지미뉴트론 개발일기

웹사이트에서 다국어를 지원하고 싶은 경우가 많은데요. 언어 설정 메뉴를 만들고 언어가 자동으로 변경되는 과정을 간단한 예제를 통하여 알아보도록 하겠습니다. 이번에 다뤄볼 웹 페이지의 HTML은 다음과 같이 정의해 보겠습니다. 제목 파이썬 자바스크립트 위의 HTML로 웹 페이지를 띄우면 다음과 같이 내용이 등장합니다. 언어 설정 메뉴 만들기 이제 위의 HTML 내에 언어 설정 코드를 만드는 방법을 간단히 살펴볼 것 인데요. HTML 파일 내에 아래의 내용처럼 추가해보고 결과를 확인해 보겠습니다. 여기서 기본 언어는 한국어로 설정되도록 하였습니다. 제목 파이썬 자바스크립트 Language: English 한국어 브라우저 설정에 따라 위치는 다르게 나타날 수 있는데, 픽셀 값을 조정하여 원하는 위치로 이동시켜..

안녕하세요. 지미뉴트론 개발일기 저자입니다. 그간 지미뉴트론 개발일기 2에 글을 작성하다가 오랜만에 다시 인사를 드리게 되었습니다. 리뉴얼과 새출발의 느낌으로 블로그를 분리했었지만 한 블로그에서 통합되어 운영하는 것이 더 이점이 많다고 생각되어 현재 블로그로 통합해서 다시 하나로 운영을 하는 것을 결정하게 되었습니다. 그간 글 작성에 비교적 소홀하였는데 이번 통합을 계기로 다시 블로그 운영을 본격적으로 시작해 볼 예정입니다. 기존 2번째 블로그에 작성했던 글들은 하나씩 천천히 해당 블로그로 리뉴얼하여 옮길 계획입니다. 제 블로그를 잘 봐주시는 분들께 항상 감사드리며 더 좋은 컨텐츠로 찾아뵐 수 있도록 하겠습니다. 감사합니다.

Python Map Visualization : Pygmt 파이썬에서 실제 지도에 시각화를 진행할 수 있는 유용한 모듈인 Pygmt에 대하여 설치 및 간단한 사용법에 관한 예제를 다루어보도록 하겠습니다. 참고로, 해당 포스팅은 아래 링크의 Pygmt 튜토리얼을 참조하여 작성했습니다. Anatomy of a PyGMT figure — Crafting beautiful maps with PyGMT .ipynb .pdf to have style consistency --> www.generic-mapping-tools.org Pygmt 설치 방법 Pygmt 모듈은 단순히 pip으로 설치 시에는 경로 관련 오류가 발생할 수 있어, 아래의 명령어로 conda 가상환경을 만든 이후에 import를 해주셔야 합니다...

파이썬 numpy array row/column 삽입 방법 파이썬에서 넘파이 배열의 끝 위치 혹은 중간의 특정 위치에 원하는 값들의 행 및 열을 추가하는 방법들을 정리해보도록 하겠습니다. 우선, 아래와 같은 2차원 배열 arr를 가정하고 행 및 열을 다양하게 추가해 보겠습니다. import numpy as np arr = np.arange(12).reshape(4, 3) arr # 출력 결과 array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) 1. 끝 위치 행/열 추가 : np.r_, np.c_ np.r_[기존 배열, 행 방향으로 추가할 배열] 형태로는 행 추가를, np.c_[기존 배열, 열 방향으로 추가할 배열] 형태로는 열 추가를 진행할 수 있습니다..

파이썬 넘파이 recarray type 파이썬의 numpy 모듈에서 제공하는 자료형인 레코드 배열(recarray)의 선언 방법을 위주로 사용 방법을 간략하게 정리해보도록 하겠습니다. 참고로, 레코드 배열에서는 arr['x'] = [1, 3] 처럼 attributes로 해당되는 부분 배열을 가져오는 기능을 제공합니다. (이는 마치 판다스에서 열을 추출하는 원리와 비슷합니다.) 해당 글은 아래 링크의 넘파이 공식 문서를 참고하여 작성되었으며, 더 자세한 내용이 궁금하시다면 해당 글을 참고해주세요. numpy.recarray — NumPy v1.23 Manual A list containing the data-types for the different columns, e.g. ['i4', 'f8', 'i4'..

