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한 변두리 공학도의 블로그입니다. 재미있어 보이는 것들을 모두 기초스럽게 접근하는 블로그이며... 그보다 더욱 소중한 우리 아가 미바뤼의 발자취를 남겨두는 블로그이기도 합니다.

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  • Jupyter Notebook에서 OpenCV 사용할때, 영상 확인하는 법 아마도 Python으로 무언가를 하시는 분들은 Jupyter를 많이 사용하실 텐데요. 그게 웹브라우저가 되었든, VSCode를 사용해서든 말이죠. 그런데, OpenCV를 사용하게 되면, 새창을 띄우는 일이 많아지는데, 그때 Jupyter가 살짝 커널이 오류가 날때가 많습니다. 더더욱이 로봇이나 다른 PC에서 원격으로 붙어서 Jupyter를 쓰는 경우는 OpenCV등 새창을 띄워서 결과를 봐야하는 경우는 불편할때가 많습니다. 그럴때 사용할 수 있는 IPython의 기능이 있습니다.IPython의 display가 제공하는 display 기능을 사용하면 됩니다. 일단, 필요한 아이들을 import 하구요.Jupyter의 출력단에 이미지를 영상으로 보여줄, display_cv라는 함수를 하나 만들겠습니다. 이 .. 공감수 2 댓글수 1 2024. 9. 26.
  • 맥에서 Conda 설치 후 터미널에서 base 환경 자동 진입 해제 아주 예전에 맥에서 터미널 이쁘게 꾸미기를 이야기 한적이 있습니다. 이제 이 글은 오래되어서 간결하게 새롭게 설정이 가능한데요. https://pinkwink.kr/1354 Mac M1 노트북 (Mac silicon) 터미널 세팅 - iTerm2 요즘 노트북 세계에 한 가지 큰 이슈라면 애플에서 나온 맥 m1 노트북이 아닐까요. 정말 많은 이슈를 만들고 있는 것 같습니다. 저는 예전에 맥북 사용에서 해두면 편한 몇 가지 설정을 이야기한 pinkwink.kr 이 글에서 새고한 iTerm은 제가 애용하는 터미널 환경입니다. 이 환경을 두고, 저는 mini conda를 설치해서 Python을 사용하고 있습니다. 그래서 conda 환경이 바로 적용되어서 터미널(iTerm)을 실행하면 이렇게 base 환경에 먼저.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 9.
  • Jupyter Notebook에서 GUI 같은 느낌의 작업을 원하세요? ipywidgets Jupyter Notebook을 Python 유저들이 많이 사용하시죠? 그런데 아주 가끔 간단히 슬라이드바나 버튼 등을 이용한 GUI 환경을 간편하게 쓸 수 있다면 좀 더 재미있겠는데~ 하고 생각할 때가 있을 겁니다. 그럴때 사용하는 것이 ipywidgets입니다. 워난 Documents가 잘 되어 있어서 그냥 간단하게 소개만 해보겠습니다.매우 간단하게 저렇게 사용합니다.value를 조회하거나 강제로 값을 선언할 수 있습니다.Text 박스와 Slider인데요. 이 둘을 jslink로 엮어 버릴 수 있습니다.해제할 때는 unlink~이번에는 버튼이 눌러지면 어떤 기능을 실행하도록 준비해 줄 수 있습니다.버튼을 클릭하면 특정 기능을 수행하는 거죠~혹은 슬라이드바를 다수 연결해볼 수도 있구요~위 예제는 간단하.. 공감수 8 댓글수 8 2020. 4. 8.
  • Python에서 두 개 이상의 자료를 묶는 zip을 이용해서 LIST형을 DICT 형으로 변환하기 Python으로 데이터를 정리하다보면 두 개 이상의 list형 데이터를 각각 dict 형으로 묶고 싶을 때가 있습니다. 이럴때 사용하는 것이 zip입니다.이렇게 두 개의 list형 데이터가 있다고 하면zip으로 묶어서 튜플형으로 만들어 버릴 수 있습니다.^^그리고 dict형으로 변환하면 두 개의 리스트에서 각각의 위치의 데이터를 하나는 key, 하나는 value로 해서 dict형을 만들 수 있는거죠.한 번에 처리하면 이렇게 됩니다.~~~~이미 묶여있는 데이터는 unpacking 언패킹 인자라고 하는 * 를 이용해서 풀어 줄 수 있습니다. 공감수 9 댓글수 20 2020. 3. 16.
