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ConversionError: Failed to convert value(s) to axis units: ConversionError: Failed to convert value(s) to axis units: matplolib 코드 작성시 발생하는 애러일 확률이 높습니다. label_list = ["col_1", "col_2", "col_3", "col_4", "col_5"] plt.yticks(label_list) # out : ConversionError: Failed to convert value(s) to axis units: 위 내용에 yticks 메서드를 아래와 같이 작성해주세요 label_list = ["col_1", "col_2", "col_3", "col_4", "col_5"] tick_values = np.arange(len(label_list)) plt.yticks(ticks = tic.. 2023. 8. 26.
argparse 복붙용 기본 코드 argparse 복붙용 기본 코드 import argparse ... if __name__=="__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=150) parser.add_argument('--file_path', type=str, default="data/data.csv") args = parser.parse_args() 2023. 8. 20.
파이토치 모델 수정 [파이썬, 파이토치] 모델 커스텀 : pytorch model custom¶ In [1]: # 샘플 모델을 생성합니다 from torch import nn class OriginNetwork(nn.Module): def __init__(self, n_labels:int): super(OriginNetwork, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32, 16, 2, 1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2.. 2023. 8. 19.
딕셔너리 값이 최대값인 키 도출 (파이썬) 딕셔너리 값이 최대값인 키 도출¶ max 함수에 key 옵션을 활용합니다 step 1: 예시 데이터 생성 In [1]: data = {"AA" :2, "BB" : 5, "CC":0} step2: 딕셔너리 객체에 get 합수를 호출하여 value가 최대값인 key 도출 In [2]: max(data, key=data.get) Out[2]: 'BB' [참고] max 함수에 key 옵션을 활용하면, 조건에 맞는 최대값을 찾을 수 있습니다 In [3]: # 예시 데이터 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 1과 10 사이 숫자 중 음수를 취했을 때 가장 큰 수 max_tuple = max(data, key=lambda x:-x) max_tuple Out[3]: 1 2023. 8. 19.
파이토치 데이터 셔플 ranperm 파이토치 데이터 셔플 ranperm¶ In [1]: import torch 4차원 데이터 5개를 예시 데이터로 생성합니다. In [2]: x = torch.rand(4,5) x Out[2]: tensor([[0.3601, 0.7191, 0.0649, 0.6345, 0.0973], [0.9422, 0.7522, 0.3226, 0.7409, 0.9491], [0.6189, 0.5059, 0.3871, 0.1888, 0.4290], [0.9776, 0.4078, 0.9502, 0.5633, 0.7266]]) 5개의 정답 셋을 예시 데이터로 생성합니다. In [3]: y = torch.rand(4,1) y Out[3]: tensor([[0.4993], [0.5531], [0.0212], [0.4379]]) ra.. 2023. 8. 19.
파이썬 데코레이터 간편 설명 파이썬 데코레이터 간편 설명¶ 함수의 실행 전후에 추가적인 코드를 실행하거나, 인자를 조작하거나, 함수의 결과를 가공하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다 [필요지식] 파이썬 함수는 함수를 입력값으로 받을 수 있습니다. In [1]: # 데코레이터 함수 선언 def deco(func): # "result is" 와 같이 반복적인 내용을 가진 wrapper 선언 def wrapper(*args, **kwargs): # 반복적인 내용 추가 string = "result is " # 데코레이터를 이용할 함수 결과 반환 result = func(*args, **kwargs) return string + str(result) return wrapper 데코레이터 활용 예시 1¶ In [2]: # @ 뒤에 함수를 데.. 2023. 8. 18.

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