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Python31

visual code, interpreter 연결 1 단계 Ctrl + Shift + P 2단계 python: select interpreter 3단계 선택 2022. 12. 8.
python 엑셀 읽고, 쓰고, 분석 모듈 설치 - Anaconda 실행창 에서pip install openpyxlpip install pandas  read_excel() 옵션sheet_name : 기본 값은 0 입니다. int 0이 첫번째 시트, 1이 두번째 시트입니다. 문자열로 sheet_name = "sheet1" 방법이나, [0,"sheet2"] 처럼 리스트 값이 들어갈 수 있습니다.header: 어느 행(row)에 열(column)의 이름이 있는지를 지정하는 것으로 기본 값은 0으로 첫번째 줄입니다. None으로 하면 첫번째 줄(행,row)부터 바로 데이터로 받아드립니다.names: header가 None일 경우 열(column)의 이름을 지정해줍니다.index_col: 각 행(row)의 이름이 위치한 열(column)을 지정합니.. 2022. 12. 2.
Anaconda 정의 및 기본 명령어 1. Anaconda?라이브러리들을 쉽게 설치하고 관리할 수 있게 해주는 도구.2. 아나콘다 기본 명령어conda --version // 아나콘다 버전conda list // 설치된 라이브러리 리스트 conda update -n base conda // 아나콘다 코어 업데이트conda update --all // 현재 설치되어 있는 모듈 업데이트.pip --version python --version python -m pip install --upgrade pip // conda 에서 pip 업그레이드.3. 아나콘다 가상환경 명령어conda env list // 가상환경 리스트conda create -n test python=3.9 // 새로운 가상 환경 생성.conda env remove -n.. 2022. 12. 1.
[케라스] Keras 순환 신경망(RNN) * 김태영님 동영상(https://youtu.be/cJpjAmRO_h8) 강의 정리 노트  * 참고: 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/) RNN(Recurrent Neural Network)은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 인공신경망 이며, 과거의 출력 데이터를 재귀적으로 참조한다.  LSTM (Long Short-Term Memory units) 레이어LSTM(3, input_dim=1)첫번째 인자 : 메모리 셀의 개수.input_dim : 입력 속성 수. LSTM 레이어를 이용하여 몇가지 순환 신경망 모델을 만들어보고, 각 모델에 “나비야” 동요를 학습시키는 예제 코드 정의c(도), d(레), e(미), f(파), g(솔), a(라), b(시)4(4.. 2020. 1. 6.
[케라스] Keras 컨볼루션 신경망 * 김태영님 동영상(https://youtu.be/cJpjAmRO_h8) 강의 정리 노트  * 참고: 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/) 컨볼루션 신경망 모델에서 주로 사용되는 레이어는컨볼루션(Convolution) 레이어, 맥스풀링(Max Pooling) 레이어, 플래튼(Flatten) 레이어가 있다.  필터로 특징을 뽑아주는 컨볼루션(Convolution) 레이어Conv2D(32, (5, 5), padding='valid', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu')첫번째 인자 : 컨볼루션 필터의 수두번째 인자 : 컨볼루션 커널의 (행, 열). 필터 크기padding : 경계 처리 방법을 정의합니다.‘same’ : 출력 이미지 사이즈가.. 2020. 1. 3.
[케라스] Keras 다층 퍼셉트론 레이어 * 김태영님 동영상(https://youtu.be/cJpjAmRO_h8) 강의 정리 노트 * 참고: 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/) 다층 퍼셉트론 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)이란 이제 인간이 생각하고 학습하는 방법을 인공지능이 흉내내기 위해 인공신경망이란 개념을 만들어냈고 이를 실현하기 위해 인간의 뉴런을 퍼셉트론으로 흉내를 내서 그 목적을 실현하려 했으나 인간이 생각하기에는 간단한 XOR문제도 해결을 못하는 난관에 봉착해서 이를 해결하기 위한 시도에서 나온 것이다. 단층 신경망(입력층+출력층)  다층 신경망(입력층+히든층+출력층)  심층 신경망(입력층+2개 이상의 히든층+출력층) Dense 레이어입출력을 모두 연결해주는 Dense 레이어# 입.. 2019. 12. 19.
[케라스] Keras 숫자 인식 샘플 * 김태영님 동영상(https://youtu.be/cJpjAmRO_h8) 강의 정리 노트  * 참고: 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/) 코랩(colab) 이란?코랩은 구글에서 교육과 과학 연구를 목적으로 개발한 도구이며, 무료로 공개하였습니다. 코랩에서 파이썬 코드를 작성 및 실행 할 수 있습니다. https://colab.research.google.com/ 코랩 실행하기왼쪽 상단 파일 >> 새 Python3노트..... 에디터 실행후 예제 코드 삽입 하고 실행 버튼을 누른다.  예제코드############### 0. 사용할 패키지 불러오기 ###############from keras.utils import np_utilsfrom keras.datasets impor.. 2019. 12. 16.
[케라스] Keras 개요 및 개념 잡기 * 김태영님 동영상(https://youtu.be/cJpjAmRO_h8) 강의 정리 노트 * 참고: 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/) 케라스란?케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이며, CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다. 내부적으로는 TensorFlow, Theano, CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있어, 딥러닝 모델의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다.  기본 산식이공식만 이해 할 수 있는 수학 실력자라면 누구나 할 수 있다. -김성훈 교수- 딥러닝 프레임워크 주요 특징 딥러닝 프레임워크 트랜드 (구글 검색 트랜드)    딥러.. 2019. 12. 13.
파이썬 구글 이미지 크롤링 google_images_download  파이썬은 다양한 라이브러리를 통해 웹 페이지에 넘쳐나는 이미지들을 크롤링 수행할 수 있도록 도와줍니다. google_images_download 예제입니다.# 참고: https://google-images-download.readthedocs.io/en/latest/examples.html# pip install google_images_downloadfrom google_images_download import google_images_download def ImageCrawling(keyword, dir): response = google_images_download.googleimagesdownload() arguments = {"keyw.. 2019. 12. 11.

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