  • numpy의 where 함수 사용법 머신러닝이나 딥러닝을 하다보면, numpy 모듈의 다양한 함수를 사용하게 되는 것 같습니다. 오늘은 그 중에서 은근 많이 사용되는 where 함수에 대해 이야기를 해보려고 합니다. 너무 쉽고 간단하면서 괜찮은 함수인 것 같습니다. 간단하게 numpy를 import하구요. 위 코드처럼 데이터를 numpy array로 선언해 두겠습니다. 뭐 min이나 max값을 찾거나, 그 값의 위치를 찾는 것은 argmin, argmax로 됩니다. where함수는 조건문을 사용할때입니다. 출력은 근본적으로는 인덱스입니다. a 배열에서 1보다 적은 것은 6, 7번 데이터라는 것이죠. 그걸 슬라이싱에 사용할 수 있습니다. 그러면 1보다 작은 값을 찾아서 그 값만 반환합니다. 혹은 이렇게, 10보다 크거나 같은 값을 찾아서, .. 공감수 13 댓글수 14 2019. 8. 5.
  • Jupyter notebook 매직 커맨드로 모듈 버전, OS 정보 등을 출력하는 watermark 모듈 Jupyter notebook에서 % 기호로 시작하는 명령을 매직 커맨드라고 합니다. 폴더 경로, 목록 등을 확인하는 명령이 있는데요. 이번에는 매직 커맨드의 확장으로 설치된 모듈, import한 모듈의 버전 정보, 현재 OS의 버전 등을 출력해 주는 watermark라는 모듈을 소개하려고 합니다.간단하게, pip 명령으로 설치합니다.%load_ext watermark를 수행하고 나면 사용할 수 있습니다. 먼저 설명을 보면다양한 버전 관련 옵션들이 있습니다.그냥 실행하면, 파이썬의 버전, OS(전 맥이라서 Darwin) 버전, 시스템 상황이 나타납니다.그리고, 간단한 시간과 날짜, 혹은 최근 업데이트 날짜 등을 확인할 수 있습니다.또, 원하는 모듈의 버전을 확인하거나,import한 모듈 전체의 버전을 한.. 공감수 10 댓글수 16 2019. 7. 29.
  • 파이썬에서의 복사 얕은 복사와 깊은 복사 파이썬은 참 쉬운 언어입니다. 그래서 여러 분야에서 인기를 끌고 있는 거겠죠^^. 그런데 이런 파이썬을 공부하다가 보면 의외의 곳에서 한 번쯤 막히게 됩니다. 바로, 복사(copy)입니다. 무슨 이야기일까요. >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> b[1] = 0 >>> b [1, 0, 3] >>> a [1, 0, 3] 위 상황이 혹시 눈에 들어 오시나요? a에 [1, 2, 3]을 저장하고, b에 a를 저장하고 난 후, 난 그냥 b의 두번째 숫자를 2에서 0으로 바꾸었는데, a도 따라 바뀌게 되는 기이한 현상입니다.^^ >>> id(a), id(b) (4431577288, 4431577288) 이유는 메모리상에서 고유한 id를 조회하는 id라는 명령으로 a, b 두 변수를 조회해보면 알.. 공감수 8 댓글수 10 2019. 7. 22.
  • Python에서 미분(차분)을 한다는 것. 데이터, 혹은 함수 어떤 형태든 센서 신호를 만지작 거리고, 모터를 구동하고, 뭐 그러다보면 미분(혹은 차분)을 수행해야할 경우가 생깁니다. 오늘은 파이썬으로 미분(차분)하는 일에 대해 이야기를 해보려고 합니다.^^ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline t = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y1 = np.sin(t) plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(t, y1); 일단, 시험 신호를 하나 만들어 두겠습니다. 시간축 t는 0부터 2pi까지 0.1 간격을 가지도록 했습니다.이렇게 생긴거죠^^ 먼저, 위 시험신호처럼 우리가 함수를 아는 경우에 대해 접근해 보겠습니다.바로 고등학교때 배운 도함수의.. 공감수 8 댓글수 8 2019. 7. 15.
