천지다스 블러그 수집

1. Anaconda란 무엇인가? Anaconda는 데이터 과학, 기계 학습 프로젝트를 위한 Python과 R의 배포판으로, 과학적 계산과 데이터 처리, 데이터 분석에 필요한 여러 라이브러리와 도구들을 포함하고 있습니다. Conda라는 강력한 패키지 관리자와 환경 관리자를 사용하여, 다양한 패키지들을 쉽고 효과적으로 관리할 수 있습니다. 2. Anaconda 설치하기 Anaconda 설치는 매우 간단합니다. Anaconda 공식 웹사이트(https://www.anaconda.com/products/distribution)에서 운영체제에 맞는 인스톨러를 다운로드받아 실행만 하면 됩니다. 설치 과정에서 'Add Anaconda to my PATH environment variable' 옵션은 기본적으로 선택..

ChatGPT는 인상적인 자연어 처리 능력으로 많은 인기를 끌고 있지만, 자체적으로 PDF 파일을 직접 읽거나 분석하는 기능은 갖추고 있지 않습니다. 하지만 우리는 PDF의 텍스트를 추출하고, 그것을 ChatGPT에 입력으로 제공하는 방식으로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 포스트에서는 그 과정을 단계별로 설명하겠습니다. 1단계: PDF에서 텍스트 추출 Python의 PyPDF2, PDFMiner 등의 라이브러리를 사용하여 PDF에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. PyPDF2 라이브러리를 사용하는 방법은 아래 코드와 같습니다: import PyPDF2 # PDF 파일 열기 with open('your_file.pdf', 'rb') as file: reader = PyPDF2.PdfFileReader(..

시계열 데이터는 시간 순서대로 발생한 데이터를 말합니다. 이러한 데이터는 주가, 날씨, 월별 매출액 등 다양한 분야에서 발생하며, 이런 데이터를 분석하면 미래의 트렌드를 예측하는 데 도움이 됩니다. OPEC/ORB 데이터를 사용해 ARIMA라는 시계열 예측 모델을 만들어 보겠습니다. 이 데이터는 Quandl이라는 플랫폼에서 가져왔습니다. ARIMA란 무엇인가? ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)는 시계열 데이터 분석을 위한 통계 모델입니다. ARIMA는 다음 세 가지 요소로 구성됩니다: AR(Autoregressive): 이전 관찰값의 영향을 설명하는 요소입니다. 예를 들어, 오늘의 주가가 어제의 주가에 얼마나 의존하는지를 설명. I(Integrated)..

공공 데이터 포털에서 제공하는 CSV 데이터를 활용하여 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용해 특정 조건에 따른 데이터를 추출하는 방법을 소개하겠습니다. '시도명', '시군구명', '읍면동명', '리명' 조건에 따른 '법정동코드'를 찾는 예제로 진행해 보겠습니다. 1. 공공 데이터 포털에서 CSV 데이터 다운로드 먼저 공공 데이터 포털에서 필요한 데이터를 찾아 CSV 파일 형식으로 다운로드 받습니다. 다운로드 받은 CSV 파일은 파이썬 코드가 있는 동일한 디렉토리 내에 위치시키는 것이 관리하기 편합니다. https://www.data.go.kr/ 2. 필요한 라이브러리 설치 이제 pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. pandas는 데이터 분석에 매우 유용한 파이썬 라이브러리입니다. 설치는 아래와 ..

INI 파일은 다양한 응용 프로그램 설정을 저장하기 위해 널리 사용되는 간단한 파일 형식입니다. 여기에 대해 더 자세히 설명하고 Python에서 이를 다루는 방법에 대해 추가 정보를 제공하겠습니다.INI 파일 형식INI 파일은 키-값 쌍을 사용하여 설정을 저장합니다. 이 형식은 읽기 쉽고 간단한 편집이 가능하다는 장점이 있습니다. 기본 구조는 다음과 같습니다:1. 변수 (Parameters): 각 변수는 이름 = 값 형식으로 저장됩니다. 여기서 "이름"은 등호 왼쪽에 위치하며, "값"은 등호 오른쪽에 위치합니다. 예를 들어, username = user123과 같이 설정할 수 있습니다.2. 섹션 (Sections): 설정 파일을 논리적으로 구분하기 위해 섹션을 사용할 수 있습니다. 섹션은 대괄호(..