Python SMOTE 사용법 파이썬에서 비대칭 데이터 라벨 문제를 해결하는 알고리즘 중 하나인 SMOTE를 사용해보는 예제를 간단하게 다루어보도록 하겠습니다. SMOTE 알고리즘이란? SMOTE는 데이터 불균형 해결 방법 중 적은 수의 라벨 측에 포함된 데이터 샘플 수를 늘리는 대표적인 오버 샘플링 기법 중 하나로, 샘플링된 데이터에 대하여 k-최근접 이웃을 고른 뒤, 해당 점과 이웃 점들을 선분으로 잇고 이 선분들 위에서 임의의 점을 골라 새로운 샘플로 취급하는 알고리즘입니다. SMOTE 파이썬 코드 예제 먼저, 예시 데이터로 사이킷런의 유방암 예측 데이터셋을 불러오도록 하겠습니다. 편의상, 수많은 종류 중 4가지 feature만 골라서 사용하겠습니다. import pandas as pd from s..

텐서플로우 케라스 layer weight freezing 파이썬의 텐서플로우 케라스에서 모델 내의 특정 layer의 가중치를 학습 시에 freeze하는 방법에 대하여 살펴보겠습니다. 먼저, 다음과 같이 Dense layer 3개로 구성된 간단한 모델 구조를 가정해보겠습니다. (각 layer의 이름은 fc1, fc2, fc3로 설정하였습니다.) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() layer1 = Dense(3, activation='relu', name = 'fc1', input_shape = (4,)) layer2 = Dense(2, activation='relu', name = 'f..

Python torch Weight Initialization 파이토치에서 Xavier, He 등의 가중치 초기화를 각 layer 별로 혹은 모델 전체에 대하여 진행하는 방법을 간략하게 요약해보도록 하겠습니다. 우선, 다음과 같이 fc1, fc2, fc3의 3개의 layer를 가진 간단한 모델 구조를 가정해 보겠습니다. import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(8, 4) self.fc2 = nn.Linear(4, 2) self.fc3 = nn.Linear(2, 1) def forward(self, x): return sel..

Python yaml 불러오기, 내보내기 자주 사용되는 데이터 저장 포맷 양식 중 하나인 yaml 파일을 파이썬에서 읽고 쓰는 방법을 간단히 요약해보도록 하겠습니다. yaml 파일 읽기 아래와 같은 내용의 example.yaml 파일이 저장되어 있다고 가정하여 해당 파일을 불러오는 예제를 다루어 보겠습니다. name, age, skills, hobby의 4가지 카테고리에 대한 정보가 담겨있으며, skills는 딕셔너리, hobby는 리스트와 유사한 형태로 정보를 포함한 예시입니다. 위의 yaml 파일을 파싱하기 위한 과정은 다음과 같습니다. 1. 파일을 파싱하기 위하여 먼저 yaml 모듈을 임포트해줍니다. # 미설치 시 !pip install pyyaml 명령어로 설치 import yaml 2. open..

Python Sparse Matrix 파이썬에서 0의 비중이 높은 행렬인 희소 행렬을 효율성을 위하여 3가지 대표 방법인 CSR, COO, DOK 방법으로 변환할 수 있는 Scipy의 기능을 살펴보고 배열 역변환 및 연산에 관한 예제도 같이 정리해보도록 하겠습니다. 희소 행렬 변환 방법(CSR, COO, DOK) 먼저, CSR, COO, DOK의 3가지 희소 행렬 표현 방법에 대해서 간략하게 설명하겠습니다. CSR : 각 row별로 0이 아닌 개수의 누적합을 이용해서 어느 행에 속하는지를 추적하고, 인덱스 번호(열의 위치)는 따로 저장하여 각 데이터가 저장된 위치를 찾는 방식입니다. 참고로, CSR은 연산이 빠르다는 장점 덕분에 많이 사용되는 방식입니다. COO : 0이 아닌 데이터가 저장된 위치의 ro..