  • 파이썬(Python)에서 시리얼 통신으로 받은 데이터 실시간으로 그래프 그리기 저는 한 3년 전쯤에 Python에서 matplotlib에서 그래프에서 애니메이션 효과로 그래프를 그리는 이야기를 했습니다. 그리고, 마우스 대응등 인터략티브한 그래프 이야기를 추가로 했었네요. 그리고 아주 예전에 Python에서 시리얼 통신하는 법에 대한 이야기도 했었죠. 오늘은 시리얼 통신으로 연결된 데이터를 받아서 간편하게 실시간 그래프를 그리는 것에 대한 이야기를 하려고 합니다. 일단, 그 대상으로 아두이노 보드를 잡았습니다. 아두이노 보드는 그냥 PC와 연결만 시켜 두어서 사진으로 보여드리지는 않겠습니다.^^ void setup() { // put your setup code here, to run once: Serial.begin(115200); } void loop() { // put you.. 공감수 10 댓글수 21 2019. 7. 3.
  • Python에서 인터랙티브한 반응과 애니메이션 구현하기 예전에 python의 matplotlib를 이용해서 애니메이션을 구현하는 이야기를 간단히 해보았습니다. 이번에는 조금 더 재미있는 애니메이션 이야기를 해보고 싶네요.^^. 화면에 점 하나를 찍고, 마우스로 다른 곳을 클릭하면 그 점이 천천히 따라오게 하는 것이죠^^ 코드는 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_goal = 1 y_goal = 1 x = 1 y = 1 dt = 0.01 Kp = 7 def click(event): global x_goal, y_goal x_goal = event.xdata y_goal = event.ydata fig = plt.figure() fig.canvas.mpl_connect("button_press_event.. 공감수 19 댓글수 42 2018. 9. 17.
  • 아나콘다 Anaconda에서 가상환경에 텐서플로우 설치 아주 예전에 텐서플로우 설치에 관한 글[바로가기]을 올렸는데요. 당시에 사용한 방법이 아나콘다에서 가상환경을 만들어서 진행하는 것이었습니다. 뭐 가상환경 이런거 안할 거면 그냥 pip로 설치해도 되구요^^. 그러나 텐서플로우는 공부하는 교재 혹은 자료의 버전에 따라 조금씩 사용법이 달라질 수 있어서 가상환경으로 버전관리를 하는 것이 꽤 중요합니다. 오늘은 그 때 이야기를 좀 더 보강하는 것입니다.먼저 conda create 명령으로 이름을 py36_tf14로 해서 python 3.6버전 텐서플로우 1.4버전을 깔도록 합니다. python 옵션에 python 3.6이라고 적어 주었습니다.쭈욱~ 진행해 주면 됩니다.이제.. conda env list 명령으로 확인해보면.. 설정한 이름으로 잘 ~~~ 만들어졌.. 공감수 6 댓글수 20 2018. 6. 1.
  • Pandas 데이터프레임에서 컬럼값을 행방향 기준으로 정렬한 순위 만들기 argmax, idxmax, argsort 오늘은 누구나 한 번쯤 Pandas 데이터 프레임으로 작업을 하다가 필요하게 되는 순간이 오는~^^ 그런 일이 참 많지만~ 그 중에 하나를 소개하려고 합니다. 즉, 이렇게 구성된 표가 있는데... 우측 빈칸은 제일 큰 값을 가지는 컬럼의 값부터 순차적으로 입력하는 거죠.이런 결과가 나오게 하고 싶은 겁니다.^^ 먼저.. 최대값을 하나만 찾는 거라면 꽤 간단합니다.연습용 데이터 하나 만들고~바로 pandas의 idxmax()를 이용하면 됩니다. (이전 버전에서는 argmax()였습니다.) 컬럼 '신발'이 최대인 행의 값을 보여주고...이렇게 하면 1순위라는 컬럼을 만들고 각 행방향 최대값을 넣을 수 있습니다.^^처음 이야기한 것 처럼 아예 순위별로 다 입력해 두고 싶다면~^^ 다시 데이터를 만들고...먼저.. 공감수 12 댓글수 21 2018. 5. 30.
  • 아나콘다 환경이 여러개일 때 VSCode 적용하기 Python 개발 도구로 VSCode를 소개한 적이 있구요. 또, ROS 개발 환경으로는 또 어떠냐는 소개도 한 적이 있네요.^^ 이제... 또 하나 VSCode 관련 이야기를 드릴려구요. 바로, 아나콘다를 사용하다보면 conda env를 여러개 만들게 되는데요. 이때 jupyter notebook이야 각 환경에서 실행하면 알아서 되는건데, VSCode는 안 그렇거든요. 오늘은 여러개 환경에서 어떻게 VScode를 적용하는지를 보여드릴려구요^^예를 들어 위와 같이 콘다 환경이 있다고 보구요^^예를들어 저 폴더의 파일을 실행시키고자 한다고 보죠. 아참 저건 한 2-3년전쯤에 제가 로보틱스로 유명한 Craig의 책을 다시 공부하면서 그 책 Craig 책의 예제를 Python으로 실습해 보던 코드로, Gith.. 공감수 9 댓글수 22 2018. 5. 28.
