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개발/Python

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pycharm pytest error python -m pytest
Dataframe shift Pandas의 shift method는 DataFrame이나 Series에 적용해서 행의 위치를 일정 칸수씩 이동시킵니다. 바로 예시를 통해 알아봅시다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4 ], 'col2': [ 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'b' ], 'col3': [ 1000, 1100, 1200, 1300, 1050, 1100, 2100, 2050, 2000, 2200, 3000, 3100, 3200, 4200, 4100, 4150 ], 'col4': [ 1, 2, 3,..
graphviz 설치 후 오류 (Anaconda) 설치 환경은Anaconda3 python 3.5 증상conda install graphviz 로 설치하고프로그램을 수행하면 아래와 같이 뜬다 No module named graphviz 원인conda install 하면 graphviz 폴더를 ~/Anaconda3/Library/bin/ 로 설치를 한다문제는 python interpreter 가 이 위치를 읽지 못한다는 것 해결graphviz 폴더를 복사해서~/Anaconda3/Lib/site-packages 하위로 복사해준다 결과No module 문제는 해결 된다---------------------------------------------------------------- 증상 [dot, ~]가 excutable 하지 않다고 나옴 원인 graphvi..
ubuntu Jupyter Jupyter를 사용하면 뭐가 좋아지나?웹브라우저에서 모든 작업이 이루어져 편리해진다.코딩과 문서화 작업을 한꺼번에 할 수 있다.매일 일기 쓰듯이 코딩 연습을 할 수 있게 자연스럽게 습관이 든다.재미있어진다.어떻게 사용하나?온라인에서 서비스를 제공해 주는 곳에 가서 이용해도 된다.하지만 나의 데스크탑에 로컬로 설치해서 마음대로 환경을 설정해 가면서 쓰는것이 더 좋다.작업한 노트북들은 Github에 push하면서 백업 효과를 노리자.Jupyter Notebook 설치 및 환경셋팅시스템 자체의 부하가 크지 않기 때문에 한 번 같이 올려본다.자신의 서버/컴퓨터에서 Jupyter 서비스를 온라인으로 제공하게 되면, 자신이 사용하는 PC 마다 일일이 따로따로 설치해 줘야 하는 불편함에서 벗어날 수 있다.Pytho..
numpy axis [[1 2 3][4 5 6]] np.sum(a, axis=0) : [5 7 9]np.sum(a, axis=1) : [6 15]
docker 한글설정 ● interactive mode 로 도커 이미지 실행. 아래 명령을 사용하여 우분투 이미지를 실행하여 현재 locale 을 확인한다. 현재 도커 레포지토리를 통해 배포되는 대부분의 우분투 이미지는 locale 설정이 안되어 있을것이다. (외국 애들은 한글이나 일본어, 중국어 따윈 관심 없을테니...) docker run -it [IMAGE] /bin/bash [zany@dione ~]$ docker run -it -u root ubuntu:base /bin/bash [root@510a1395b315 ~]# locale LANG= LANGUAGE= LC_CTYPE="POSIX" LC_NUMERIC="POSIX" LC_TIME="POSIX" LC_COLLATE="POSIX" LC_MONETARY="POSI..
file "/usr/bin/pip" line 9, in <module> vi /usr/bin/pip from pip import mainif __name__ == '__main__': sys.exit(main())요렇게 변경 from pip import __main__ if __name__ == '__main__': sys.exit(__main__._main())
[OpenCV] face detection import numpy as npimport cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') img = cv2.imread('redvelvet.png')gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_c..
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