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Study/Python27

Python NaN Python 에서 nan 값을 다루는 법을 알아봅니다. NaN 이란? NaN 값은 ‘Not a Number’ 을 뜻합니다. 숫자가 아니라는 뜻이죠. 0을 0으로 나누거나 음수의 제곱근을 구하고자 하면 정상적인 값을 얻지 못할 것입니다. 그럼에도 반환값을 받아야 하는 경우 nan 값을 받게 됩니다. Python에서는 0/0 을 수항하면 Error를 출력하는데, 다른 언어나 python의 numpy 라이브러리를 사용하는 경우 nan 값이 반환되는 것을 볼 수 있습니다. # nan returned a = np.array([1,2,3,0,5]) b = np.array([1,2,3,0,0]) print(a/b) # [ 1. 1. 1. nan inf] nan 은 IEEE 754 라 하여 부동소수점 연산에 관한 표준.. 2022. 7. 4.
Cython으로 속도 향상 꾀하기 Preface Python을 사용하면 적은 코드로 쉽게 기능을 구현할 수 있지만, C나 Cpp와 같은 언어에 비해 느립니다. 많은 작업을 최적화가 잘 된 라이브러리를 사용하여 처리할 수도 있겠지만, 원하는 작업을 수행하는 라이브러리가 없어 순수 python 코드로 작성하는 경우도 많습니다. 작성한 python 코드에 의한 속도 저하는 작은 데이터를 처리할 때는 신경쓰이지 않지만, 데이터가 커질 수록 실행속도가 느린 작업에 의해 우리가 기다려야 하는 시간이 눈에 띄게 됩니다. 가정 약 57만개의 row와 2개의 column으로 이루어진 names.csv 파일이 있습니다. 두 column은 어느 장소의 이름이고, 하고자 하는 작업은 두 column에 대해 LCS (Longest Common Sequence).. 2022. 6. 30.
Python unittest module 사용 프로그램을 개발할 때 Unit test를 수행하는 경우가 많다. 처음 프로그래밍을 시작하였을 때에는 오류가 생겼을 때 프로그램 중간에 관련 출력문을 추가하여 함수의 출력이나 결과를 확인하는 경우가 많다. 하지만, 프로그램이 살짝만 복잡해져도 어느 함수에서 오류가 발생하였는지 추적하는 것이 힘들어지게 된다. Unit test를 하는 경우 어느 함수 혹은 메소드가 통과하여야 하는 테스트들을 작성해 놓은 뒤 테스트를 수행하게 된다. 테스트 케이스를 잘 작성해 놓은 경우 테스트 결과를 확인하는 것으로 어느 함수가 경우에 대해 동작하고, 제대로 동작하지 않는지를 볼 수 있다. python에서는 이를 unittest 모듈을 사용하여 쉽게 수행할 수 있다. unittest 모듈 간단하게 사용하기 unittest.Te.. 2021. 12. 23.
Python os.fork, os.wait 멀티프로세싱 3 학부에서 Linux 시스템 프로그래밍을 배울 때 멀티프로세싱을 다루었었다. 이때 fork, wait의 system call을 사용하였었다. 그런데 이 system call들을 python에서도 사용할 수 있다. 이 systam call들은 os 모듈을 사용하여 접근할 수 있다. 이를 이용하면 파이썬에서도 c에서와 유사하게 multi-processing을 할 수 있다. 단, Ms Windows처럼 이 system call들을 지원하지 않는 운영체제에서는 사용할 수 없다. fork c에서 fork는 fork를 사용한 시점에서 새로운 프로세스를 생성하는 system call이다. fork 이후에는 기존 프로세스와 새롭게 생성된 프로세스 모두에서 이후 코드들이 실행되게 한다. python에서의 fork 도 이와.. 2021. 11. 19.
컴퓨터와 가위바위보 하기 1 컴퓨터와 '가위 바위 보' 게임을 해보기로 했다. 컴퓨터와 게임을 하기 위해 프로그램을 만들어본다. 간단하게 한판 하는 프로그램 간단하게 '가위 바위 보' 게임을 한판만 하는 프로그램을 제작해보자. 이 경우 게임의 진행순서는 대략 다음과 같을 것이다. 사용자에게 '가위, 바위, 보' 중 하나의 입력을 받는다. 컴퓨터도 세 개의 값 중 하나를 고른다. 사용자가 고른 값과 컴퓨터가 고른 값을 비교하여 승, 패 여부를 확인한다. 사용자에게 결과를 출력한다. 사용자로부터 입력받기 사용자에게 가위, 바위, 보를 선택하게 하는 방법은 여러 가지가 있다. 버튼을 만들어 하나를 선택하게 할 수도 있고, 키보드로 입력을 받을 수도 있으며, 음성 혹은 카메라로 입력을 받는 방법도.. 2021. 8. 12.
