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(Windows 10 환경에서 실행하였습니다.) 순서 1. Object Detection API 다운로드 2. 가상환경에서 라이브러리 설치 3. COCO API 설치 4. Protobuf 컴파일 1. Object Detection API 다운로드 https://github.com/tensorflow/models 링크로 들어갑니다. 그러면 아래와 같이 tensorflow/models이 표시되는데 여기에서 Branch: master를 클릭합니다. Branch: master를 클릭하고 나면 아래와 같이 메뉴가 쭉 나오는데 스크롤을 내려서 r1.12.0을 선택한 후, 오른쪽 상단의 Clone 버튼을 클릭하여 다운로드합니다. 다운받고 압축을 풀고 나면 여기에서 필요한 폴더는 2가지이다. 1) ./research/..
1.1. Tensorflow Object Detection API 사용하기(Windows 10 환경에서 실행하였습니다.) 순서 1. Object Detection API 다운로드 2. 가상환경에서 라이브러리 설치 3. COCO API 설치 4. Protobuf 컴파일 1. Object Detection API 다운로드 https://github.com/tensorflow/models 링크로 들어갑니다. 그러면 아래와 같이 tensorflow/models이 표시되는데 여기에서 Branch: master를 클릭합니다. Branch: master를 클릭하고 나면 아래와 같이 메뉴가 쭉 나오는데 스크롤을 내려서 r1.12.0을 선택한 후, 오른쪽 상단의 Clone 버튼을 클릭하여 다운로드합니다. 다운받고 압축을 풀고 나면 여기에서 필요한 폴더는 2가지이다. 1) ./research/..
2020.06.24 -
1. Anaconda Prompt를 실행합니다. 1. 커널 목록 보기 jupyter kernelspec list 제 경로 상에는 ①python361064bit~python361064bitbaseconda20c8ede607d74ea7874b244d6a63d4ad ②python3 2개의 커널 리스트가 있네요. 그리고 커널 목록 옆에 각각의 경로도 표시됩니다. 2. 커널 추가 먼저 가상환경을 검색해봅니다. conda info --envs pip list 명령어로 ipykernel이 존재하는지 확인한다. pip list 설치가 안되어 있다면 아래 명령어로 설치합니다. pip install ipykernel 위의 설정이 되어있으면 이제 커널을 추가하겠습니다. 이 때, 생성할 커널은 해당 activate한 가상환경..
Jupyter Notebook에 Kernel 추가하기1. Anaconda Prompt를 실행합니다. 1. 커널 목록 보기 jupyter kernelspec list 제 경로 상에는 ①python361064bit~python361064bitbaseconda20c8ede607d74ea7874b244d6a63d4ad ②python3 2개의 커널 리스트가 있네요. 그리고 커널 목록 옆에 각각의 경로도 표시됩니다. 2. 커널 추가 먼저 가상환경을 검색해봅니다. conda info --envs pip list 명령어로 ipykernel이 존재하는지 확인한다. pip list 설치가 안되어 있다면 아래 명령어로 설치합니다. pip install ipykernel 위의 설정이 되어있으면 이제 커널을 추가하겠습니다. 이 때, 생성할 커널은 해당 activate한 가상환경..
2020.06.22 -
아나콘다를 쓰는 큰 이유는 가상환경 구축이 가능하기 때문입니다. 가상환경 정보 및 추가, 삭제에 대해 바로 설명하겠습니다. 우선 Anaconda Prompt를 실행합니다. ● 가상환경 목록 보기 conda info --envs ● 가상환경 생성 conda create --name 가상환경명 python=설치할버전 ex) conda create --name tistory python=3.6 으로 생성하게 되면 tistory는 생성할 가상환경의 이름, python=3.6은 python 3.6 버전대를 설치하는 것입니다. ● 가상환경 삭제 1) conda remove --name 가상환경명 --all 2) conda remvoe -n 가상환경명 --all ex) conda remove --name tistor..
Anaconda 가상환경 설정하기아나콘다를 쓰는 큰 이유는 가상환경 구축이 가능하기 때문입니다. 가상환경 정보 및 추가, 삭제에 대해 바로 설명하겠습니다. 우선 Anaconda Prompt를 실행합니다. ● 가상환경 목록 보기 conda info --envs ● 가상환경 생성 conda create --name 가상환경명 python=설치할버전 ex) conda create --name tistory python=3.6 으로 생성하게 되면 tistory는 생성할 가상환경의 이름, python=3.6은 python 3.6 버전대를 설치하는 것입니다. ● 가상환경 삭제 1) conda remove --name 가상환경명 --all 2) conda remvoe -n 가상환경명 --all ex) conda remove --name tistor..
