전체 글 (27) 썸네일형 리스트형 [Computer Vision] 1. 컴퓨터비전에서 이미지를 읽고 처리하는 라이브러리들 - OpenCV, Matplotlib, PIL, Scikit-image 1) OpenCV 컴퓨터비전을 목적으로 하는 오픈소스 라이브러리 인텔 CPU에서 사용하는 경우 속도 향상을 볼 수 있는 IPP(intel Performance Primitives)를 지원함. IPP(intel Performance Primitives) : 멀티미디어 및 데이터처리 응용 프로그램을 위한 기능의 다중 스레드 소프트웨어 라이브러리 기존 C++에서 사용할 수 있게 구현되었으나, OpenCV-python을 통해 python포팅도 되어있음. 단점 : GPU operation에 대한 지원을, 명시적으로 python과 연계하여 하지 않음. 설치 방법 pip install opencv-python 2) Matplotlib python.. [웹 기초] HTML과 CSS의 개념 HTML은 구역과 텍스트를 나타내는 코드로, CSS는 잡은 구역을 꾸며주는 것이다. HTML 내 style 속성으로 꾸미기를 할 수 있지만, 긴 세월동안 이것을 한데 모아 볼 수 있는 CSS 파일으로 개발되었다. HTML 코드 내에 CSS 파일을 불러와서 적용하게 된다. 또한 CSS를 잘 사용할 줄 아는 것과, '예쁘게' 만드는 것은 다른 영역이기 때문에(붓을 잡을 줄 아는 것과 그림을 잘 그릴 줄 아는 것의 차이), 많은 경우 웹디자이너나 퍼블리셔에게 의존하게 된다. [Python] os모듈2/ os.path 모듈의 다양한 함수 os.path 모듈은 파일 또는 폴더 명이나, 확장자, 존재유무 등을 알아볼 수 있는 모듈이다. 1. os.path.isdir() : 폴더 유무 판단 입력된 경로가 폴더인지 아닌지 판별 os.path.isdir("C:/Users/User/Desktop/test") [Output] True 해당 폴더가 없는 경우, False 반환 2. os.path.isfile() : 파일 유무 판단 마찬가지로 이번엔 파일인지 아닌지를 판별하고, 파일이면 True, 아니면 False, 없어도 False를 반환한다. os.path.isfile("C:/Users/User/Desktop/test/test.txt") [Output] True 3. os.path.exists() : 파일이나 폴더의 존재여부 판단 파일,폴더이면 Tr.. [Python] os모듈1/ os 모듈의 다양한 함수 os 모듈은 내 컴퓨터의 디렉터리(폴더)나 경로, 파일 등을 활용하게 도와주는 모듈로 활용빈도가 굉장히 높다. 1. os.getcwd() : 현재 작업 디렉토리(폴더) 확인 os.getcwd() [Output] 'C:\\Users\\EUN\\Desktop\\' 2. os.chdir() : 현재 작업 디렉토리 변경(위치 변경) os.chdir("D:/") os.getcwd() [Otuput] 'D:\\' 3. os.listdir() : 입력 경로 내의 모든 파일과 폴더명 리스트 반환 os.listdir("C:/Users/User/Desktop") [Output] ['개인자료', '공모전 자료', '공유자료'] 폴더는 폴더명, 파일은 확장자명도 함께 출력된다. 4. os.mkdir() : 폴더 생성 os.m.. [Python] 데이터 재구조화(reshape) : pd.crosstab() 사용해 교차표(cross tabulation) 분석을 하다 보면 원본 데이터의 구조가 분석 기법에 맞지 않아서 행과 열의 위치를 바꾼다거나, 특정 요인에 따라 집계를 해서 구조를 바꿔주어야 하는 경우가 있습니다. 재구조화(reshaping data)를 위해 사용할 수 있는 Python pandas의 함수들로 아래와 같이 다양한 함수가 있습니다. - (1) pivot(), pd.pivot_table() - (2) stack(), unstack() - (3) melt() - (4) wide_to_long() - (5) pd.crosstab() 이번 포스팅에서는 마지막으로 범주형 변수로 되어있는 요인(factors)별로 교차분석(cross tabulations) 해서, 행, 열 요인 기준 별로 빈도를 세어서 도수분포표(frequency table), 교차.. [Python 기초] 반복문 for in 구문 for 문은 우리가 전에 배웠던 리스트와 같은 시퀀스(sequence)를 이용해서 원하는 명령을 반복할 때 쓰인다. >>> family = ['mother', 'father', 'gentleman', 'sexy lady'] for 문 다음은 for 문을 이용해서 저희 가족들의 이름과 문자열 길이를 출력하는 프로그램이다. for x in family: # family의 각 항목 x에 대하여 print(x, len(x)) # x와 x의 길이를 출력하라 >>> mother 6 father 6 gentleman 9 sexy lady 9 in family for x:는 오류가 출력되므로, 문법대로 작성해야 한다. range() range는 범위라는 뜻인데 여기서는 어떤 정수를 인자로 주면 그 범위 안의 정수들을 .. [Python] 판다스 데이터프레임(pandas dataframe) SettingWithCopyWarning 해결 기존 데이터프레임 일부를 복사하거나 인덱싱 후 값을 수정할 때 종종 발생한다. 기존 데이터프레임을 가져와(복사) 다른 데이터프레임을 만들 때 원본을 수정할 지 복사본을 수정할 지 몰라서 발생하는 오류라고 한다. 두 가지 해결 방법이 있는데, 하나는 경고를 무시하는 것이고 하나는 copy를 사용하는 것이다. 1. 경고 무시 pd.set_option을 사용한 경고문 제거 # SettingWithCopyError --> 오류 raise 로 코드 실행 X pd.set_option('mode.chained_assignment', 'raise') # SettingWithCopyWarning --> 실행은 되지만 경고문 뜸 pd.set_option('mode.chained_assignment', 'warn') # e.. [ section1 - 2 / 통계(Statistics) ] 10 - (1) 베이지안 통계 개론 (Bayesian Inference) 베이지안은, 여태까지 접했던 통계적 내용과는 사뭇 다른 접근을 필요하다. 이 베이지안의 방식의 아름다운 점은, 내용도 매우 간단하지만, 다양한 분야에 적용이 가능하다는 것이다. ※ 베이즈 정리를 이해를 돕기위한 관점의 변화 - '확률'에 대한 관점의 변화가 필요 - 전통적 관점 : 빈도주의 (frequentism) - 새로운 관점 : 베이지안 주의 (Bayesianism) '확률'을 '주장에 대한 신뢰도'로 해석하는 관점 ex) 동전의 앞면이 나올 확률이 50%다 - 빈도주의 : 100번 동전을 던졌을 때, 50번은 앞면이 나온다. - 베이지안 주의 : 동전의 앞면이 나왔다는 주장의 신뢰도가 50%이다. ※ 베이지안의 핵심 유도과정 아래는 베이지안의 핵심공식과 유도과정이다: Since Therefore .. 이전 1 2 3 4 다음