  • Numpy의 polyfit과 poly1d의 사용법 - 최소제곱법과 polynomial class 제가 아주 예전에 공업수학 연재를 하면서 최소제곱법을 소개했던 적이 있습니다. 에러의 제곱의 합을 최소화하는 공업수학적 방법인데 아주 유용합니다. 그리고, 이를 이용한 Python의 Numpy 함수인 polyfit을 이용해서 최근 제가 집필한 책 파이썬으로 데이터 주무르기 1장에서 서울시 구별 CCTV의 수와 인구수와 관계를 직선으로 표현하려고 또 사용을 했죠. 초급자를 대상으로 해서, 머신러닝의 개념을 사용한 것은 아니었습니다. 그러다가 이 두 함수, polyfit과 poly1d의 사용예를 좀 더 보여드리고 싶다고 생각을 한거죠^^ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline t = np.arange(0, 10, 0.01).. 공감수 26 댓글수 26 2018. 5. 14.
  • Pandas 기초 명령 - 컬럼추가, 행추가, 컬럼 순서 변경 등 요즘 저는 매주 토요일에 Fastcampus에서 Python을 활용한 데이터분석 입문[바로가기]이라는 수업을 진행하고 있는데요. 이 수업을 진행하다보니.. 놓치는 것이 몇 가지 있는 것 같습니다. 그게 수강하시는 분들이 궁금해 하시던 것인데.. 제가 놏치고 지나가 버린 거죠ㅠㅠ. 죄송하고 안타까운 마음에 간단한 몇가지 명령을 소개합니다. 은근 필요한 것인데 또 검색에서 잘 안나타나기도 하구요^^ 그래서 이전에 했던 pandas 연재[바로가기]에 하나 추가해서 글 하나 더 작성합니다.~^^먼저 dict형으로 data를 하나 만들어서~pandas DataFrame으로 만들었습니다. 연습해야죠~^^먼저 컬럼 column의 순서를 변경하는 것입니다.혹은 index의 순서도 바꾸고 싶을 수 있죠^^아.. 컬럼을 .. 공감수 12 댓글수 20 2018. 5. 4.
  • Matplotlib에서 그래프를 애니메이션으로 표현하기 Python이든 뭐든 데이터를 시각화하는 것은 항상 필요한 과정입니다. 그런데 그 데이터가 너무 길어 한 화면에 담아보면 구분이 되지 않거나, 시간의 흐름에 대해 약간 강조하고 싶다면 애니메이션 효과를 찾아보게 되죠. 당연히 Matplotlib도 그에 대한 대응을 해주고 있습니다. 추가로 Jupyter Notebook 화면에서 이를 구현하는 예제가 matplotlib에 있길래 이를 잠시 테스트해 보았습니다.^^ 먼저... import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib import animation, rc 이렇게 초기화를 하구~~~ fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim((.. 공감수 18 댓글수 32 2018. 5. 2.
  • Jupyter Notebook 화면을 바로 프리젠테이션 Slide로 구성하자 - datitran-jupyter2slides - Jupyter Notebook은 참 편리한 도구입니다. 마크다운 문서를 사용할 수 있는 것도 그렇고 실행 결과를 바로 볼 수 있는 것과 다시 문서를 읽었을때, Out sessino에 실행 결과를 바로 확인할 수 있다는 정말 많은 장점들을 가지고 있습니다. 이렇게 Jupyter Notebook을 사용하다보면 또 한 가지 작은(^^) 욕심이 생기는데요. 바로 Presentation입니다. Jupyter Notebook의 코드와 결과를 일일이 캡쳐해서 파워포인트에 넣기 귀찮을 때가 있거든요^^ 오늘은 그 이야기를 해볼려고 합니다.~언제나 그렇듯 Python 세계와 오픈소스 세계에 어디나 존재하는 수많은 고마운 분들(^^) 중 한 분이 또 저렇게 뭔가 멋진 것을 공개했습니다. jupyter2slides[바로가기.. 공감수 11 댓글수 24 2018. 4. 25.
