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# 데이터 타입 개요

> 미디어 및 구조화된 데이터를 로깅하기 위한 W&B Python SDK의 데이터 타입

W\&B의 데이터 타입은 run에 로깅하기 위해 미디어 및 구조화된 데이터를 감싸는 클래스입니다. 이 클래스들은 W\&B UI에서 시각화 컴포넌트를 제공하고, 데이터 직렬화, 저장 및 조회를 처리합니다.

<div id="available-data-types">
  ## 사용 가능한 데이터 타입
</div>

| Data Type                                               | 설명                                    |
| ------------------------------------------------------- | ------------------------------------- |
| [`Image`](/ko/models/ref/python/data-types/image)       | 마스크, 바운딩 박스, 세그멘테이션을 포함하는 이미지를 로깅합니다. |
| [`Video`](/ko/models/ref/python/data-types/video)       | 모델 출력 또는 데이터셋 샘플용 비디오 데이터를 추적합니다.     |
| [`Audio`](/ko/models/ref/python/data-types/audio)       | 오디오 처리 작업을 위한 오디오 샘플을 로깅합니다.          |
| [`Table`](/ko/models/ref/python/data-types/table)       | 여러 미디어 유형을 함께 포함할 수 있는 테이블을 생성합니다.    |
| [`Plotly`](/ko/models/ref/python/data-types/plotly)     | 데이터 시각화를 위한 Plotly 차트를 로깅합니다.         |
| [`Html`](/ko/models/ref/python/data-types/html)         | 사용자 지정 HTML 콘텐츠를 삽입합니다.               |
| [`Object3D`](/ko/models/ref/python/data-types/object3d) | 3D 포인트 클라우드와 메쉬를 시각화합니다.              |
| [`Molecule`](/ko/models/ref/python/data-types/molecule) | 계산 화학을 위한 분자 구조를 로깅합니다.               |

<div id="examples">
  ## 예시
</div>

이 예제에서는 `Image`를 사용합니다.

```python theme={null}
import wandb
import matplotlib.pyplot as plt

# 데모 목적으로 이미지 생성
path_to_img = "/path/to/cafe.png"
im = plt.imread(path_to_img)

# 새 run 초기화
with wandb.init(project="awesome-project") as run:

    # 이미지 로깅
    run.log({"img": [wandb.Image(im, caption="Cafe")]})
```

이 예제에서는 `Table`을 사용해 텍스트와 레이블이 혼합된 테이블을 기록합니다:

```python theme={null}
import wandb

# 새 run 초기화
with wandb.init(project="visualize-predictions", name="tables") as run:

    # 리스트의 리스트를 사용하여 표 형식 데이터 생성
    data = [["Cat", "1", "1"],["Dog", "0", "-1"]]
    run.log({"Table 1": wandb.Table(data=data, columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])})

    # `wandb.Table.add_data()` 메서드를 사용하여 표 형식 데이터 생성
    table = wandb.Table(columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])
    table.add_data("Cat", "1", "1")
    table.add_data("Dog", "0", "-1")
    run.log({"Table 2": table})
```