주요 기능
모두 실행 : 긴 노트의 코드를 한 번에 실행하는 명령
실행 중단 : 어떤 이유든 응답이 없거나, 긴 시간 실행중인 경우 코드를 중단하는 명령
런타임 다시 시작 : 메모리에 저장된 변수나 실행 결과를 모두 초기화하고 다시 코드를 실행
도구 - 명령 팔레트 - "출력" 검색 - 모든 출력 지우기 선택
코드 실행 출력값 삭제
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
%matplotlib inlineplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
path = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothicEco.ttf'
font_name = mpl.font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
mpl.rc('font', family=font_name)
mpl.font_manager._rebuild()런타임 - 런타임 다시 시작을 해야 설정 적용
plt.title("데이터사이언스") # 한글 정상 표기 확인
**<a href="주소">클릭하면 주소연결</a>**
- 별표는 번호 없는 목록, 별표 후 꼭 띄우기
- 1. 번호 있는 목록, 번호는 직접 입력
- 마크다운 문법을 사용하는 Colab에서는 코드와 함께 문서처럼 글을 정리 할 수 있어서, 학습 혹은 연구한 내용을 기록으로 남기는 일이 가능
- 코딩을 직접 보여주면서 그 코딩에 대한 설명 뿐만아니라, 실험이나 시도 자체를 문서화
- 코드의 결과 화면까지 저장해서 이후 읽을 때는 실행하지 않아도 코드의 결과를 확인 가능
- 단, 메모리의 상황까지 저장되는 것은 아니다
- 런타임에 업로드를 하는 경우는 시간이 지나거나 다시 런타임을 시작하면 삭제
- 일시적인 학습이나 작은 크기의 데이터는 사용가능
- 영구적으로 접근하기 위해서는 구글 드라이브와 연동이 필요
- !ls : 파일 목록 조회 (느낌표(!)는 OS에서 사용되는 명령으로 주로 리눅스 명령들이 사용
- 업로드한 데이터에 접근
> import pandas as pd
> pd.read_csv('./article.csv')