python334 pandas 행 셔플 pandas 행 셔플Pandas에서 데이터프레임의 행을 무작위로 섞으려면 여러 방법을 사용할 수 있습니다. 주로 sample() 메소드 또는 numpy의 random.permutation()을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 각 방법에 대한 설명과 예제입니다. 1. sample() 메소드 사용하기sample() 메소드를 사용하면 데이터프레임의 행을 무작위로 선택하고, frac=1을 설정함으로써 전체 데이터프레임을 무작위 순서로 섞을 수 있습니다. 이 방법은 가장 간단하고 직관적입니다. import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({ 'A': range(1, 6), 'B': range(10, 15)})# 전체 데이터프레임을 무작위로 섞기s.. 2024. 5. 10. 파이썬에서 재귀 함수의 호출 제한 이해하기 파이썬에서 재귀 함수의 호출 제한 이해하기재귀 함수는 함수가 자기 자신을 호출하는 방식으로 작동하는 함수로, 다양한 프로그래밍 문제를 간결하고 명확하게 해결할 수 있는 유용한 도구입니다. 그러나 파이썬과 같은 프로그래밍 언어에서는 이러한 재귀 함수의 호출에는 몇 가지 제한이 있습니다. 파이썬에서는 이를 "최대 재귀 깊이(maximum recursion depth)"라고 부르며, 기본적으로 이 값은 1000으로 설정되어 있습니다. 최대 재귀 깊이의 의미최대 재귀 깊이는 한 번의 함수 호출 프로세스에서 함수가 자기 자신을 얼마나 많이 호출할 수 있는지를 제한합니다. 이 제한은 주로 프로그램의 안정성을 유지하기 위해 설정되어 있습니다. 재귀 호출이 너무 깊어지면, 프로그램이 사용하는 호출 스택(call sta.. 2024. 5. 1. ERROR: Could not build wheels for greenlet, which is required to install pyproject.toml-based projects langchain 설치에러 수정 에러 내용langchain을 설치하는 과정에서 아래와 같은 에러가 발생하였습니다.ERROR: Could not build wheels for greenlet, which is required to install pyproject.toml-based projects 해결책아래와 같이 greenlet을 설치하고 pip install langchain을 시도 하면 문제 없이 설치가 됩니다.pip install --only-binary :all: greenlet 2024. 4. 26. AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textsize' AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textsize'¶ pil에 ImageDraww.Draw로 생성된 객체의 textsize 메서드를 사용할때 생기는 오류입니다. ImageFont.truetype로 생성된 객체에 getbbox 함수를 사용하여 오류를 해결할 수 있습니다. In [1]: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # Banner settings banner_width = 1024 banner_height = 256 background_color = (255, 204, 0) # Bright yellow background text = "2024년 축 당선" text_color = (0, 0, 0) .. 2024. 3. 29. 블로그에서 사용하는 배너 파이썬으로 그리기 최대 마진 관련성(Maximal Marginal Relevance, MMR)¶ 정보 검색이나 문서 요약에서 사용되는 알고리즘으로, 문서의 관련성과 다양성을 동시에 고려하는 방법. 선택된 문서가 질의(query)에 얼마나 관련이 있는지(Relevance), 그리고 이미 선택된 문서들과 얼마나 다른지(Diversity)를 계산하여 최적의 문서를 선정. MMR 알고리즘은 질의에 대한 관련성이 높은 문서를 찾으면서도, 이미 선택된 문서들과는 상이한 내용을 가진 문서를 선호함으로써, 결과의 다양성을 보장함. 예를 들어 사용자가 주제에 대해 폭넓은 정보를 얻고자 할 때 유용하며, 모든 문서가 같은 내용을 반복하지 않도록 하는 데에 목적이 있음. MMR 계산식¶ 수식¶ In [1]: # 단순 수식 이미지를 불러오는 .. 2024. 3. 29. 최대 마진 관련성(Maximal Marginal Relevance, MMR) 최대 마진 관련성(Maximal Marginal Relevance, MMR)¶ 정보 검색이나 문서 요약에서 사용되는 알고리즘으로, 문서의 관련성과 다양성을 동시에 고려하는 방법. 선택된 문서가 질의(query)에 얼마나 관련이 있는지(Relevance), 그리고 이미 선택된 문서들과 얼마나 다른지(Diversity)를 계산하여 최적의 문서를 선정. MMR 알고리즘은 질의에 대한 관련성이 높은 문서를 찾으면서도, 이미 선택된 문서들과는 상이한 내용을 가진 문서를 선호함으로써, 결과의 다양성을 보장함. 예를 들어 사용자가 주제에 대해 폭넓은 정보를 얻고자 할 때 유용하며, 모든 문서가 같은 내용을 반복하지 않도록 하는 데에 목적이 있음. MMR 계산식¶ 수식¶ In [1]: from IPython.core... 2024. 3. 26. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 56 다음
