plot(result)
plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []
for row in data :
if row[-1] != '' :
result.append(float(row[-1]))
plt.plot(result)
plt.show()
4. 꺽은선 그래프로 그려주기

20. 5. 다양한 형태의 그래프로 그려보기
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []
for row in data :
if row[-1] != '' :
result.append(float(row[-1]))
plt.hist(result, bins= 100)
plt.show()

21. [ 기온 데이터 - 히스토그램 ]
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22. [ 계절별 기온 데이터(1월, 8월) - 히스토그램 ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
jan = []
aug = []
for row in data :
if row[-1] != '' and row[0].split('-')[1] == '01' :
jan.append(float(row[-1]))
if row[-1] != '' and row[0].split('-')[1] == '08' :
aug.append(float(row[-1]))
plt.hist(jan, bins = 100)
plt.hist(aug, bins = 100)
plt.show()

23. [ 계절별 기온 데이터(1월, 8월) - 히스토그램 ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
jan = []
aug = []
for row in data :
if row[-1] != '' and row[0].split('-')[1] == '01' :
jan.append(float(row[-1]))
if row[-1] != '' and row[0].split('-')[1] == '08' :
aug.append(float(row[-1]))
plt.hist(jan, bins = 100)
plt.hist(aug, bins = 100)
plt.show()

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[ 계절별 기온 데이터(1월, 8월) - 히스토그램 ]

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[ 계절별 기온 데이터(1월, 8월) - 수염 상자 그림 ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
jan = []
aug = []
for row in data :
if row[-1] != '' and row[0].split('-')[1] == '01' :
jan.append(float(row[-1]))
if row[-1] != '' and row[0].split('-')[1] == '08' :
aug.append(float(row[-1]))
plt.boxplot([jan, aug])
plt.xticks((1,2), ['Jan','Aug'])
plt.show()

26. 13
[ 계절별 기온 데이터(1월, 8월) - 수염 상자 그림 ]

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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
month = [[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]] #12개
for row in data :
if row[-1] != '' :
month[int(row[0].split('-')[1])-1].append(float(row[-1]))
plt.boxplot(month, showfliers=False)
plt.show()
Colored by Color Scripte
[ 월별 최고 기온 분포 - 수염 상자 그림 ]

28. 13
[ 월별 최고 기온 분포 - 수염 상자 그림 ]

29. [ 8월의 최저 기온 분포 - 상자 그림 ]
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30. "인구 통계의 변화는 미래와 관련된 것 가운데 정확한 예측을
할 수 있는 유일한 사실이라는 이유 때문에도 중요하다."
- 피터 드러커 15

31. [ 인구 데이터 - 행정안전부 ]
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32. “우리 동네의 인구구조는 어떻게 생겼을까?”
“제주도는 정말 여성의 비율이 더 높을까?”
“우리 동네와 가장 인구구조가 비슷한 지역은 어딜까?”
…..
[ 호기심으로 시작하는 데이터 분석 ]
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33. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리동네 인구 구조 그려보기 ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('age.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
result = []
for row in data :
if '신도림' in row[0] :
for i in range(3,len(row)) :
result.append(int(row[i]))
plt.plot(result)
plt.show()

34. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리동네 인구 구조 그려보기 ]
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35. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리동네 항아리 구조 그려보기 ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('gender.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
m_result = []
w_result = []
name = '신도림'
for row in data :
if name in row[0] :
for i in range(3,(len(row)-1)//2) :
m_result.append(-int(row[i]))
w_result.append(int(row[i+(len(row)-1)//2]))
break
plt.title(name + ' 지역의 성별 인구구조 그래프')
plt.barh(range(len(m_result)),m_result, color = 'hotpink', label = '남 ')
plt.barh(range(len(w_result)),w_result, color = 'indigo', label = '여 ')
plt.legend()
plt.show()

36. 18
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리동네 항아리 구조 그려보기 ]

37. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 제주도는 여성 비율이 더 높을까? ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('gender.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
m = []
f = []
age = []
name = input('궁금한 동네를 입력해주세요 : ')
for row in data :
if name in row[0] :
for i in range(3,(len(row)-1)//2) :
m.append(int(row[i]))
f.append(int(row[i+(len(row)-1)//2]))
age.append(i-3)
break
plt.title(name+' 지역의 성별 인구 그래프')
plt.scatter(m, f, c = age, alpha=0.5, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.plot(range(max(f)),range(max(f)), 'g')
plt.show()

38. 19
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 제주도는 여성 비율이 더 높을까? ]

39. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]
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40. 20
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family = 'AppleGothic')
f = open('age.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
next(data)
data = list(data)
pivot = []
name = input('어떤 지역의 인구구조가 궁금하신가요? : ')
for row in data :
if name in row[0] :
for i in range(3,len(row)) :
pivot.append(int(row[i])/int(row[2]))
break
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]

