반응형 Python33 [Python] 문자, 유니코드로 서로 변환하는 ord, chr 함수 정리, 설명 안녕하세요, HELLO 이번에는 파이썬에서 문자와 관련된 처리를 도와주는 ord() 함수와 chr() 함수에 대해 살펴보겠습니다. 이 두 함수는 각각 문자를 유니코드로 변환하거나, 유니코드를 다시 문자로 변환할 때 사용됩니다.STEP 1. 'ord() 함수' 개념 및 설명 STEP 2. 'chr() 함수' 개념 및 설명 STEP 1. ord() 함수 개념 및 설명 ord() 함수는 하나의 문자를 입력받아 해당 문자의 유니코드 값을 반환합니다. 유니코드는 전 세계 문자를 컴퓨터에서 일관되게 처리하기 위한 국제 표준으로, 모든 문자에 고유한 숫자값이 할당되어 있습니다. 본격적으로 설명하기에 앞서 ord() 함수의 핵심 개념을 확인해 보겠습니다. ord(c) : 문자 c의 유니코드 값을 반환합니다.# 예시:.. 2024. 10. 1. [Python] 데이터를 마크다운으로: DataFrame.to_markdown() 활용법 안녕하세요, HELLO 오늘은 파이썬의 pandas 라이브러리에서 제공하는 매우 유용한 함수인 DataFrame.to_markdown()에 대해 자세히 알아보려 합니다. 이 함수는 데이터 분석 결과를 보고서나 블로그 포스팅에 쉽게 포함시킬 수 있도록 마크다운 형식으로 데이터 프레임을 변환해 줍니다.STEP 1. 'DataFrame.to_markdown()' 개념 STEP 2. 'DataFrame.to_markdown()' 설명 STEP 1. 'DataFrame.to_markdown()' 개념 DataFrame을 마크다운 형식으로 변환하는 to_markdown() 메서드는 데이터 분석 과정에서 결과를 다른 사람과 공유할 때 매우 유용합니다. 예를 들어, 분석 결과를 GitHub의 README 파일이나.. 2024. 5. 25. [PYTHON] 프로젝트 의존성 관리하기: pip freeze vs pipreqs 안녕하세요, HELLO Python 프로젝트를 진행하면서, 프로젝트 의존성 관리는 중요한 부분 중 하나입니다. 의존성 관리를 통해 프로젝트의 재현성을 보장하고, 팀원 간 혹은 배포 환경 간에 동일한 개발 환경을 유지할 수 있습니다. 이 글에서는 pip freeze와 pipreqs를 사용한 의존성 관리 방법을 정리하고자 합니다. STEP 1. 'pip freeze > requirements.txt' 사용법 STEP 2. 'pipreqs' 사용법 STEP 1. 'pip freeze > requirements.txt' 설명 pip freeze 는 현재 환경에 설치된 모든 패키지와 그 버전을 리스트업 하는 명령어입니다. 이 정보를 requirements.txt 파일로 리디렉션함으로써, 나중에 동일한 환경을 쉽게.. 2024. 4. 7. [PYTHON] pip 설치 시 quiet로 로그 정리: Silent Installation 가이드 안녕하세요, HELLO Python 프로젝트를 진행하면서 다양한 외부 라이브러리의 도움을 받는 것은 흔한 일입니다. 이런 라이브러리들을 관리하기 위해 requirements.txt 파일에 의존하는 경우가 많은데요, 이 파일에 필요한 라이브러리와 그 버전을 목록화해 두면, 프로젝트를 다른 환경으로 옮겼을 때나 다른 사람이 작업을 이어갈 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 하지만, 때로는 라이브러리들을 설치할 때 화면에 출력되는 메시지들이 번거로울 수 있습니다. pip의 --quiet 옵션을 사용하면, 설치 과정에서 발생하는 메시지들을 최소화할 수 있습니다. STEP 1. 'Silent Installation' 개념 프로그래밍 프로젝트, 특히 Python을 사용하는 프로젝트에서는 다양한 외부 라이브러리가 필수.. 2024. 4. 6. [CONDA] 환경 복사 (Clone)하여 새로운 환경 (Create) 생성 안녕하세요, HELLO 오늘은 Conda에서 기존 환경에 설치된 라이브러리를 그대로 사용하지만, 개발 환경을 분리하고 싶을 경우에 사용하는 Conda 명령어 (Clone, Create)에 대해서 알아보겠습니다. STEP 1. '기존 환경 복사 (Clone)하여 새로운 환경 (Create)' 생성 딥러닝 모델 버전 관리, 프로젝트 등으로 Conda 개발 환경을 생성할 때는 아래 명령어를 작성하면 됩니다. conda create -n [new-env-name] --clone [existed-env-name] * [new-env-name] : 새롭게 생성할 개발 환경 이름 * [exitsted-env-name] : 복사할 기존 개발 환경 이름 Conda 명령어는 아래처럼 사용할 수 있습니다. GPU가 필요한 .. 