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[Colab] 파이썬 버전 설정(변경) colab을 사용하다 보면 파이썬의 버전을 변경해주어야 하는 경우가 많이 발생합니다. 구글링을 해도 해결 방법을 찾지 못하다 가라식(?) 해결책을 찾게 되어 포스팅해보려 합니다. 💡 이 방법을 사용하면 노트북 런타임을 다시 시작하면 다시 설정해주어야 하는 번거로움이 있습니다. colab에서 공식적으로 지원하는 파이썬의 버전은 3.8 버전 이상으로 그 이전 버전을 필요로 하는 서드 파티 라이브러리를 사용하는 데 문제가 있습니다. 현재 colab에 설치되어 있는 파이썬 버전을 확인해보면 다음과 같습니다. 3.8 버전과 3.10버전을 지원하고 있기 때문에 이 상태에서는 3.7버전으로 바꾸려해도 바꾸기가 어렵습니다. 여기서 직접 apt를 사용해 python3.7을 설치해주겠습니다.!sudo apt upgrade.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 6. 13.
[Python] pathlib pathlib — Object-oriented filesystem paths Source code: Lib/pathlib.py This module offers classes representing filesystem paths with semantics appropriate for different operating systems. Path classes are divided between pure paths, which p... docs.python.org pathlib은 file system을 PosixPath 객체를 사용해 경로를 객체지향 방식으로 사용할 수 있게 해주는 모듈입니다. pathlib을 사용하면 os 모듈을 사용할 때보다 더 직관적으로 파일과 폴더에 접근할 수 있는 장점이 있습니다. .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 4. 7.
[Pytorch] 기초 문법 텐서(Tensor) 파이토치(PyTorch) 기본 익히기|| 빠른 시작|| 텐서(Tensor)|| Dataset과 Dataloader|| 변형(Transform)|| 신경망 모델 구성하기|| Autograd|| 최적화(Optimization)|| 모델 저장하고 불러오기 텐서(tensor)는 배열(array)이 tutorials.pytorch.kr * Pytorch 튜토리얼에서 제공하는 내용을 기반으로 작성했습니다. import pytorch import numpy as np pytorch에서 사용하는 기본적인 자료형은 tensor입니다. pytorch에서는 tensor를 이용해 입출력과 매개변수들을 사용합니다. tensor는 numpy의 ndarray와 거의 유사하고, tensor와 ndarray는 동일.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 3. 26.
[Numpy] hstack hstack은 두 numpy 배열이 주어질 때 배열들을 가로로 붙여주는 역할을 하는 함수입니다. 최대 3차원까지의 배열에 적용할 수 있으며 첫번째 인자로 받은 배열 뒤에 두번째 인자로 받은 배열을 가로로 붙여 반환합니다. # 1차원 배열에서의 hstack a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) np.hstack((a, b)) # 2차원 배열 c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) np.hstack((c, d)) 공감수 2 댓글수 2 2023. 3. 23.
[Pandas] 함수 정리 pandas 라이브러리에서 사용하는 함수 정리 1. 생성 import pandas as pd # Dict를 입력값으로 받는 경우 # Key는 column이 된다 df = pd.DataFrame({'a': [4, 5, 6, 7], 'b': [8, 9, 10, 11], 'c': [12, 13, 14, 15]}, index=[1, 2, 3, 4]) # List를 입력값으로 받는 경우 # 각 리스트는 row가 된다 df2 = pd.DataFrame( [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]], index=[1, 2, 3, 4], columns=list('abc')) 2. 이중 인덱스 데이터프레임 # index를 MultiIndex로 설정 #.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 9.
[Python] while ~ else문 if ~ else문을 이용하면 if 조건식에 있는 조건을 만족하지 못할 때 else에 있는 실행문이 실행된다. if 조건문1: 실행문1 else: 실행문2 이런 조건을 while문에 대해서도 동일하게 적용할 수 있다. while 조건문: 실행문1 ... if ~: break else: 실행문2 만약 while 조건문이 아니라 내부에서 break에 의해 반복문이 멈추면 else에 해당하는 실행문은 실행되지 않는다. 반면 while 조건문에 의해 while문이 멈춘다면 else에 있는 실행문이 실행되게 된다. # 백준 16952: A -> B a, b = map(int, input().split()) cnt = 0 while a != b: if b % 10 == 1: b //= 10 elif b % 2 ==.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 17.