  • Jupyter notebook 화면 테마 적용 jupyterthemes 뭔가 하나의 도구-그게 Sublime Text든, VSCode이든-를 좋아하게 되면 뭔가 자기만의 개성을 두거나 혹은 뭔가 편리함을 추구하게 되겠죠. 오랫동안 사용한 Jupyter Notebook도 역시 그런 노력을 가지게 됩니다. 그냥 기본 Jupyter Notebook 화면에서 폰트의 크기와 폰트의 종류를 바꾸는 작업[바로가기]에서 좀 더 나아가서 아예 화면 구성을 바꿔보고 싶은거죠. 그럴때는 jupyterthemes라는 모듈을 설치해보세요^^ 먼저 github의 jupyterthemes 페이지[바로가기]를 방문해서 사용법을 익히면 되죠^^저 화면에서 아래로 가면, 다양한 테마의 종류와 다양한 명령들이 나타납니다.^^일단, 설치 pip install jupyterthemes입니다.^^그리고, jt 명.. 공감수 16 댓글수 32 2018. 4. 20.
  • 아나콘다 Anaconda에 포함된 마이크로소프트의 Visual Studio Code - vscode 사용해보기 최근 제가 Python 배포판인 Anaconda를 다시 설치하게 되었는데요. 뭔가 신기한 아이가 하나 눈에 띕니다. 바로 Visual Studio Code라는 아이인데요. 약간 느낌이 바로 테스트를 수행해.. 라고 강렬하게 와서.. 설치과정에서 말없이 Yes~를 누르고 설치해 보았습니다.^^아나콘다 네비게이터에 확실히 떠있네요 vscode~^^ 한 번 실행해 보았습니다.ㅎㅎ.. 무엇보다 화면 구성이 꽤 간편하고 제가 좋아하는 sublime text와 닮은 것이 마음에 들더라구요. 위 프로그램은 딥러닝의 레이어를 시각화해주는 코드인데.. 슬쩍 가동시켜 보았습니다.오호~ 가볍게 실행되면서도 뭔가 있을 건 다있을듯한 느낌입니다. Jupyter Notebook을 사용하다가 간혹 이런 아이가 필요할 수 있는데 꽤.. 공감수 17 댓글수 24 2018. 3. 9.
  • 구글 드라이브에서 바로 실행되는 Jupyter Notebook - Colaboratory 얼마전 아무런 생각없이 구글 드라이브에 접속해서 공부하던 Jupyter Notebook 파일을 관리하다가 뭔가 신가한 것을 발견했습니다. 구글의 새로운 서비스인 모양인데... 너무 놀랬거든요...^^ 살짝 소개해 드릴께요~~제 드라이브에서 Jupyter Notebook 파일들이 있는 한 폴더인데요... 요즘 제가 Tensor Flow를 정리중이라 티가 좀 나죠^^그리고 우연히 그 중 하나를 클릭했는데 연결된 앱이라는 말과 Colaboratory라는 단어가 나타나내요...그걸 눌렀다가 깜짝 놀랜거죠.. 헉 바로 저렇게 Jupyter 환경이 나타날 줄은....Shift + Enter나 플레이버튼을 누르면 실행됩니다. 아.. tqdm은 지원하지 않아서 임시로 주석처리...Tensor Flow 조차 이미 설치되.. 공감수 12 댓글수 22 2018. 2. 23.
  • Python Jupyter notebook에서 출력화면에 진행 상태 안내바로 쓰기 좋은 tqdm 몇 일전... GIthub에서 아이쇼핑(^^) 중에 엄청나게 재미난 아이를 보았습니다. 우리가 보통 Jupyter Notebook에서 반복문을 돌릴때 그냥 멍~ 때리면서 별표가 사라지길 기다리거나, 혹은 그저 print문으로 현 변수를 찍어보는 정도를 하게 되는데요. 아예 이걸 상태바 형태로 표현해주는 아이가 따끈따끈하게 나왔네요. [바로가기]에 가시면 되는데요. 정말 사용하기 편리합니다. 아... 설치는 conda install -c conda-forge tqdm를 이용하시면 편한것 같습니다.뭐 어차피 저 페이지에 가시면 다 알 수 있구요~^^이렇게 tqdm이라는 명령을 사용만 하는 순간 바로 상태바가 나타납니다.혹은 trange로 가능하구요~더불어 메세지도 포함시켜서 찍을 수 있네요^^with 구문과.. 공감수 16 댓글수 22 2017. 8. 7.
