"python" Articles #8

PyTorch 텐서의 정확한 값 출력하기 (부동 소수점 정밀도)

이번 글에서는 PyTorch 텐서의 정확한 값을 출력하는 방법에 대해 설명합니다.torch. set_printoptions 함수를 사용하면 텐서 출력 시 설정을 변경할 수 있습니다.위 코드는 텐서의 값을 10자리까지 출력합니다

PyTorch 데이터셋의 하위 집합 가져오기

PyTorch 데이터셋: https://pytorch. org/data/torch. utils. data. Subset: [유효하지 않은 URL 삭제됨]데이터셋 분할: https://scikit-learn. org/stable/modules/generated/sklearn

Python Pandas에서 데이터프레임 피벗 (pivot) 하는 방법

그룹바이 (groupby): 데이터프레임을 특정 열 기준으로 그룹화하여 각 그룹별 집계 함수를 적용합니다.피벗 (pivot): 그룹바이 결과를 행, 열, 값으로 구성된 새로운 데이터프레임으로 변환합니다.2. 예시3. 옵션

SQLAlchemy에서 with_entities와 load_only의 차이점

1. with_entities기능: 쿼리 결과를 원하는 열로 구성된 튜플 목록으로 변환합니다. 기존 모델을 변경하거나 새로운 모델을 만들 수 있습니다. 선택한 열 외에 추가 열을 계산할 수 있습니다.쿼리 결과를 원하는 열로 구성된 튜플 목록으로 변환합니다

PyTorch: 텐서의 형태를 리스트 형태로 얻는 방법

다음은 텐서의 형태를 리스트 형태로 얻는 몇 가지 방법입니다.1. torch. Tensor. size() 사용torch. Tensor. size() 메서드는 텐서의 형태를 튜플 형태로 반환합니다. 튜플을 리스트로 변환하려면 list() 함수를 사용할 수 있습니다

PyTorch Sequential 모델 작성 방법

1. nn. Sequential 클래스 사용:2. 직접 레이어 연결:두 방법 모두 동일한 결과를 생성합니다. nn. Sequential 클래스를 사용하면 코드가 간결하지만 직접 레이어를 연결하면 모델 구조를 더욱 명확하게 이해할 수 있습니다

Python, SQLite, Pandas를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리 실행

이 문서에서는 Python, SQLite 및 Pandas 라이브러리를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리를 실행하는 방법에 대해 설명합니다.필요 라이브러리PythonSQLitePandas단계별 설명데이터 준비

Python, Pandas, Numpy를 이용한 Pandas 데이터프레임 열의 고유값 계산 (Qlik 유사 방식)

1. unique() 함수 사용:2. nunique() 함수 사용:3. value_counts() 함수 사용:4. NumPy를 이용한 방법:5. Qlik와의 비교:Qlik Sense에서도 Unique() 함수를 사용하여 데이터프레임 열의 고유값을 계산할 수 있습니다

Pandas에서 열을 Binning하는 방법

다음은 Pandas에서 열을 Binning하는 몇 가지 방법입니다.1. cut 함수 사용cut 함수는 Pandas에서 Binning을 수행하는 가장 일반적인 방법입니다. 이 함수는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.column: Binning할 열

Django 뷰에서 "Class has no objects member" 오류 해결 방법

Django 뷰에서 objects 속성에 접근하려고 할 때 Class has no objects member 오류가 발생합니다.원인:이 오류는 일반적으로 다음과 같은 두 가지 이유 중 하나로 발생합니다.모델 매니저가 올바르게 정의되지 않았습니다

PyTorch에서 텐서 축에 대한 합 계산

torch. sum() 함수: 텐서 전체 또는 특정 축에 대한 합을 계산합니다.torch. add() 함수: 두 텐서를 더하거나 텐서에 스칼라 값을 더합니다.torch. cumsum() 함수: 텐서 축에 대한 누적 합을 계산합니다

Python, NumPy, PyTorch를 사용하여 문자열 목록을 PyTorch 텐서로 변환하는 방법

장점:간단하고 직관적NumPy 배열을 텐서로 변환하는 데 유용단점:문자열을 직접 변환하지 못함사전에 문자열을 NumPy 배열로 변환해야 함예시:장점:문자열 길이가 다르더라도 동작 가능단점:코드가 더 복잡패딩 값을 지정해야 함

PyTorch: 활성화 함수에 L1 정규화를 추가하는 방법

PyTorch에서 활성화 함수에 L1 정규화를 추가하는 방법은 두 가지가 있습니다.torch. nn. ModuleList 사용lambda 함수 사용이 방법은 torch. nn. ModuleList를 사용하여 활성화 함수 목록을 만들고