[Python] glob 1. glob 특정 패턴이나 확장자를 가진 파일들을 불러올 때 사용할 수 있다. glob 모듈의 glob를 사용하면 조건에 맞는 파일명들을 리스트 형태로 반환받을 수 있다. 정규 표현식을 사용할 수 없지만 *나 ? 같은 와일드 카드를 사용할 수 있다. 2. 사용 from glob import glob file_list = glob('cat?.txt') print(file_list) for file in file_list: print(file) from glob import glob file_list = glob('cat1*') for file in file_list: print(file) 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 4.
[Python] itertools (순열, 조합) python에서 제공하는 itertools를 사용하면 효율적으로 순열과 조합을 구할 수 있습니다. 1. 조합(combinations) 첫번째 파라미터로 iterable 객체를 받고, 두번째 파라미터는 선택할 원소의 개수를 입력받습니다. from itertools import combinations A = [2, 1, 3] for i in combinations(A, 2): print(i) for i in combinations(A, 3): print(i) 2. combinations_with_replacement 중복을 허용하여 입력받은 iterable 객체 내 원소로 만들 수 있는 모든 조합을 구할 수 있습니다. from itertools import combinations_with_replacemen.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 21.
[Pandas] pivot pandas.DataFrame.pivot을 사용하면 열값에 따른 pivot table을 생성할 수 있습니다. 행값과 열값이 동일한 데이터가 2개 이상 존재하면 ValueError가 발생하기 때문에 주의해야 합니다. 파라미터 설명 index pivot table의 index를 생성할 열 선택 default=None columns pivot table의 column을 생성할 열 선택 default=None values pivot table이 나타낼 값을 선택 별도로 지정을 하지 않는다면 남은 열들을 사용함 defalut=None import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') data[:8].pivot('age', 'sex', 'height') pivot을 사용하면.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 28.
[Pandas] 빈도표 구하기, 카이제곱검정(crosstab, chi2_contingency) 1. pandas.crosstab crosstab은 범주형 변수를 기준으로 데이터의 개수를 파악할 때 사용합니다. crosstab을 사용해 빈도표를 만들어 카이제곱검정을 할 때도 유용합니다. 파라미터 설명 index: array-like, Series,list, arrays 행으로 지정할 데이터 columns: array-like, Series, list, arrays 열로 지정할 데이터 values: array-like, optional 집계할 데이터 (aggfunc을 같이 사용해야 합니다) aggfunc: function, optional 집계할 방법을 선택(count, mean, median ...) margins: bool, default=False 총계를 보고 싶은 경우 사용 dropna: bo.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 10.
[Python] Dictionary 대신 사용할 수 있는 dataclass 앞서 설명한 NamedTuple은 값을 수정하려 하면 AttributeError가 발생하기 때문에 딕셔너리 자료형과 마찬가지로 값을 수정할 때 발생하는 오류에 취약할 수 있습니다. dataclass는 NamedTuple처럼 클래스로 사용하는 방식이 아닌 데코레이터를 사용하는 방법입니다. from dataclasses import dataclass @dataclass class PersonInfo: height: float weight: float name: str person = PersonInfo(180, 75, 'koo') NamedTuple과 동일한 방식으로 값에 접근할 수 있고, 값에 수정도 가능합니다. print(person.height) # 180 person.height = 181 print.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 10.
[Python] Dictionary 대신 사용할 수 있는 NamedTuple (NamedTuple Type Annotation) C나 C++, Java는 함수나 클래스를 이용할 때, 파라미터의 타입이나 출력값의 타입 등을 지정해줄 수 있습니다. 타입을 미리 지정하면 오류를 줄이거나 발견하기 쉽고, 코드의 가독성을 좀 더 올릴 수 있는 장점이 있습니다. python에서도 typing 모듈을 이용한 type annotation을 지원해줍니다. 오늘은 그 중에서도 Named Tuple에 대해 알아보려 합니다. 1. 딕셔너리(Dict) person = {'height': 180, 'weight': 75, 'name': 'koo'} 데이터를 표현할 때 딕셔너리 자료형을 사용하면, 데이터의 속성을 나타낼 수 있습니다. 딕셔너리 자료형에는 몇가지 문제가 있습니다. 약간의 오버헤드가 있는 비효율적인 표현 방식이기 때문에 필요 이상의 메모리를 차.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 10.
