플러터닷(Flutter.Dart)

파이썬 버전 3.9를 사용하고 있다가 시험을 위해 파이썬 3.7을 사용해야 하는 경우가 생김.파이썬 3.9에서 3.7 버전용 예제를 실행해 보니 문법 에러 발생함.그래서 3.7을 추가 설치하고 가상환경을 만들어서 해결함.  순서 정리파이썬 3.9 설치 되어 있음 (설치 때 Add Python 3.9 to PATH 옵션 체크 했음)파이썬 3.7 실행파일 다운 받아서 설치 (Add Python 3.7 to PATH는 안 했음. main으로 쓸 건 아니니까)관리자 모드로 cmd 실행 py -0 하면 설치한 버전 나옴C:\Windows\system32> py -0Installed Pythons found by py Launcher for Windows -3.9-64 * -3.7-64 가상환경이라는 게 대단한 게..

Data Science/Python 2024. 4. 26. 18:19

데이터 프레임 컬럼에서 찾는 값이 있는지 확인하는 코드는 몇가지로 생각해 볼 수 있다. len(df[df.날짜=='2024-04-22'])==1 (df.날짜=='2024-04-22').sum()==1 '2024-04-22' in df.날짜.values df.날짜.isin(['2024-04-22']).any() 이중에 가장 빠른게 뭔지 확인해봤다. 결론부터 얘기하면 3번이 가장 빠르다! (array로 변경해서 찾는게 가장 빠름) 데이터가 524개 있을 때도 3번째 방법이 가장 빠르고, 데이터가 천만개가 넘을 때도 3번째 방법이 가장 빠르다.

Data Science/Python 2024. 4. 23. 23:31

여러 방법으로 종목을 받아 왔었는데, KRX에서 받는게 한번에 여러 정보를 파악할 수 있어서 효율적임. 목록을 csv 형태로 받은 후에 split할 때 np.loadtxt는 " "안에 있는 ,를 split해서 "... , Ltd" 가 쪼개지는 경우가 생긴다. 그래서 pd.read_csv나 csv.reader를 쓰거나 custom 함수를 만들어서 split해야 한다. # KRX에서 주식 종목 기본 정보 받아 오기 import requests from io import StringIO import pandas as pd def get_stocks_code_and_name_from_KRX(): # Generate OTP gen_otp_url = 'http://data.krx.co.kr/comm/fileDn/G..

Data Science/Python 2024. 4. 14. 01:31

모바일에서는 소스가 보이는데, PC에서는 소스가 안 보인다. ubuntu에서 폴더 압축 풀고, 폴더 들어가서 python setup.py install 하면 설치 가능. apt search upbit 해보면 관련된 패키지가 없어서 소스로 설치를 해야 한다. pip list

Data Science/Python 2024. 4. 6. 00:33

dxf(R12) 파일 읽고 LAYER를 GBR 파일로 저장하는 코드 # -*- coding: utf-8 -*- #%% 정사각형, 직사각형 확인 import math def calculate_distance(point1, point2): return math.sqrt((point1[0] - point2[0]) ** 2 + (point1[1] - point2[1]) ** 2) def calculate_angle(point1, point2, point3): a = calculate_distance(point2, point3) b = calculate_distance(point2, point1) c = calculate_distance(point1, point3) return math.acos((a**2 + b..

Data Science/Python 2024. 3. 27. 12:06

설치할 패키지(.whl)가 파이썬 버전이 달라서 설치가 안될 때는, 소스를 직접 받아서 tar.gz을 풀고 폴더에 가서 python setup.py install 하면 warning이 뜨는데 설치는 됨. (소스에서 직접 설치하기 때문에 설치가 됨) Could not find a version that satisfies the requirement setuptools No matching distribution found for setuptools whl is not a supported wheel on this platform 설치 성공

Data Science/Python 2024. 3. 12. 08:12

데이터 프레임에 문자열로 tuple 리스트가 있을  때 tuple의 특정 값을 칼럼으로 데이터 프레임 작성하는 전처리  import pandas as pdimport timedf = pd.DataFrame({'data': ['[("a", 5),("b",3 ),("e", 1)]', '[("f",5),("b",3 )]', '[("c", 5),("d",3),("g",1)]', '[("b" ,5),("d",1)]', '[("a",3),("c" ,1)]', ..

Data Science/Python 2024. 2. 27. 02:25

numpy로 스케일링 구현해 봤음. (세로줄 간) 표준화 : 평균0, 분산1인 가우시안 분포로 변환. RBF이용하는 SVM이나 선형/로지스틱 회귀는 가우시안 분포를 가정하고 구현되어 있음. (세로줄 간) 최소최대화 : 데이터가 가우시안 분포가 아닐 때 0~1 또는 -1~1로 변환 (가로줄 간) 정규화 : n번째 피처간 선형대수에서의 정규화 학습이나 평가 데이터의 스케일링이 같아야 함! # python 3.10.13 # numpy 1.26.2 # scikit-learn 1.3.2 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() import numpy as np def min_max_scaling(data): min_val = np.min(data, ax..

Data Science/Python 2023. 12. 31. 09:30

엑셀에서 여러 컬럼 ctrl+c한 후, 파이썬 에디터에 ctrl+v 한다. 그리고 아래 코드 실행한다. data="""N1N2N3N4N5P1P2P3P4P5 8.3867111.309118.98067.733337.5186318.859410.63538.222819.2659811.3973 16.35748.9960710.68128.664986.0338969.285925.395339.171239.888749.14592 7.956486.3337519.70759.204823.4349213.16925.681428.0435710.43429.85577 12.25325.2657311.850910.28565.7073911.20787.4862 5.467718.353911.48513.093510.9813 10.33814.94696..

Data Science/Python 2023. 12. 19. 18:16

판다스 특정 type의 열만 선택 import pandas as pd A=[i for i in range(10)] B=[str(i) for i in range(10)] df=pd.DataFrame({'A':A,'B':B,'C':A,'D':B}) display(df) for i in range(df.shape[1]): if df.iloc[:,i].dtype=='int64': print(df.columns[i],': int64') elif df.iloc[:,i].dtype=='object': print(df.columns[i],': object') df_object = df.loc[:, df.dtypes == "object"] display(df_object) df_int64_4 = df.loc[df.ind..

Data Science/Python 2023. 12. 12. 18:51