Pandas에서 컬럼 이름만 있는 빈 DataFrame 만들기

1. DataFrame() 생성자 사용2. dict comprehension 사용3. NumPy array 사용4. pd. concat() 사용위의 방법들 모두 컬럼 이름만 있는 빈 DataFrame을 만드는 데 사용할 수 있습니다

Python, NumPy, PyTorch를 사용하여 NumPy 배열 목록을 PyTorch 데이터 세트 로더에 로드하는 방법

먼저 다음 라이브러리를 가져와야 합니다.다음은 NumPy 배열 목록을 만드는 예시입니다.다음은 NumPy 배열 목록을 기반으로 맞춤형 데이터 세트를 만드는 예시입니다.다음은 PyTorch 데이터 세트 로더를 만드는 예시입니다

파이토치 모델의 하이퍼파라미터 최적화

1. 하이퍼파라미터 튜닝 방법하이퍼파라미터 튜닝 방법은 크게 수동 튜닝과 자동 튜닝으로 나눌 수 있습니다.수동 튜닝:수동 튜닝은 직접 하이퍼파라미터 값을 조절하고 모델 성능을 평가하는 방법입니다. 이 방법은 비교적 간단하지만

Mac OS에서 Python 3을 위한 MariaDB용 MySQLclient 설치

OS: Mac OSPython: Python 3MariaDB: MariaDB 10. 2 이상설치 단계:1. Homebrew 설치Homebrew는 Mac OS에서 패키지를 설치하는 데 사용되는 패키지 관리자입니다. 아직 설치하지 않았다면 다음 명령어를 사용하여 설치합니다

Python과 NumPy에서 발생하는 "ValueError: could not broadcast input array from shape (224, 224, 3) into shape (224, 224)" 오류 해결 방법

이 오류는 NumPy 배열 연산에서 발생하며, 배열의 크기와 형태가 서로 맞지 않아 발생합니다. 특히, 이 질문에서 제시된 오류는 다음과 같은 상황을 의미합니다.첫 번째 배열의 크기는 (224, 224, 3)입니다

Anaconda를 사용하여 PyTorch 제거하는 방법

PyTorch를 Anaconda 가상 환경에서 설치했다면, 제거하기 전에 해당 환경을 활성화해야 합니다.2. PyTorch 패키지 제거다음 명령어를 사용하여 PyTorch 패키지를 제거합니다.3. 관련 패키지 제거PyTorch와 함께 설치된 관련 패키지도 제거해야 할 수 있습니다

파이토치 텐서 차원 재구성 (reshape)

reshape 함수는 다음과 같이 사용됩니다.tensor: 차원을 변경할 텐서new_shape: 텐서의 새로운 크기와 모양을 나타내는 튜플예를 들어, 다음 코드는 3행 4열 텐서를 2행 6열 텐서로 변환합니다.new_shape 튜플은 텐서의 총 원소 개수를 유지해야 합니다

Python, Python 3.x 및 Django에서 발생하는 "ImportError: No module named 'django.core.urlresolvers'" 오류 해결

이 오류는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.Django 버전: Django 2.0 이상 버전을 사용하는 경우 django. core. urlresolvers 모듈이 더 이상 존재하지 않습니다.코드 호환성: Django 1.9 이전 버전용으로 작성된 코드를 Django 2.0 이상 버전에서 실행하려고 하는 경우 코드에서 django

AttributeError: cannot assign module before Module.init() call 에 대한 해설

"AttributeError: cannot assign module before Module. init() call"은 PyTorch에서 사용자 정의 모듈을 만들 때 발생하는 일반적인 오류입니다. 이 오류는 __init__() 메서드를 호출하기 전에 모듈 속성을 할당하려고 하기 때문에 발생합니다

PyTorch에서 L1/L2 정규화(Regularization) 구현

1. L1/L2 손실 함수 정의PyTorch는 다양한 손실 함수를 제공하며, L1/L2 정규화를 포함한 손실 함수를 직접 정의할 수도 있습니다.2. torch. nn. Module 상속받는 모델 정의torch. nn

PyTorch에서 학습된 모델을 저장하는 방법

1. 모델 state_dict 저장가장 간단한 방법은 모델의 state_dict를 저장하는 것입니다. State_dict는 모델의 모든 학습된 매개변수를 포함하는 Python 딕셔너리입니다.장점:간단하고 빠르게 저장할 수 있습니다

Python, JSON, PostgreSQL에서 "Updates to JSON field don't persist to DB" 문제 해결

Python으로 PostgreSQL 데이터베이스에 저장된 JSON 필드를 업데이트할 때 변경 사항이 저장되지 않는 경우가 발생합니다.원인:이 문제는 일반적으로 다음과 같은 두 가지 원인으로 발생합니다.데이터 유형 불일치: PostgreSQL은 JSON 데이터를 jsonb 형식으로 저장합니다

