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Python Library185

[Matplotlib] 공백 지우기 공백 지우기 matplotlib로 plt.imshow()를 통해서 보여진 이미지를 변형해서 다시 이미지 파일로 넣어줄 때 margin, padding 등이 적용되어 있기에 다음과 같은 방법으로 지워줄 수 있다. plt.axis('off') 축 없애기 plt.xticks([]), plt.yticks([]) 틱 없애기 plt.tight_layout() 공백을 잘 배치 plt.subplots_adjust(left, bottom, right , top, hspace, wspace ) subplot 위치 조절 plt.axis('off'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.tight_layout() 2023. 4. 27.
[Pandas] groupby pandas.DataFrame.groupby 매퍼를 사용하거나 일련의 열로 DataFrame을 그룹화한다. 그룹화 작업에는 개체 분할, 함수 적용 및 결과 결합의 일부 조합이 포함된다. 이는 이러한 그룹에서 많은 양의 데이터 및 계산 작업을 그룹화하는 데 사용할 수 있다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], 'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]}) df Animal Max Speed 0 Falcon 380.0 1 Falcon 370.0 2 Parrot 24.0 3 Parrot 26.0 df.groupby(['Animal']).mean() Max Spee.. 2023. 3. 30.
[Pandas] rolling pandas.DataFrame.rolling 판다스에서는 롤링 윈도우 계산을 제공한다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]}) df B 0 0.0 1 1.0 2 2.0 3 NaN 4 4.0 window 관측치 2개의 window 길이를 사용한 롤링 합계는 다음과 같이 구현 가능하다. df.rolling(2).sum() B 0 NaN 1 1.0 2 3.0 3 NaN 4 NaN window 범위가 2초인 롤링 합계는 다음과 같다. df_time = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]}, index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'), pd.Timestamp('20.. 2023. 3. 30.
[Selenium] 유튜브 댓글 크롤링 라이브러리 import time import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from openpyxl import Workbook from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import warnings warnings.filterwarnings('ignore') url url = input("링크 입력 (예: https://www.youtube.com/) : ") wb = Workbook(write_only=True) ws = wb.create_sheet() driver = webdri.. 2023. 3. 14.
[Selenium] 'chromedriver'는 Apple에서 악성 소프트웨어가 있는지 확인할 수 없기 때문에 열 수 없습니다. 터미널에서 chromedriver가 설치된 경로로 이동한 후 다음 코드를 입력한다. xattr -d com.apple.quarantine chromedriver 2023. 3. 14.
[PyTorch] gradient 시각화 gradient 시각화.import torchx = torch.FloatTensor(2, 2)y = torch.FloatTensor(2, 2)y.requires_grad_(True) # 향후 gradient를 계산하기 위해 이 tensor가 포함된 모든 연산을 추적(track)한다z = ( x + y ) + torch.Tensor(2, 2)print(z)tensor([[2.5832e+30, 2.7510e+36], [9.7644e+21, 5.9766e+31]], grad_fn=)x = torch.FloatTensor(2, 2)y = torch.FloatTensor(2, 2)y.requires_grad_(True)with torch.no_grad(): # 이 연산은 추적하지 않음 z = (.. 2023. 3. 9.
[SciPy] Special functions Special functions 패키지의 주요 기능 scipy.special은 수학 물리학의 수많은 특수 기능의 정의이다. 사용 가능한 함수에는 airy, elliptic, bessel, gamma, beta, hypergeometric, parabolic cylinder, mathieu, spheroidal wave, struve 및 kelvin이 포함된다. 또한, 이러한 기능에 대한 더 쉬운 인터페이스가 stats 모듈에서 제공되기 때문에 일반적인 사용을 위한 것이 아닌 일부 저수준 통계 기능이 있다. 이러한 함수의 대부분은 Numerical Python의 다른 수학 함수와 동일한 브로드캐스팅 규칙에 따라 배열 인수를 취하고 배열 결과를 반환할 수 있다. 이러한 함수 중 다수는 복소수를 입력으로 받아.. 2022. 12. 22.
[SciPy] Introduction Introduction SciPy는 Python의 NumPy 확장을 기반으로 구축된 수학적 알고리즘 및 편의 함수 모음이다. 데이터를 조작하고 시각화하기 위한 고급 명령과 클래스를 사용자에게 제공하여 대화식 Python 세션에 상당한 기능을 추가한다. SciPy를 사용하면 대화형 Python 세션이 MATLAB, IDL, Octave, R-Lab 및 SciLab과 같은 시스템에 필적하는 데이터 처리 및 시스템 프로토타이핑 환경이 된다. Python 기반 SciPy의 추가 이점은 정교한 프로그램 및 특수 응용 프로그램을 개발하는 데 사용할 수 있는 강력한 프로그래밍 언어를 제공한다는 것이다. SciPy를 사용하는 과학 응용 프로그램은 전 세계 개발자가 소프트웨어 환경의 수많은 틈새에서 추가 모듈을 개발함으.. 2022. 12. 22.
SciPy SciPy SciPy는 과학 컴퓨팅과 기술 컴퓨팅에 사용되는 자유-오픈 소스 파이썬 라이브러리이다. conda install scipy # pip install scipy https://docs.scipy.org/doc/scipy/index.html SciPy documentation — SciPy v1.9.3 Manual The reference guide contains a detailed description of the SciPy API. The reference describes how the methods work and which parameters can be used. It assumes that you have an understanding of the key concepts. docs.. 2022. 12. 20.
[Keras] tflite 변환 tflite 변환 케라스 모델은 딥러닝 모델을 개발하기 위한 고수준 라이브러리인 케라스를 이용하여 만든 모델이다. tensorflow의 tf.keras 모듈을 통해 케라스 모델을 바로 만들거나 SavedModel, HDF5 포맷으로 저장된 모델을 케라스 모델로 불러와서 tensorflow lite 모델로 변환할 수 있다 h5 파일을 pb 파일로 변환 from tensorflow import keras model = keras.models.load_model('model.h5', compile = False) export_path = './pb' model.save(export_path, save_format = "tf") pb 파일을 tflite 파일로 변환 saved_model_dir = './pb' .. 2022. 11. 24.
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