  • Jupyter Notebook 화면 조절 (폰트, 폰트 크기, 줄 간격) Jupyter Note으로 작업하는 즐거움이 한참 지나보면... 이걸로 블로깅도 하고, 뭐 보고서도 쓰고 하게 되는데... 그러다보면 화면 조절에 대한 욕구가 생깁니다.^^. 뭐 하다 못해 폰트 바꾸고, 글자 크기 조절하고, 줄간격 조절하는 거죠.. 딱 그걸 오늘 이야기할까 합니다.^^보통 윈도우기준으로 저렇게 .Jupyter 경로가 User 밑에 있습니다. 점(.)까지 포함된다는거~그 밑에 custom이라는 경로를 만드시구요~그 안에 custom.css라는 파일을 만드세요~~~그 내용으로 .CodeMirror pre {font-family: Arial; font-size: 14pt; line-height: 140%;} 라고 입력하고 저장하시면 끝입니다. 뭐 폰트 이름과 크기, 줄 간격은 바로 이해하시겠.. 공감수 18 댓글수 32 2017. 8. 1.
  • 파일 시스템의 목록을 쉽게 읽어올 수 있는 glob 모듈 Python으로 다양한 작업을 하다보니 폴더에 있는 여러 데이터를 편하게 읽기 위해 뭔가 유용한 모듈이 있을 것 같다는 생각을 하고 검색해 보았더니.. 뭐 당연하지만 있네요^^ 오늘은 그래서 glob이라는 아이를 소개하겠습니다. (언제나 그렇듯 쉽게~~ 간단히~~) glob은 Unix Style Pathname Pattern Expansion이라는 설명을 가지고 있습니다. 일단~설명은 뭐~~^^glob은 아나콘다에서는 그냥 포함되어 있나봐요... 위 그림처럼 ../data/*.xls라고 하면 data폴더의 모든 엑셀파일이라는 의미를 가지고 있지요... 그 결과를 리스트로 반환해 줍니다.이렇게... * 기호를 이용해서 모든 파일이라는 의미를 사용할 수 있구요~혹은 위 그림처럼 ../img/0[0-9]?.j.. 공감수 5 댓글수 22 2017. 4. 26.
  • 모여있는 점들의 최외곽선을 이어주는 scipy의 ConvexHull 명령 다수의 점으로 표현된 그래프를 보다가... 만약 그 외곽선을 이어서 표현하고 싶다는 생각이 드신다면 scipy의 ConvexHull이라는 명령을 사용하시면 됩니다.scipy.spatial의 ConvexHull을 import하면 됩니다. 일부러 실습용 데이터를 위 그림처럼 일반 리스트로 잡았습니다.scatter로 한번 뿌려보았구요^^그걸... scipy에서 사용할려고 numpy array로 각각의 리스트를 합쳤습니다.몹시 심플하게.. 위 명령이면 끝납니다.^^위의 코드의 for문을 적용하면 그림처럼 최외곽선을 그릴 수 있습니다.^^ 그런데.. for문 안에 있는 식이 약간 복잡해 보이죠...그건... 위에서 살짝 풀어볼 수 있습니다. 일단 ConvexHull은 vertices로 구성되는 직선의 좌표를 얻을.. 공감수 6 댓글수 12 2017. 4. 19.
  • Python에서 시스템의 운영체제 확인하기 요즘.... 윈도우10과 우분투16.04와 Mac OS Sierra를 번갈아 사용하는 묘한 상황에 빠지다 보니~~~ python에서 시스템을 확인해야하는 코드가 필요하더라구요^^ 그래서 뭐 별거 없지만 슬쩍 기록으로 남깁니다.^^먼저 import platform하시고... platform.system()을 하면 바로 알 수 있습니다.^^ 위 그림처럼 Windows인지...맥인지... 근데 맥은 Darwin이라고 뜨는군요... Darwin Kernel이라고 하네요^^우분투는 Linux라고 뜹니다.^^ 공감수 10 댓글수 12 2017. 2. 28.