PyTorch에서 모델 요약 출력 방법

torchsummary는 모델 요약을 출력하는 간단한 라이브러리입니다.설치:사용:summary 함수는 모델 구조, 각 레이어의 입력/출력 크기, 매개변수 수 등을 출력합니다.PyTorch 1.8 이상 버전을 사용하면 Model

PyTorch에서 .view() 함수의 작동 방식

PyTorch에서 . view() 함수는 텐서의 크기와 형태를 변경하는 데 사용됩니다. 이 함수는 텐서의 데이터를 복사하지 않고 메모리 레이아웃만 변경합니다. 즉, .view() 함수는 텐서의 기본 데이터를 변경하지 않고 새로운 형태로 텐서를 "보기"만 제공합니다

기존 Conda 환경을 .yml 파일로 업데이트하는 방법

1. 요구사항Conda 설치YAML 파일 편집기2. .yml 파일 만들기원하는 패키지와 버전을 포함하는 YAML 파일을 만듭니다.다음은 예시입니다.3. Conda 환경 업데이트다음 명령어를 사용하여 . yml 파일을 사용하여 Conda 환경을 업데이트합니다

Python에서 "세 개의 점" ... 연산자의 의미

1. 슬라이싱에서의 . .. 연산자슬라이싱은 리스트, 문자열, 튜플과 같은 시퀀스 자료형의 일부분을 추출하는 데 사용됩니다. ... 연산자는 슬라이싱에서 다음과 같은 역할을 합니다.시퀀스의 끝까지 추출:위 코드에서 list_data[2:]는 2번째 인덱스부터 끝까지의 모든 요소를 추출합니다

PyTorch: 사용자 정의 데이터 세트에 대한 데이터 로더 사용 방법

먼저 사용자 정의 데이터 세트를 만들어야 합니다. 다음은 간단한 예입니다.__init__ 함수는 데이터 샘플과 레이블을 로드합니다. __len__ 함수는 데이터 세트의 크기를 반환합니다. __getitem__ 함수는 주어진 인덱스에 대한 데이터 샘플과 레이블을 반환합니다

Python Pandas에서 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 방법

이 문서에서는 **여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)**하는 방법에 대해 설명합니다.merge() 함수를 사용하여 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합할 수 있습니다.옵션 설명:how: 병합 유형을 지정합니다

Python 가상 환경 도구 비교: venv, pyvenv, pyenv, virtualenv, virtualenvwrapper, pipenv

1. venv 및 pyvenv:Python 3.3+에 기본 내장된 가상 환경 도구가볍고 사용하기 간편단일 Python 버전만 지원프로젝트별 환경 관리에 유용2. pyenv:시스템 Python 버전과 개별 프로젝트의 Python 버전을 동시에 관리

Python, NumPy, scikit-learn에서 발생하는 "RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility" 해설

Python에서 NumPy 또는 scikit-learn을 사용할 때 다음과 같은 경고 메시지가 나타날 수 있습니다.원인:이 경고 메시지는 NumPy의 데이터 유형 크기가 변경되었음을 나타냅니다. 이는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다

Python Pandas에서 발생하는 "FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison" 경고 메시지 해결 방법

"FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison"는 Python 코드에서 발생하는 경고 메시지입니다

Python Pandas에서 두 데이터프레임을 인덱스 기준으로 병합하는 방법

이 문서에서는 Python Pandas 라이브러리를 사용하여 두 데이터프레임을 인덱스 기준으로 병합하는 방법을 설명합니다. 두 가지 주요 방법인 merge 함수와 join 메서드를 다루며 각 방법의 장단점을 비교하고 실제 예제를 통해 구현 방법을 보여줍니다

NumPy에서 "array_like" 객체의 정의

"array_like" 객체의 공식적인 정의는 없지만, 일반적으로 다음과 같은 특징을 가집니다.순차적 데이터 구조: 1차원, 2차원 또는 다차원 배열 형태로 데이터를 저장합니다.동일한 데이터 형식: 배열의 모든 요소는 동일한 데이터 형식을 가져야 합니다

Django 모델에서 "doesn't declare an explicit app_label" 오류 해결하기

해결 방법:모델 파일에서 app_label 속성을 추가합니다.INSTALLED_APPS 설정에 모델이 속한 앱을 추가합니다.설명:app_label 속성은 모델이 속한 앱의 이름을 지정합니다.INSTALLED_APPS 설정은 Django 프로젝트에서 사용되는 앱을 나열합니다