[colab] colab에서 ipynb파일 import하기 지난번에 ipynb에서 다른 ipynb 파일을 import하는 방법에 대해 알아봤습니다. [JupyterNoteBook] 사용자 정의 ipynb 파일 임포트 (다른 ipynb 파일 임포트) JupyterNotebook에서는 py 파일이 아닌 ipynb 파일을 사용해 코드를 작성합니다. 일반적인 py 파일의 경우 import를 하면 바로 사용할 수 있지만 JupyterNotebook에서는 별도의 라이브러리를 임포트 한 이후에 koosco.tistory.com 오늘은 colab에서 동일하게 ipynb 파일을 import하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. import_ipynb 설치 !pip install import_ipynb 먼저 ipynb파일을 import하기 위해 import_ipynb를 pip를 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 2.
[matplotlib] 텍스트 추가하기, annotate matplotlib의 annotate는 지정된 xy위치에 text를 삽입해주는 함수입니다. 파라미터 설명 text : str 추가할 문자열 xy : (float, float) 추가할 (x, y) 위치 xytext : (float, float) xy위치에서 조정할 텍스트 위치 textcoords : str or Artist or Transform or (float, float) - default: value of xycoords xytext가 제공되는 좌표계 'offset points': xy값으로부터의 offset(point) 'offset pixels': xy값으로부터의 offset(pixel) annotate와 산점도를 사용하면 다음과 같이 정보를 표현할 수 있습니다. import matplotlib.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 2.
[Pandas] DataFrame 조건부 검색 시 주의사항 DataFrame은 bool값을 이용한 boolean indexing을 사용할 수 있습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('./data.csv') df[df['country'].isin(['Australia', 'New Zealand')] 위와 같이 boolean indexing을 사용하면 원하는 조건의 값을 쉽게 찾을 수 있습니다. 파이썬에서 if문을 사용할 때처럼, | 또는 & 연산자를 사용하여 동시에 여러 개의 조건을 사용할 수도 있습니다. 이 때는 꼭 각 조건들을 '(', ')'을 사용하여 묶어주어야 합니다. df[df['country'].isin(['Australia', 'New Zealand']) & df['points'] >= 95] 괄호를 사용하지 않고.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 19.
[Pandas] read_csv에서 index_col 삭제 pandas의 read_csv를 사용하면 index_col을 같이 불러옵니다. 1. read_csv의 index_col 옵션 사용 import pandas as pd df = pd.read_csv('./data.csv', index_col=0) df 2. drop을 이용해 첫번째 열 제거 df = pd.read_csv('./data.csv') df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) 원래와 같이 read_csv를 이용해 데이터를 불러온 후 첫번째 열을 제거하는 방법입니다. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 19.
[JupyterNoteBook] 사용자 정의 ipynb 파일 임포트 (다른 ipynb 파일 임포트) JupyterNotebook에서는 py 파일이 아닌 ipynb 파일을 사용해 코드를 작성합니다. 일반적인 py 파일의 경우 import를 하면 바로 사용할 수 있지만 JupyterNotebook에서는 별도의 라이브러리를 임포트 한 이후에 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 사용자 정의 함수를 만들고 다른 notebook에서 임포트 해보겠습니다. 그냥 ipynb 파일을 임포트하려하면 multiply라는 module이 존재하지 않는다고 합니다. pip3 install import_ipynb pip를 통해 import_ipynb를 설치한 다음 다시 사용자 정의 함수를 임포트 해보겠습니다. 정상적으로 ipynb 파일을 임포트하는 것을 확인할 수 있습니다. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 29.
[Numpy] ndarray 합치기 (c_, r_, column_stack) numpy에서 제공되는 클래스인 c_와 r_은 입력받은 ndarray를 결합하여 새로운 ndarray를 빠르게 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이 때, c_와 r_은 ()이 아닌 []을 통해 ndarray를 입력받습니다. 1. r_ c_를 이해하기 위해서는 r_ 클래스를 먼저 이해해야 합니다. class CClass(AxisConcatenator): """ Translates slice objects to concatenation along the second axis. This is short-hand for ``np.r_['-1,2,0', index expression]``, which is useful because of its common occurrence. In particular, arrays.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 29.