41. 20
mn = 1
for row in data :
s = 0
for i in range(3, len(row)) :
row[i] = int(row[i])/int(row[2])
tmp = (row[i] - pivot[i-3])
s = s + tmp
if s < mn and (name not in row[0]) :
result = []
for i in range(3, len(row)) :
result.append(row[i])
mn = s
result_name = row[0]
plt.plot(pivot, label = name)
plt.plot(result, label = result_name)
plt.legend()
plt.show()
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]

42. 21
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]

43. 21
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]

44. 22
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]

45. [ 데이터 분석 팀 프로젝트 영상 ]
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46. 2020년 파이고의 3교시는 과학 시간입니다.
2020 파이써니스쿨 PyGo
#3교시 - 과학 시간
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47. 24

48. [ 3차원 공간에 직육면체 생성 ]
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49. [ 속성(크기, 위치, 색깔 등) 설정하기 ]
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50. [ 변화된 위치 = 현재 위치 + 속도 x 시간 ]
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51. [ 속도의 방향 ]
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52. [ 변화된 속도 = 현재 속도 + 가속도 x 시간 ]
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53. [ 속도의 방향 ]
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54. [ 과학 수행평가 공지 ]
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55. 2020년 파이고의 4교시는 영어 시간입니다.
2020 파이써니스쿨 PyGo
#4교시 - 영어 시간
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56. [ 돌발 퀴즈 - 어린왕자의 저작권은? ]
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57. [ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 1 ]
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58. [ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 1 ]
{'Chapter': 27, 'one': 78, 'Once': 2, 'when': 30, 'I': 342, 'was': 155, 'six': 11,
'saw': 13, 'a': 384, 'magnificent': 3, 'picture': 3, 'in': 123, 'book': 4, 'about': 29,
'the': 741, 'jungle,': 1, 'called': 1, 'True': 1, 'Stories.': 1, 'It': 35, 'showed': 4,
'boa': 11, 'constrictor': 4, 'swallowing': 1, 'wild': 2, 'beast.': 1, 'Here': 2, 'is': 98,
'copy': 1, 'of': 259, 'picture.': 1, 'In': 5, 'it': 70, 'said:': 2, '"Boa': 1,
'constrictors': 2, 'swallow': 1, 'their': 12, 'prey': 1, 'whole,': 1, 'without': 12,
'chewing.': 1, 'Afterward': 1, 'they': 46, 'are': 74, 'no': 49, 'longer': 6, 'able': 5,
'to': 349, 'move,': 1, 'and': 188, 'sleep': 3, 'for': 99, 'months': 1, 'need': 10,
'digestion."': 1, 'those': 18, 'days': 5, 'thought': 8, 'lot': 3, 'jungle': 1,
'adventures,': 1, … }
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59. [ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 2 ]
[('the', 829), ('i', 403), ('a', 396), ('to', 366), ('and', 333), ('of', 278), ('he', 255), ('you', 252),
('little', 232), ('prince', 171), ('that', 166), ('was', 161), ('said', 158), ('my', 143), ('but',
140), ('it', 136), ('for', 132), ('in', 130), ('me', 114), ('is', 107), ('on', 105), ('be', 102), ('his',
97), ('one', 96), ('have', 90), ('at', 85), ('all', 85), ('its', 83), ('are', 82), ('what', 77), ('if', 75),
('so', 74), ('as', 71), ('they', 69), ('then', 69), ('had', 69), ('no', 65), ('this', 65), ('planet', 65),
('him', 64), ('very', 61), ('not', 59), ('with', 58), ('like', 58), ('them', 57), ('im', 57), ('when',
53), ('from', 49), ('do', 49), ('flower', 49), ('by', 48), ('there', 45), ('good', 45), ('your', 43),
('never', 42), ('an', 41), ('who', 41), ('stars', 40), ('out', 40), ('too', 39), ('time', 38),
('would', 38), ('know', 38), ('sheep', 38), ('up', 37), ('where', 37), ('can', 36), ('just', 36),
('fox', 35), ('again', 33), ('dont', 33), ('about', 32), ('asked', 32), ('she', 32), ('only', 31),
('youre', 31), ('more', 30), ('here', 29), ('made', 29), ('king', 29), ('or', 28), ('nothing', 28),
('were', 28), ('chapter', 27), ('answered', 27), ('which', 27), ('thats', 27), ('how', 27),
('come', 27), ('course', 26), ('will', 25), ('ill', 25), ('now', 25), ('her', 25), ('been', 24),
('people', 24), ('man', 24), ('way', 24), ('youll', 24), ('make', 23)]
30

60. [ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 3 ]
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61. [ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 3 ]
31

62. [ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 4 ]
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63. pip install wordcloud
32
[ 어린왕자 단어장 만들기 프로젝트 - step 4 ]

64. 2020년 파이고등학교 이야기, 어떠셨나요?
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65. The future is already here — it's just not very evenly distributed.
- William Ford Gibson
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66. Python can't change the world.
Python community can change the world.
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67. Python can't change the world.
Python community can change the world.
34

68. 송석리(greatsong21@gmail.com)
https://github.com/greatsong/pycon2018
감사합니다 :)
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