728x90 반응형 분류 전체보기292 [업무자동화] Monthly Report 만드는 프로그램, 화질 개선 (파이썬 코드, Python Program to Create a Monthly Report, 월간 리포트, 피드백, 성적표 만들기) >> 최최최종from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont# 파일 경로 설정template_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/template.png" # 템플릿 이미지grade_graph_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/bg.png" # 성적 그래프progress_graph_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/bp.png" # 진도 그래프font_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/NanumGothic.ttf" # 한글 폰트# 템플릿 및 그래프 이미지 로드template = Image.open(template_path)grade_graph .. 2025. 1. 21. [업무자동화] Monthly Report 만드는 프로그램 (파이썬 코드, Python Program to Create a Monthly Report, 월간 리포트, 피드백, 성적표 만들기) from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont# 파일 경로 설정template_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/template.png" # 포토샵 템플릿 이미지grade_graph_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/bg.png" # 성적 그래프 이미지progress_graph_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/bp.png" # 진도 그래프 이미지font_path = "C:/Users/MJ/Desktop/월간리포트만들기/NanumGothic.ttf" # 한글 폰트# 이미지 열기template = Image.open(template_path)grade_graph = Ima.. 2025. 1. 20. Regular Verbs and Be Verbs: Making Negative and Interrogative Sentences 1. 일반 동사부정문 만들기:일반 동사 부정문은 **조동사 "do" (현재형: do/does, 과거형: did)**를 사용해 만들어야 합니다.현재: 주어 + do/does + not + 동사 원형 (I do not play, He does not play)과거: 주어 + did + not + 동사 원형 (I did not play, They did not play)미래: 주어 + will + not + 동사 원형 (I will not play, He will not play)의문문 만들기:의문문도 **조동사 "do"**를 사용합니다. 동사 앞에 "do/does/did/will"을 배치합니다.현재: Do/Does + 주어 + 동사 원형? (Do you play? Does he play?)과거: Did + .. 2025. 1. 19. [업무 자동화] 기능추가 - 한 달의 데이터만 넣으면 돌아가는, 새로운 교재 표시선 추가 (파이썬 코드, 학생 점수로 그래프 만드는 프로그램, To Create a Simple Graph with Students' Scores in Python) >> 재재수정import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib# 한글 폰트 설정matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows에서 사용할 수 있는 한글 폰트matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 마이너스 기호가 깨지지 않도록 설정# 엑셀 파일 경로file_path = "D:\\202501QuizScores.xlsx"# 엑셀 파일 읽기df = pd.read_excel(file_path)# Lesson을 연속된 번호로 변경 (학생별로 순차적으로 증가)df['Global_Lesson'] = df.groupby('Name.. 2025. 1. 19. 이전 1 2 3 4 ··· 73 다음 728x90 반응형