python argparse를 사용하여 커맨드 라인 인자 처리하기 python을 notebook형식이 아닌 .py 파이썬 파일 형식으로 커맨드상에서 실행하는 경우들이 존재한다. 이 경우 프로그램 실행 시에 커맨드 라인상에서 인자를 전달해야 하는 경우가 있다. 예를 들어 아래와 같이 커맨드에서 실행하도록 한다고 해보자. python train.py resnet 또는 더 많은 인자를 주어서 아래 처럼 실행하는 것도 가능하다고 하자. python train.py resnet --epochs 777 --batch-size 64 --epoches, --batch-size는 타이핑하기 길기 때문에 -e, -b로 짧게 인자를 넘기는 것도 가능하게 하고 싶다. python train.py resnet -e 777 -b 64 위처럼 작동하게 하고 싶다면, 커맨드 라인 (command .. 2021. 8. 4.
python functools.partial 사용 partial을 사용하여 인자가 여러 개인 함수에 몇 개의 인자가 이미 설정되어있는 새로운 함수를 생성할 수 있다. 그런데 언제 필요할까? multiprocessing.Pool의 map()은 함수를 인자로 받는다. 그 함수는 인자가 하나여야 한다. 하필 내가 사용해야 하는 함수는 인자를 여러 개를 받는데, map()에서 실행하는 경우 인자 중 하나를 제외하고 계속 동일한 값이 들어가는 경우라면? partial을 이용하면 그 하나의 인자를 제외한 나머지 인자들을 고정한 함수를 만들 수 있다. 이 방법으로 새로운 함수는 인자를 하나만 받게 하여 map()에서 사용할 수 있도록 한다. partial의 간단한 사용법 사용법이 매우 간단하다. from functools import partial 아래 두 수를 곱.. 2021. 7. 22.
Matplotlib로 subplot을 생성하고, 겹치지 않게 하기 matplotlib를 사용하면서 subplot을 만들어야 하는 상황이 생긴다. subplot(), add_subplot(), subplots() 이 세 개의 함수은 subplot을 만드는데 쓰인다. 사용법의 차이를 알아보기 위하여 아래 x로부터 생성된 y1, y2, y3를 각기 다른 방법으로 subplot에 그려보았다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,5,0.1) y1 = np.cos(x) y2 = np.exp(x) y3 = y1 * y2 plt.plot(x,y1) plt.show() plt.plot(x,y2) plt.show() plt.plot(x,y3) plt.show() Subplot 만들기 pyplot.subp.. 2021. 7. 17.
공공 데이터 포털에서 "공휴일" 정보 받기 공휴일을 모아놓은 데이터가 필요할 때가 있다. 어떤 데이터에 날짜가 포함되어있는데 우리가 예측하려는 값이 휴일과 관계가 있을지도 모르기 때문이다. 공공 데이터 포털에서는 공휴일 정보를 받을 수 있는 api도 제공하고 있다. 이 api를 사용해 보자. API 사용 전 준비 회원가입 Api를 사용하기 전, 공공데이터 포털에서 회원가입을 하여야 한다. 공공데이터 포털 우측 상단에 회원가입 버튼을 눌러 회원가입부터 진행해 주자. 활용신청 Api 활용신청을 해주자. 우리가 사용할 데이터는 한국 천문연구원의 특일정보 데이터이다. 데이터 검색화면에 특일로 검색하여 특일정보 데이터의 활용신청을 해주자. 검색 검색결과 활용신청 활용 신청 후 승인이 되었다면 마이페이지 > 개발계정에서 다음과 같은 화면을 볼 수 있다. 여.. 2021. 7. 15.
Python opencv로 좌표 형태의 도형을 mask 이미지 배열로 변환, 또 역으로 Computer vision과 관련된 AI 경진대회들 중에서는 이미지에서 특정 물체를 분리해야 하는 과제를 주는 대회들이 존재한다. 이때, '어떤 물체가 어디에 존재한다'라는 정보를 mask 이미지로 주는 대회가 있는가 하면 영역을 다각형으로 표현하여 이 다각형의 좌표로 제공하는 대회가 있다. Segmentation 모델의 대부분은 mask 이미지를 받고, 또 mask 이미지의 형태로 결과를 반환한다. 다각형 좌표로 제공받았다면, 이를 mask 이미지로 변환하는 과정이 필요하다. 이 과정에 대하여 알아보자. import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 좌표 형태의 도형을 mask배열로 만들기 opencv에 이미 관련 기능이 구현이 되어있다.. 2021. 7. 13.

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