안녕하세요, goorm 이동규 입니다.
답변이 늦어져 대단히 죄송합니다.
터미널 한글 입력이 간헐적으로 되었다 안되었다 하는 부분은 사용하시는 OS, 브라우저에 따른 변수가 많아 어떤 환경에서 사용하시는지를 알면 좀더 원활히 도와드릴 수가 있습니다.
사용하시는 환경에 대한 정보를 알려주시면 해당 문제점 파악 후에 답변 도와드리겠습니다.
감사합니다.
안녕하세요!
적어주신 코드에 들여쓰기가 안되어 있어 정확하지 않지만,
plt.plot(x, y) 구문이 for문 안에 있다면, 점의 형태로 라인만큼 생성되게 되었을 것입니다.
plt.plot() 매서드는 호출될 때마다 새로운 그래프를 만듭니다.
Dataa.txt 값을 모두 하나의 그래프로 이으고 싶은 것이라면,
x,y를 리스트로 만들어서 plt.plot()을 한 번 만 호출하시면 되겠습니다.
아래 내용으로 테스트 해보시겠어요?
code_text
import matplotlib.pyplot as plt
with open("C:/Users/afpml/Downloads/file_re/Dataa.txt","r") as f:
data = f.readlines() # 전체 line read
# 데이터 처리
x = [float(i.strip().split()[0]) for i in data]
y = [float(i.strip().split()[1]) for i in data]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('wavenumber')
plt.ylabel('absorbance')
plt.xlim([400, 4000])
plt.ylim([-1, 1])
plt.show()
제가 확인했을 때에는 86.0.4240.75-0ubuntu0.18.04.1 버전인 것 같네요~
$ apt list chromium-chromedriver
리스팅... 완료
chromium-chromedriver/bionic-updates,bionic-security 86.0.4240.75-0ubuntu0.18.04.1 amd64
아래처럼 한번 해보실래요 ?
필요한 패키지 불러오기
library(dplyr)
library(ggplot2)
HardCRUT5 데이터와 NASA GISS 데이터를 CSV 파일에서 읽어오기
hadcrut5 <- read.csv("path/to/hadcrut5.csv")
nasa_giss <- read.csv("path/to/nasa_giss.csv")
데이터를 정제하고 연도별 평균을 계산
# 연도별 평균 계산
hadcrut5_avg <- hadcrut5 %>%
group_by(Year) %>%
summarise(Global_Mean_Temperature = mean(Temperature))
nasa_giss_avg <- nasa_giss %>%
group_by(Year) %>%
summarise(Global_Mean_Temperature = mean(Temperature))
데이터 결합
combined_data <- bind_rows(hadcrut5_avg, nasa_giss_avg)
시각화
ggplot(combined_data, aes(x = Year, y = Global_Mean_Temperature)) +
geom_line() +
labs(title = "Global Mean Temperature Over Time",
x = "Year",
y = "Global Mean Temperature (Celsius)")
@물커신 안녕하세요 구름에 케이라고 합니다. 고객지원팀은 아니고요.
구름IDE 사용하시면서 불편한 부분이 많으셔서 송구스럽습니다 ㅠㅠ
GPU 관련 내용, UI 적인 부분은 저희도 내부적으로 고도화 하기 위해서 많은 노력을 하고 있기는 합니다. 사용자분들이 체감하실 수 있을만큼 빠르지 않아 죄송할 뿐입니다.
저도 개인적으로 코랩 자주 쓰긴 해서 말씀하신 부분 공감은 많이 됩니다.
플로터 컨테이너, GPU 컨테이너 모두 제대로 고도화 될 수 있게 노력 하겠습니다.