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python334

argparse 변수를 dict(json) 형태로 전환 하기 var/python argparse 변수를 dict(json) 형태로 전환 하기 var/python vars 를 이용하여 손쉽게 전환할 수 있습니다 ! # arg-parser 생성합니다. import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--arg1", default="data", type=str) parser.add_argument("--arg2", default="file", type=str) args = parser.parse_args() print(args) # vars 를 활용하여 arg-parser 를 dict로 전환합니다. args_dict = vars(args) print(args_dict) 코드실행 결과는 아래와 같습니다. ! 2023. 3. 9.
파이썬 tqdm_notebook, 주피터노트북 반복문 진행 바, 주피터노트북 tqdm, jupyter notebook tqdm 파이썬 tqdm_notebook, 주피터노트북 반복문 진행 바, 주피터노트북 tqdm, jupyter notebook tqdm¶ In [1]: from tqdm import tqdm_notebook import time # 경고무시를 위한 코드 import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') tqdm_notebook은 주피터노트북에서 반복문을 시행할때 진행률을 바 형식으로 보여주는 기능을 가지고 있읍니다. In [2]: for i in tqdm_notebook(range(0,10)): # 진행률을 천천히 보여주기 위해 매 반복문 마다 1초의 sleep을 걸어두었습니다. time.sleep(1) In [3]: # 노트 폭을 줄이는 코드 입.. 2023. 3. 9.
파이썬 이미지 반점 제거 cv2 erode 이미지 반점 제거 : cv2.erode¶ In [1]: # 패키지 불러오기 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 In [2]: # 이미지 불러오기 image = cv2.imread("day.png") # matplotlib을 활용하여 불러온 그림을 보여주기 위해서 BGR 배열을 RGB로 변형해줘야 합니다. image_tmp = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image_tmp) plt.show() erode 설명¶ cv2 에 erode 함수를 활용하면 반점을 지울 수 있습니다. erode 는 주로 binary 혹은 grayscale image에 사용됩니다. 배경색이 객체 색을 조금씩 침식시켜가면서 반.. 2023. 3. 8.
파이썬 문자열 띄어쓰기 거르기, 특수문자 거르기 isalnum 띄어쓰기 혹은 특수문자가 포함된 거르기 isalnum¶ 파이썬 코드를 작성하다 보면 띄어쓰기 특수 문자가 들어 간 문자열을 제거 하고 싶을 떄가 있습니다. isalnum 내장함수를 사용하면 이를 해결 할 수 있습니다. In [1]: # 문자로만 구성된 문자열인 경우 True 반환 example = "alphabet" example.isalnum() Out[1]: True In [2]: # 숫자로만 구성된 문자열인 경우 True 반환 example = "3777" example.isalnum() Out[2]: True In [3]: # 문자 및 숫자로만 구성된 문자열인 경운 True 반환 example = "3777aa가가" example.isalnum() Out[3]: True In [4]: # 띄어쓰기.. 2023. 3. 7.
patsy를 활용한 전처리 파이썬 전처리 쉽게 전처리 하기 파이썬 데이터 전처리 patsy를 활용한 전처리¶ In [2]: import pandas as pd from patsy import demo_data 예시 데이터 만들기¶ In [3]: df = pd.DataFrame({"score1" : [99, 65, 79, 94, 87], "score2" : [79, 85, 78, 93, 97], "score3" : [59, 65, 39, 94, 85], "score4" : [89, 61, 59, 91, 67], "weight" : [5.43, 0.12, 10.44, 9.33, 4.22], "diff" : [-2.1, 5, 2, -5.4, -3.3], "place":["A", "B", "A", "A", "B"]}) df Out[3]: score1 score2 sco.. 2023. 3. 3.
판다스 최대값, 최소값 인덱싱 pandas idxmin(), idxmax() 판다스 최대값, 최소값 인덱싱 pandas idxmin(), idxmax() 최대값, 최대값 위치 반환¶ 예시 데이터 프레임 생성 In [2]: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"y1" : [2, 0, 3, 4, 4, 3, 10, 2, 3, 4], "y2" : [2, 2, 10, 4, 4, 3, 2, 2, 0, 4] }) df Out[2]: y1 y2 0 2 2 1 0 2 2 3 10 3 4 4 4 4 4 5 3 3 6 10 2 7 2 2 8 3 0 9 4 4 idmin() : 데이터 프레임 내 값 가운데 최소값의 인덱스 위치 반환 idmax() : 데이터 프레임 내 값 가운데 최고값의 인덱스 위치 반환 In [3]: df.idxmin() Out[3]: y1 1 y2.. 2023. 3. 2.

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