Python 3.11 RR Python 3.11 이 2022. 5월 18일 RR 되었다. Python 3.11 은 기존 Python 3.10 보다 최대 10 ~ 60% 빠르다. 평균적으로 표준 벤치마킹 제품군에서 1.25배의 속도 향상을 보인다. - CPython 3.11 은 pyperformance 벤치마킹 Benchmark 2022-05-05_17-47-3.10-9b47252d5433 2022-05-05_16-04-main-ae553b3561f0 deltablue 12.4 ms 6.35 ms: 1.96x faster go 381 ms 229 ms: 1.66x faster logging_silent 281 ns 169 ns: 1.66x faster scimark_sor 324 ms 199 ms: 1.6..

[OpenCV] 이미지 이진화(Binarization) OpenCV 에서는 이미지의 픽셀값을 0 또는 255로 만드는 연상이다. 원하는 피사체의 모양을 좀 더 정확히 판단하기 위해 이진화를 진행하며, 이진화를 통해 배경과 물체를 구분할 수 있다. 일잕거으로 값이 높거나 낮은 픽셀은 검은색 또는 희색의 값으로 변경한다. import cv2 def binaryDef(imgPath): src = cv2.imread(imgPath, cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, dst = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("binarySample", dst) ret..

[OpenCV] Video 읽어 보여주기 OpenCV 에서는 카메라로 부터 비디오를 캡쳐하여 화면에 오여 줄수 있습니다. 카메라로 부터 받은 데이터들은 증강현실 , 등등에 영상 처리에서 사용될 수 있습니다. cv2.VideoCapture(0) 비디오 캡쳐를 위해 VideoCapture 함수를 호출할 수 있습니다. VideoCaptuer 의 인자는 장치의 인덱스 입니다. PC 의 여러개의 카메라를 사용할 때 인덱스를 변경하여 특정 카메라를 선택할 수 있습니다. 첫번째 캠은 0 입니다. ret, frame = cap.read() 캠에서 재생되는 비디오의 한 프레임씩 읽어 frame 변수에 넣어 줍니다. ret 는 결과를 말합니다. gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY..

OpenCV] 이미지 읽기와 쓰기 OpenCV 에서는 함수를 활용하여 이미지 파일 읽기, 화면에 표시하기, 이미지 파일 쓰기를 할 수 있습니다. 사용할 이미지파일을 준비 합니다. 준비된 파일은 png 파일을 준비 하였습니다. 해당 이미지를 읽어 화면에 표시할 수 있습니다. 아래는 OpenCV 를 통해 model.png 파일을 read 한 예제 입니다. cv.imread 에 Image Path 를 넣어 읽고 cv.imshow 를 통해 화면에 표시해 줍니다. Opencv 의 imread 함수는 이미지 파일을 일기위한 객체를 제공합니다. cv2.IMREAD_COLOR: 컬러 이미지 로드. cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 흑백 이미지로 로드. cv2.IMREAD_UNCHANGED: 알파채널을 포함하여 이..

OpenCV-Python 준비 OpenCV 는 실시간으로 이미지/영상 처리에 사용하는 오픈 소스 라이브러리로 Python 을 통해 사용 가능하다. Python 에서 OpenCV 를 설치하기 위해 pip 를 사용하여 설치할 수 있다. Python 에서 이미지 파일 읽기 테스트 아래 코드는 D: /test.png 파일을 읽어 창에 보여주는 코드이다. import cv2 imagePath = R"D:/test.png" def imagemain(imgPath): print("OpenCV Test Source") img = cv2.imread(imgPath, 1) # Image Show cv2.imshow("Test Image", img) cv2.waitKey(0) # Img Windows Destory cv2...