  • 맥에서 matplotlib 한글 문제 해결하기 한 번 matplotlib에서 한글을 해결하기 위한 이야기를 윈도우 환경에서 다루었었는데요.[바로가기] 윈도우랑 맥이랑 폰트설정만 바꿔주는 되는 거지만, 맥 초보분들을 위해 살짝 다루기로 했습니다. 맥에서도 matplotlib 한글 문제를 해결하는 방법^^ (뭐 그래봐야 한 줄 짜리 팁이지만 말이죠^^) import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc import seaborn as sns %matplotlib inline 뭐 당연한 이야기지만 matplotlib를 import하구요... 설정을 위해 rc도 import합니다. seaborn은 요즘 제가 재미있게 가지고 노는 아이인데요.. 최근 연재로 다루었지요^^[바로가기] 아무튼 이제 처음 윈도우.. 공감수 21 댓글수 14 2017. 2. 2.
  • [Seaborn 연재] lmplot을 이용하여 회귀판단하기, 혹은 curve fitting하기 기나긴 seaborn 연재의 마지막이네요^^ 오늘은 lmplot을 이용한 회귀,... 혹은 뭐 curve fitting 뭐 여하튼... 1차 혹은 그 이상의 함수로 데이터를 표현하고자 하는 것을 seaborn의 lmplot으로 간단히 수행하는 것을 보여드릴려고 합니다.^^ Seaborn [Seaborn 연재] set_style과 boxplot, swarmplot Seaborn [Seaborn 연재] lmplot과 kdeplot, distplot Seaborn [Seaborn 연재] heatmap 사용하기 Seaborn [Seaborn 연재] pairplot, jointplot, tsplot 익히기 Seaborn [Seaborn 연재] lmplot을 이용하여 회귀판단하기, 혹은 curve fitting하기.. 공감수 6 댓글수 10 2017. 1. 27.
  • [Seaborn 연재] pairplot, jointplot, tsplot 익히기 Seaborn이 제공하는 그래프 중에 오늘은 pairplot, jointplot, tsplot에 대해 이야기를 할려고 합니다^^. 특히 pairplot이 주는 재미난 결과는 꽤 마음에 드실겁니다.^^ Seaborn [Seaborn 연재] set_style과 boxplot, swarmplot Seaborn [Seaborn 연재] lmplot과 kdeplot, distplot Seaborn [Seaborn 연재] heatmap 사용하기 Seaborn [Seaborn 연재] pairplot, jointplot, tsplot 익히기 Seaborn [Seaborn 연재] lmplot을 이용하여 회귀판단하기, 혹은 curve fitting하기 iris라는 데이터를 가지고 오도록 하겠습니다. 이 데이터는 꽃 아이리스.. 공감수 5 댓글수 4 2017. 1. 25.
  • [Seaborn 연재] heatmap 사용하기 Seaborn 연재 중인데요. 뭐 언제나 그렇듯 튜토리얼을 따라하고 있습니다만... 오늘은 heatmap이라는 아이를 소개할려고 합니다. 잘 사용하면 시각화할때 정보전달력이 꽤 괜찮은 아이이거든요...^^ Seaborn [Seaborn 연재] set_style과 boxplot, swarmplot Seaborn [Seaborn 연재] lmplot과 kdeplot, distplot Seaborn [Seaborn 연재] heatmap 사용하기 Seaborn [Seaborn 연재] pairplot, jointplot, tsplot 익히기 Seaborn [Seaborn 연재] lmplot을 이용하여 회귀판단하기, 혹은 curve fitting하기 random 변수 생성해서...heatmap이 어떤건지 바로 보면... 공감수 4 댓글수 2 2017. 1. 20.
  • [Seaborn 연재] lmplot과 kdeplot, distplot Seaborn을 가지고 놀다 보면, 꽤 재미있다는 것과 함께 이런 기능이 없을까?하고 생각하면 꼭 있다는 것을 알게됩니다.^^. 오늘은 lmplot과 kdeplot, distplot을 이야기할건데요. 간단하게 상관관계를 바로 확인할 수 있는 어마어마한 기능을 바로 보실 수 있습니다.^^ Seaborn [Seaborn 연재] set_style과 boxplot, swarmplot Seaborn [Seaborn 연재] lmplot과 kdeplot, distplot Seaborn [Seaborn 연재] heatmap 사용하기 Seaborn [Seaborn 연재] pairplot, jointplot, tsplot 익히기 Seaborn [Seaborn 연재] lmplot을 이용하여 회귀판단하기, 혹은 curve f.. 공감수 8 댓글수 8 2017. 1. 19.
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