2024. 1. 24. [CONDA] "Unsuccessful Initial Attempt using Frozen Solve. Retrying with Flexible Solve" 해결 방법 안녕하세요, HELLO Conda 최신 버전이 아닌 경우 발생할 수 있는 에러로 [CONDA] Unsuccessful Initial Attempt using Frozen Solve. Retrying with Flexible Solve가 있습니다. 오늘은 해당 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다. STEP 1. ' Conda 최신 버전 설치' STEP 2. 'CUDA 환경 고려 사항' STEP 1. ' Conda 최신 버전 설치' 1. OS별 Terminal 열기 Windows, Mac 등 OS에 해당하는 터미널을 실행합니다. 2. pip 및 conda 업그레이드 아래 명령어를 순서대로 실행하여 pip와 conda를 최신 버전으로 업그레이드하면 됩니다. $ pip install --upgrade p.. 2023. 11. 27. [Pytorch] 딥러닝 실험 재현을 위해 난수 제어 (Deterministic, Benchmark, random seed) 안녕하세요, HELLO PyTorch에서 완벽한 실험 재현을 위해 고려해야 할 무작위성(randomness)를 올바르게 제어하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 먼저, PyTorch의 난수 생성과 관련된 기능들은 난수 발생기(Random Number Generator, RNG)를 사용합니다. 이 난수 발생기에는 random seed를 설정할 수 있으며, 이를 통해 매번 동일한 순서로 난수를 생성할 수 있습니다. PyTorch에서는 난수와 관련된 여러 구성 요소가 있기 때문에, 각 구성 요소가 무엇을 의미하는지 살펴보고, 각각의 randomness를 제어하기 위한 방법에 대해 살펴보겠습니다. 각 코드에 대한 설명은 아래에서 자세히 다뤄보겠습니다. import torch import numpy as np imp.. 2023. 11. 25. [PYTHON] 클래스(class), init 개념, 정리, 설명 안녕하세요, HELLO 파이썬에서 클래스(class)는 데이터와 이를 처리하는 메서드(함수)로 구성됩니다. 이번에는 python의 클래스(class)에 대해서 자세히 살펴보고자 합니다 STEP 1. '클래스(class, init' 개념 STEP 2. '클래스(class) init' 설명 STEP 1. '클래스(class)' 개념 클래스에 대해서 많이 사용되는 은유는 '과자 틀'과 '과자 틀로 만든 과자'입니다. 과자 틀 → 클래스 (class) 과자 틀에 의해서 만들어진 과자 → 객체 (object) 여기에서 설명할 클래스는 과자 틀과 비슷합니다. 클래스(class)란 똑같은 무엇인가를 계속해서 만들어 낼 수 있는 설계 도면이고(과자 틀), 객체(object)란 클래스로 만든 피조물(과자 틀을 사용해 만.. 2023. 3. 5. [PYTHON] string 공백 제거, 없애기 (replace, split, strip, re sub) 안녕하세요, HELLO 오늘은 파이썬을 활용하여, string 데이터에서 공백을 제거하는 방법에 대해서 정리하려고 합니다. 파이썬에서는 대표적으로 replace, split 그리고 re 라이브러리를 활용해서 삭제할 수 있습니다. STEP 1. string 공백 제거, 없애기 ■ Replace 함수 사용하여 공백 제거하기 string = " hello world " string = string.replace(" ", "") print(string) # Output: "helloworld" ■ split 함수와 join 함수 사용하여 공백 제거하기 string = " hello world " string = "".join(string.split()) print(string) # Output: "hellowo.. 2023. 2. 15. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
