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파이썬으로 cpu 코어 개수 확인하기(os.cpu_count) 파이썬으로 cpu 코어 개수 확인하기(os.cpu_count) HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 [참고] ubuntu 터미널에서 grep -c processor /proc/cpuinfo 명령어를 통해서 core 개수를 확인할 수도 있다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 2022. 12. 23.
파이썬에서 리스트를 텍스트 파일로(list to txt file, python) 파이썬에서 리스트를 텍스트 파일로(list to txt file, python)¶ list를 txt 파일로 저장하기¶ In [1]: # 리스트 예시 1 li = ['orange', 'apple', 'melon', 'water_melon', 'peer'] In [2]: file_name = './test.txt' with open(file_name, 'w+') as file: file.write('\n'.join(li)) # '\n' 대신 ', '를 사용하면 줄바꿈이 아닌 ', '를 기준으로 문자열 구분함 test.txt 파일 형태 In [5]: # .. 2022. 12. 22.
파이썬을 활용하여 1부터 n까지 연속한 숫자의 제곱합 구하기 파이썬을 활용하여 1부터 n까지 연속한 숫자의 제곱합 구하기¶ 반복문 혹은 공식을 사용하여 1부터 10까지 연속한 숫자의 제곱합을 산출 합니다 step 1: 반복문을 사용 In [2]: def sum_square1(n): result = 0 for i in range(1,n+1): result += i **2 return result sum_square1(10) Out[2]: 385 step2: 공식 사용 In [3]: # n(n+1)(2n+1) / 6 def sum_square2(n): result = (n*(n+1)*(2*n+1)) // 6 return result sum_square2(10) Out[3]: 385 1~4에도 적용시켜 봅니다 In [4]: print(sum_square1(4), sum.. 2022. 12. 21.
MinMaxScaler 스케일러를 이용한 데이터 전처리와 전처리 저장 및 불러오기(joblib, sklearn) MinMaxScaler 스케일러를 이용한 데이터 전처리와 전처리 저장 및 불러오기(joblib, sklearn)¶ In [2]: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 데이터 프레임을 이용하여 minmaxscaler를 적용합니다 반드시 알아야 할 것은 minmaxscaler 가 데이터 프레임에 컬럼 단위로 적용된다는 것! 입니다 In [7]: # 예제 데이터 생성 cols = ['col1', 'col2', 'col3'] data = pd.DataFrame(np.array([[5, 2.1, 101], [6, 2.2, 103], [7, 2.1, 145].. 2022. 12. 20.
파이썬을 활용한 unique, 고유값 도출(numpy unique) 파이썬을 활용한 unique, 고유값 도출¶ 예시 리스트 만들기 In [1]: li = ["사과","사과", "사과", "apple", "apple","apple", "apple","apple", "apple", "zipper", "zipper", "button", "단추", "단추", "냉장고", "냉장고"] set 을 활용하면 중복 값을 제거 해주며, list로 변환하여 실제 내용을 확인할 수 있습니다. In [2]: list(set(li)) Out[2]: ['apple', '사과', 'button', 'zipper', '단추', '냉장고'] numpy.unique¶ 'numpy.uniaque' 함수를 사용하면 변수.. 2022. 12. 19.
파이토치로 이미지 패딩하기 torchvision padding 파이토치로 이미지 패딩하기 torchvision padding¶ 패딩을 위한 이미지를 PIL 패키지를 활용하여 불러옵니다 In [1]: from PIL import Image # 이미지 불러오기 img = Image.open("test2.png").convert('RGB') img Out[1]: 위, 아래 부분만 패딩을 추가합니다. In [2]: from torchvision.transforms.functional import pad # pad(패팅을 넣을 이미지, (왼쪽 패딩양, 위쪽 패딩양, 오른쪽패딩양, 아래쪽패딩양), fill=패딩색상) pad(img, (0, 30, 0, 30), fill=135) Out[2]: 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽 모두 패딩을 추가합니다 In [3]: pad.. 2022. 12. 19.

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