[Python] random 모듈 랜덤 함수를 사용할 때마다 다시 찾아봐야해서 정리를 해두려 합니다. 제공하는 함수가 워낙 많아서 그 중에서 자주 사용하는 함수 몇 개만 추리겠습니다. 랜덤함수에 대해 좀 더 공부하고 싶으신 분은 help(random)을 통해 도움말을 보거나, random — 의사 난수 생성 — Python 3.10.5 문서 random — 의사 난수 생성 소스 코드: Lib/random.py 이 모듈은 다양한 분포에 대한 의사 난수 생성기를 구현합니다. 정수에 대해서는, 범위에서 균일한 선택이 있습니다. 시퀀스에 대해서는, 무작위 docs.python.org random 공식 문서를 확인하시면 좋을 것 같습니다. 1. choice( seq) import random random.choice([1, 2, 3, 4]) # .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 18.
[Python] slice 클래스 파이썬의 slice 클래스는 슬라이싱을 도와주는 클래스입니다. slice 클래스는 start, step, stop을 변수로 갖습니다. 하나의 인자를 가지는 경우 stop을 두 개의 인자를 가지는 경우 start, stop을 세 개의 인자를 가지는 경우 순서대로 start, stop, step을 순서대로 갖습니다. s1 = slice(5) # stop만 가짐 s2 = slice(1, 6) # start, stop을 가짐 s3 = slice(1, 10, 2) # start, stop, step을 가짐 슬라이스를 사용하면 슬라이싱이 가능한 객체에서 지정된 범위만큼 슬라이싱을 해줍니다. sample = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" nums_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 16.
[Pandas] 행에서 문자열, 값의 검색 DataFrame에서는 반복문 사용을 지양하고 대부분 내장함수를 사용하여 데이터를 처리합니다. 문자열을 검색할 때 "in"이나 re 모듈을 사용해서 검색을 많이 하는데 오늘은 contains에 대해 공부해보려 합니다. import pandas as pd data = [['Scarlett johansson', 160], ['Christopher Robert Evans', 183], ['Robert John Downey Jr.', 174], ['Mark Ruffalo', 173]] df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'height']) print(df['name'].str.contains('Jr')) 1. contains contains 메소드는 조건에 해당하는 bool.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 7. 15.
[Pandas] 데이터 프레임 인덱스 초기화 DataFrame의 인덱스를 초기화할 때는 DataFrame.reset_index() 메소드를 사용합니다. 대부분의 메소드가 inplace를 지원하듯(DataFrame을 반환하지 않고 DataFrame의 값을 변경함) reset_index도 inplace를 지원합니다. import pandas as pd sales = pd.read_excel('매출내역.xlsx') cancel = sales.loc[sales['매출금액'] < 0] cancel.reset_index(inplace=True) cancel 별도의 설정없이 reset_index를 사용하는 경우 index가 따로 빠져나옵니다. drop=True로 설정하면 index를 별도의 열로 갖지 않고 삭제가 됩니다. import pandas as pd s.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 15.
[Pandas] 다른 데이터프레임 속성값을 이용해 값 선택, 데이터프레임 순회 두 개의 데이터프레임이 있을 때, 한 쪽 데이터프레임의 속성값을 사용해 다른 데이터 프레임에서 행을 선택하는 방법에 대해 적어보려 합니다. 다음과 같이 전체 매출 DataFrame과 반품-취소 DataFrame이 있습니다. 반품-취소 DataFrame을 사용해 전체 매출 데이터에서 해당하는 행을 얻으려 합니다. import pandas as pd selected_rows = [] for idx, item in cancel_list.iterrows(): selected_rows.append(sales.loc[(sales['판매일자'] == item['판매일자']) & (sales['매출금액'] == item['판매일자'])]) selected_rows DataFrame의 iterrows 메소드는 DataF.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 15.
