add matplotlib basic + etc

Author: subinium

data_processing/README.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# 데이터 처리 라이브러리
+
+## Numpy 
+
+## Pandas

matplotlib/1-2.preview.ipynb

@@ -8,7 +8,9 @@
     "\n",
     "앞으로 Matplotlib을 살펴보기전에 가볍게 어떤 요소가 있는지 살펴봅시다.\n",
     "\n",
-    "코드는 볼 필요 없습니다. 그림만 보세요 :)\n",
+    "Matplotlib에서 공식으로 제공하는 Plot입니다.\n",
+    "\n",
+    "여기서는 코드를 볼 필요 없습니다. 그림만 보세요 :)\n",
     "\n",
     "> 한글판 번역 예정"
    ]
@@ -173,19 +175,23 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "여기서 볼 포인트는 다음과 같습니다.\n",
+    "앞으로는 다음과 같은 내용에 초점을 두며 살펴볼 예정입니다.\n",
     "\n",
-    "1. **어디에 텍스트를 사용할 수 있을까?**\n",
+    "1. **어떤 색을 사용하면 보기 좋을까?**\n",
     "\n",
-    "제목, 축 큰 단위, 축 작은 단위, 축 레이블, 범주 등 많은 정보가 있습니다. 어떻게 커스텀하고 어떻게 추가해야 더 좋은 그래프가 될 수 있을지 살펴봅시다.\n",
+    "여기서는 파란색과 빨간색을 사용하여 전체적인 틀에서 가독성을 높였습니다. \n",
+    "과연 그래프에 담길 정보가 많을 때 어떤 색을 사용하면 더 미적으로 풍부하고 가독성을 높일 수 있는지 살펴봅시다.\n",
     "\n",
-    "2. **텍스트 외에는 어떤 정보가 시각화에 도움을 줄 수 있을까?**\n",
+    "2. **어디에 텍스트를 사용할 수 있을까?**\n",
     "\n",
-    "현재 텍스트 외에도 그리드(회색 점선)과 텍스트와 함께 사용하는 원, 화살표 등을 이용하여 추가적인 정보를 제공합니다. 단순히 그래프의 그림과 텍스트 말고도 어떤 내용을 추가할 수 있는지 살펴봅시다.\n",
+    "제목, 축 큰 단위, 축 작은 단위, 축 레이블, 범주 등 많은 정보가 있습니다. \n",
+    "어떤 텍스트를 어디에 추가해야 더 이해하기 쉬울 수 있을지 생각해봅시다.\n",
     "\n",
-    "3. **어떤 색을 사용하면 보기 좋을까?**\n",
+    "3. **텍스트 외에는 어떤 정보가 시각화에 도움을 줄 수 있을까?**\n",
     "\n",
-    "여기서는 파란색과 빨간색을 사용하여 전체적인 틀에서 가독성을 높였습니다. 과연 그래프에 담길 정보가 많을 때 어떤 색을 사용하면 더 미적으로 풍부하고 가독성을 높일 수 있는지 살펴봅시다."
+    "현재 텍스트 외에도 그리드(회색 점선)과 텍스트와 함께 사용하는 원, 화살표 등을 이용하여 추가적인 정보를 제공합니다. \n",
+    "단순히 그래프의 그림과 텍스트 말고도 어떤 내용을 추가할 수 있는지 살펴봅시다.\n",
+    "\n"
    ]
   },
   {

matplotlib/1-3. API.ipynb

@@ -73,7 +73,8 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "마지막에 사용한 `plt.show()` 함수는 현재 그리고 있는 plot을 모두 반환하는 함수입니다. Notebook 등 Ipython mode에서는 사용하지 않아도 plot을 그려주지만, Ipython mode가 아닌 경우에는 꼭 필요합니다."
+    "마지막에 사용한 `plt.show()` 함수는 현재 그리고 있는 plot을 모두 반환하는 함수입니다. \n",
+    "Notebook 등 Ipython mode에서는 사용하지 않아도 plot을 그려주지만, Ipython mode가 아닌 경우에는 꼭 필요합니다."
    ]
   },
   {
@@ -128,9 +129,12 @@
     "\n",
     "그리고 `ax`라는 그래프 공간에 직접 x, y를 그리고 최종적으로 plot을 반환합니다.\n",
     "\n",
-    "pyplot 방식과 객체지향 방식 모두 각각의 장점이 있습니다. 본인이 편한 방식을 사용하면 되고, \n",
+    "pyplot 방식과 객체지향 방식 모두 각각의 장점이 있습니다. \n",
+    "pyplot을 이용하여 객체를 반환하여 사용하니 혼용해서 사용하는 경우가 대다수입니다.\n",
     "\n",
-    "> 앞으로 사용하는 matplotlib 관련 함수는 대부분 객체지향 API를 사용하지만 비교를 위해 같은 기능을 하는 pyplot 함수들도 소개할 예정입니다."
+    "그러니 둘 중에 여러분이 편한 방식을 사용하면 됩니다.\n",
+    "\n",
+    "> 앞으로 사용하는 matplotlib 관련 함수는 대부분 객체지향 API를 사용하지만 비교를 위해 같은 기능을 하는 pyplot API들도 소개할 예정입니다."
    ]
   },
   {