파이썬 NumPy에서 요소별 행렬 곱셈 (Hadamard product) 구하는 방법

1. * 연산자 사용:가장 간단한 방법은 두 행렬에 * 연산자를 사용하는 것입니다. 두 행렬의 크기가 같아야 하며, 각 요소는 서로 곱해집니다.출력:2. np. multiply 함수 사용:np. multiply 함수는 두 배열의 요소별 곱셈을 수행합니다

Python, SQLAlchemy, Pyramid를 활용한 기존 데이터베이스 쿼리

본 문서에서는 Python, SQLAlchemy, Pyramid를 사용하여 기존 데이터베이스에 쿼리를 수행하는 방법을 설명합니다. SQLAlchemy는 Python용 객체 관계 매핑(ORM) 라이브러리이며, Pyramid는 Python 웹 프레임워크입니다

Python Pandas DataFrame에서 그룹별 합계 구하기

다음과 같은 샘플 데이터를 사용합니다.groupby() 함수를 사용하여 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고, sum() 함수를 사용하여 각 그룹별 합계를 계산합니다.여러 열의 합계를 동시에 계산하려면 sum() 함수를 리스트 안에 넣어줍니다

SQLAlchemy에서 back_populates 사용 시점

back_populates를 사용해야 하는 경우는 다음과 같습니다.1. 양방향 관계를 정의할 때두 모델 간에 양방향 관계를 정의하려면 relationship 함수에 back_populates 매개변수를 사용해야 합니다

SQLAlchemy에서 LEFT JOIN 수행 방법

다음은 users 테이블과 orders 테이블을 LEFT JOIN하는 예시입니다.이 예시에서는 users 테이블의 모든 사용자 정보를 가져오고, 각 사용자의 주문 정보도 함께 출력합니다. 주문 정보가 없는 사용자의 경우 orders 테이블의 필드는 NULL 값으로 출력됩니다

Python Pandas Dataframe에 여러 열을 한 번에 할당하는 방법

1. 딕셔너리 사용2. zip() 함수 사용3. Lambda 표현식 사용4. DataFrame 생성자 사용위 코드 예시에서 df는 기존 DataFrame입니다. 새 DataFrame을 만들려면 빈 DataFrame을 만들어야 합니다

Tensorboard에서 사용자 정의 이미지 표시하기 (예: Matplotlib 그래프)

Tensorboard를 실행하면 웹 브라우저에서 로그를 확인할 수 있습니다. "Images" 탭에서 "sample_image"를 선택하면 Matplotlib으로 생성된 그래프를 볼 수 있습니다.Tensorboard에서 이미지 표시: https://www

Python Pandas 그룹별 고유 값 수 세기

데이터프레임에서 특정 열을 기준으로 그룹을 나눈 후 각 그룹별로 고유한 값의 개수를 세고 싶습니다.해결 방법:Pandas에서 groupby와 nunique 함수를 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.1. 예시 데이터:

Python, JSON, Pandas를 사용하여 딕셔너리 열을 여러 열로 분할/분해하기

데이터 준비먼저 다음과 같은 JSON 데이터를 가진 DataFrame을 만들어 봅시다.1. apply 함수 사용apply 함수를 사용하여 딕셔너리 열을 각 행에 대해 반복하고 각 딕셔너리 키-값 쌍을 새 열로 변환할 수 있습니다

Pandas Dataframe fillna() 특정 열만 채우기

해결 방법:fillna() 메서드 사용:특정 열: 채우고 싶은 열 이름값: 결측값을 대체할 값 (숫자, 문자열, 다른 열의 평균 등)inplace=True: 원본 데이터프레임을 수정 (기본값: False)예시:loc 속성 사용:

NumPy는 파이썬에서 다차원 배열을 다루는 데 사용되는 강력한 라이브러리입니다.NumPy에는 데이터를 그룹화하고 그룹별 집계 계산을 수행하는 기능이 포함되어 있지 않습니다.하지만, 다양한 방식으로 NumPy 함수를 활용하여 그룹화 기능을 구현할 수 있습니다

SQLAlchemy 오류 해결: "Table 'roles_users' is already defined for this MetaData instance"

Python에서 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스 작업을 수행할 때 다음과 같은 오류가 발생하는 경우가 있습니다.원인:이 오류는 동일한 이름의 테이블이 이미 메타데이터 인스턴스에 정의되어 있기 때문에 발생합니다

Python Pandas 데이터프레임을 한 열 기준으로 정렬하는 방법

1. sort_values() 메서드 사용sort_values() 메서드는 데이터프레임을 하나 또는 여러 열 기준으로 정렬하는 데 사용됩니다. 다음은 sort_values() 메서드를 사용하여 데이터프레임을 한 열 기준으로 정렬하는 방법입니다