[Numpy] arange, linspace numpy에 일정 간격을 가지는 ndarray를 생성할 수 있는 함수에는 numpy.arange와 numpy.linspace가 있습니다. 상황에 따라 조금씩 다르게 사용되는 두 함수에 대해 정리해 보려 합니다. 1. arange - 생성되는 ndarray의 개수는 모르고, 간격만 결정합니다. 파이썬의 리스트와 거의 동일합니다. - arange는 총 4개의 인자를 받습니다. (start, stop, step, dtype) - arange(start, stop, step, dtype=None), start부터 stop까지 step 간격을 가지는 ndarray를 생성합니다. - 파이썬에서 제공되는 range함수와 거의 동일하게 작돟하며, stop은 ndarray에 포함되지 않습니다. - numpy의 ndarr.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 13.
[Matplotlib] 음수(마이너스) 깨짐 matplotlib에서 폰트를 한글로 바꾸면 마이너스 부호(-)가 깨지는 경우가 있습니다. matplotlib의 rcParams값을 통해 음수를 정상적으로 출력할 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False matplotlib의 rcParams를 통해 그래프의 대부분의 속성을 수정할 수 있는데 한 번 rcParams에 대해서도 정리해보려 합니다! 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 9.
[Matplotlib] 한글 폰트 설정, 글꼴 변경 + 추가 [Matplotlib] 한글 폰트 설정, 글꼴 변경 Matplotlib에서 기본적으로 제공하는 폰트는 한글을 제공하지 않는다. 그러므로 한글 폰트를 적용하기 위해서는 한글을 지원하는 폰트를 설치하고 바꿔주어야 한다. import matplotlib as mpl import matplotl koosco.tistory.com 이전에 matplotlib에서 폰트를 변경하는 방법을 다룬 적이 있습니다. 이번에 좀 더 간단하게 폰트를 변경할 수 있는 방법을 알게 되어 정리해두려 합니다. 이 방법은 설정을 변경하는 방법이 아니라 하나의 axes객체에 대해서만 적용되기 때문에 설정 변경을 필요하면 위 게시물의 방법을 참고하시면 됩니다! import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font'.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 7. 8.
[Matplotlib] 그래프 스타일 matplolib에서 지원하는 그래프 스타일을 정리해보려 합니다. 그래프 스타일은 matplotlib을 통해 그려지는 선의 색, 두께부터 폰트의 크기, 색상 등 여러가지를 별도의 설정없이 사용할 수 있도록 해줍니다. 그래프 스타일을 잘 적용하면 설정과정을 크게 줄이고 원하는 시각효과를 더 돋보이게 할 수 있는 장점이 있습니다. matplotlib.pyplot.style.available을 실행하면 matplotlib에서 지원하는 스타일의 이름을 확인할 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt print(plt.style.available) 총 26개의 스타일을 지원하고 있습니다. 각각의 그래프를 그려 스타일을 확인해보겠습니다. import numpy as np import .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 8.
[Excel] utf-8 csv파일 한글 깨짐 해결법 utf-8 형식으로 된 csv 파일을 Excel을 통해 열면 한글이 깨져서 나옵니다. 데이터 > 텍스트/csv에서 가져오기 로드를 눌러 csv파일을 불러올 수 있습니다. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 8.
[Matplotlib] 그래프 색 지정 Named colors in matplotlib What named colors are available in matplotlib for use in plots? I can find a list on the matplotlib documentation that claims that these are the only names: b: blue g: green r: red c: cyan m: mag... stackoverflow.com matplotlib에서는 정말 다양한 그래프 색상을 지원해줍니다. 색상을 외우지는 않지만, 색상표가 필요할 때가 있습니다. 오늘은 stackoverflow와 matplotlib 사이트에 정리된 내용을 통해 matplotlib에서 지원하는 색상들에 대해 알아보려 합니다. 1. .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 7. 8.
[Matplotlib] legend 위치 matplotlib에서 legend 함수는 그래프의 범례를 보여줍니다. legend의 loc값에 따라 범례의 위치가 달라지는데 오늘은 범례의 위치를 확인해보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt ys = [10 * x for x in range(4)] plt.subplots(3, 3, figsize=(8, 8)) for i in range(1, 10): plt.subplot(3, 3, i) plt.plot(ys, label='legend='+str(i)) plt.legend(loc=i) loc = 10인 경우, 위치를 정리해보면 다음과 같습니다. 2 9 1 6 10 5, 7 3 8 4 loc 인자에 숫자를 넘겨주는 방법 외에도, 문자열을 넘겨주어 위치를 선정하는 방법도 있습니.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 8.

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