2020.06.19 -
파이썬을 쓰면 온갖 패키지나 라이브러리를 사용하게 되는데요. 이 때 유용한 패키지가 묶여있고 여러 공간을 관리할 수 있는 가상환경 구축이 가능한 Anaconda를 설치하는 방법을 소개합니다. 1. 공식 사이트 접속 - https://www.anaconda.com/ 2. Individual Edition 클릭 3. 각자의 환경에 맞는 아나콘다 설치(저는 Windows 10의 64비트 환경입니다.) 4. 다운받은 파일을 실행합니다. 5. Next 클릭 6. I Agree 클릭 7. 여기서 2가지 중 하나를 선택해야 하는데요. 저는 Just Me를 선택하겠습니다.(All Users로 하면 다른 패키지 파일 설치 시에 액세스 권한이 거부되는 경우가 종종 발생하여 명령 프롬프트(cmd) 창을 관리자 권한으로 실행..
Anaconda 설치하기파이썬을 쓰면 온갖 패키지나 라이브러리를 사용하게 되는데요. 이 때 유용한 패키지가 묶여있고 여러 공간을 관리할 수 있는 가상환경 구축이 가능한 Anaconda를 설치하는 방법을 소개합니다. 1. 공식 사이트 접속 - https://www.anaconda.com/ 2. Individual Edition 클릭 3. 각자의 환경에 맞는 아나콘다 설치(저는 Windows 10의 64비트 환경입니다.) 4. 다운받은 파일을 실행합니다. 5. Next 클릭 6. I Agree 클릭 7. 여기서 2가지 중 하나를 선택해야 하는데요. 저는 Just Me를 선택하겠습니다.(All Users로 하면 다른 패키지 파일 설치 시에 액세스 권한이 거부되는 경우가 종종 발생하여 명령 프롬프트(cmd) 창을 관리자 권한으로 실행..
2020.06.19 -
pandas 내에 있는 DataFrame을 이용하여 데이터를 다뤄보겠습니다. 들어가기 전에 행=인덱스, 열=컬럼으로 생각하시면 될 것 같습니다. 1. DataFrame 타입으로 변환 데이터 구조를 하나 생성하고 dataframe 타입으로 변환합니다. 2. 인덱스명 또는 컬럼명 변경하기 1) 인덱스는 데이터.index, 컬럼명은 데이터.columns에 값을 입력하여 변경하기 2) 데이터.rename으로 인덱스나 컬럼명을 변경할 수 있습니다. 3. 데이터 복사 데이터를 복사할 때는 copy()를 활용합니다.(라고 생각을 했는데 deepcopy를 쓰는게 좀 더 적합할 것 같네요.) 복사에 관한 자세한 설명은 https://blueshw.github.io/2016/01/20/shallow-copy-deep-co..
DataFrame을 이용한 데이터 분석①pandas 내에 있는 DataFrame을 이용하여 데이터를 다뤄보겠습니다. 들어가기 전에 행=인덱스, 열=컬럼으로 생각하시면 될 것 같습니다. 1. DataFrame 타입으로 변환 데이터 구조를 하나 생성하고 dataframe 타입으로 변환합니다. 2. 인덱스명 또는 컬럼명 변경하기 1) 인덱스는 데이터.index, 컬럼명은 데이터.columns에 값을 입력하여 변경하기 2) 데이터.rename으로 인덱스나 컬럼명을 변경할 수 있습니다. 3. 데이터 복사 데이터를 복사할 때는 copy()를 활용합니다.(라고 생각을 했는데 deepcopy를 쓰는게 좀 더 적합할 것 같네요.) 복사에 관한 자세한 설명은 https://blueshw.github.io/2016/01/20/shallow-copy-deep-co..
2020.04.07 -
pandas에 있는 series를 활용하여 데이터를 다뤄보겠습니다.(저는 jupyter lab 환경에서 실행하였습니다.) jupyter 환경이 아니어서 값이 출력되지 않는 경우에는 print("넣을 값") 과 같이 print("") 출력문을 추가해주세요. 1. series로 타입 변환 2. series에서 index와 value 추출 3. series에서 활용 가능한 요소 4. 정리 위 예제들의 경우를 보면 dictionary, list, tuple 타입들 모두 series 타입으로 변환하여 사용가능한 것을 알 수 있습니다. 이를 활용하여 타입을 변환하고 데이터에서 필요한 값만 적절히 추출하여 데이터 분석에 활용할 수 있습니다.
Series를 이용한 데이터 분석pandas에 있는 series를 활용하여 데이터를 다뤄보겠습니다.(저는 jupyter lab 환경에서 실행하였습니다.) jupyter 환경이 아니어서 값이 출력되지 않는 경우에는 print("넣을 값") 과 같이 print("") 출력문을 추가해주세요. 1. series로 타입 변환 2. series에서 index와 value 추출 3. series에서 활용 가능한 요소 4. 정리 위 예제들의 경우를 보면 dictionary, list, tuple 타입들 모두 series 타입으로 변환하여 사용가능한 것을 알 수 있습니다. 이를 활용하여 타입을 변환하고 데이터에서 필요한 값만 적절히 추출하여 데이터 분석에 활용할 수 있습니다.
2020.04.06