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Data Analysis (Python)3

For Beginners #2 (Python) 파이썬 프로그램을 준비하였다면, 데이터 처리를 위한 기본 사항을 익혀두도록 하자. 실험 데이터를 처리하기 위한 목표로 파이썬을 활용하기로 하였으니, 데이터 처리의 기본인 dimension을 맞출 수 있도록, 데이터의 사칙연산이 가능한지를 확인하여 보자. 우선, A_data 라는 값을 입력해 보자. A_data = [0, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 10.0] 이라는 문구를 입력하여, A_data 라는 이름속에 [0, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 10.0] 이 입력되도록 한다. (참고로, 상단 메뉴바에 Edit, Insert, Cell 등의 내용속에 다양한 단축키가 있으니, 라인을 입력/복사, 명령의 수행 등을 할 때 활용할 수 있도록 하자.) 그리고 A_data 에 1을 더하여 보자. A_.. 2023. 11. 17.
For Beginners #1 (Python) 실험을 통해 얻은 데이터를 처리하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있겠다. 간단하게는 엑셀에 정리하여 그래프를 그리고 추세선을 넣는 방법도 있겠다. 데이터의 수가 수천 개씩 되는 raw data가 있더라도 불러오기로 쉽게 그래프를 그릴 수도 있고, 간단한 연산도 가능하고, 수기로 데이터를 넣는 경우 데이터의 오류도 생각보다 쉽게 찾을 수가 있으니 여러모로 편리한 방법임에는 틀림없겠다. 좀 더 공학적 계산치에 걸맞게 데이터를 정리하려고 하면, 오리진이나 시그마플롯 등을 이용할 수도 있겠다. 미분 적분도 가능하고 여러 통계값, 다양한 regression도 가능하니 분명히 좋은 툴임에는 틀림없다 하겠다. 그러나, 학교에 있든 회사에 있든 집에 있든, 다양한 이유에서 프로그램 사용의 제약이 있거나, 좀 더 괜찮은.. 2023. 11. 15.
반응 데이터 처리 (Reaction Rate) 주어진 데이터를 regression 하여, 함수를 구하는 방법으로, analytical 함수를 얻기 위해 polynomial 등의 일반식을 이용하는 경우가 많으나, 실제로는 데이터의 regression이 생각보다 잘 나오지 않는다 예를 들어, 아래와 같은 데이터가 있다고 한다면, Data (Reaction: A --> B) T (min) 0.0 1.0 3.5 7.0 12.0 A (mol) 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 Python의 numpy polyfit 을 통해 2nd order 의 함수를 얻기는 했으나, 벗어난 데이터들도 있고 뭔가 부족한 느낌이 든다 데이터의 오차로 치부해 버리기 쉬우나, 신빙성이 높은 실제 데이터라고 한다면, 저 차이를 무시하기 어렵다 그렇다고, 3차 또는 4차 식.. 2023. 11. 15.

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