둘/[ Python ]51 Anconda 가상환경 설치, 제거, 추출 가상환경 설치conda create -n [가상환경 이름] python=[버전 ex) 3.10]가상환경 조회conda info --envs가상환경 제거conda remove --name [가상환경 이름] --all가상환경 Library 추출pip freeze > requirments.txt가상환경 추출 Library 설치pip install -r requirment.txt 2024. 12. 16. [Colab] library 설치 시, 조용히 설치 !pip -q install pandas!pip -q install numpy!pip -q install tensorflow!pip -q install NAME"-q"를 추가할 경우 설치 code 긴 줄 없이 설치됨Error 발생 시, Error는 알려줌 2024. 12. 13. pip list 업데이트 가능한 항목 확인 activate MLpip list -o 2024. 12. 13. [Error] TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'extra_args' Error entire text --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 25 21 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, 22 frames=FRAMES, interval=100) 24 # call our new function to display the animation ---> 25 display_animation(anim) Cell In[13], line 3, in display_animation(anim) 1 def displ.. 2023. 5. 16. [Pandas] DataFrame Row & Column Limitation import pandas as pd pd.set_option("display.max_row", 20) pd.set_optino("display.max_column", 10) 2023. 5. 8. Handling "inf", "-inf" in Python Supervised Learning Accuracy를 계산하다보면, 종종 아래와 같이 inf 혹은 -inf 값을 볼 수 있다. print("Accuracy:", 100 - (100 * (abs(test_labels - test_predictions) / test_labels)).mean()) infinity의 줄임말로 값이 무한히 크다는 뜻이다. 이를 nan값으로 처리한 다음, dropna로 없애고, 구하고자하는 Accuracy를 아래와 같이 계산할 수 있다. (100 - (100 * (abs(test_labels - test_predictions) / test_labels))).replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna().describe() 2022. 7. 12. Layer ModuleWrapper has arguments in `__init__` and therefore must override `get_config` 기존 개발환경 Python 3.7.0 Tensorflow 2.5.0 위 버전에서 PC 포맷 겸, 버전을 아래와 같이 업그레이드했더니 나타난 에러이다. Python 3.9.0 Tensorflow 2.7.0 구글링하며, Stackoverflow를 보면, 모두들 하나 같이 def get_config(self): config = super().get_config().copy() config.update({ 'vocab_size': self.vocab_size, 'num_layers': self.num_layers, 'units': self.units, 'd_model': self.d_model, 'num_heads': self.num_heads, 'dropout': self.dropout, }) return c.. 2022. 7. 5. ImportError: IProgress not found ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html Installation — Jupyter Widgets 7.7.1 documentation In most cases, installing the Python ipywidgets package will also automatically configure classic Jupyter Notebook and JupyterLab 3.0 to display ipywidgets. With pip, do: Installing in classic Jupyter Notebook Most of the time, installing ipywidgets automa ipywidgets.readthedocs.io 위 url에 들어가.. 2022. 7. 4. Remove Negative Values in Numeric columns in DataFrame df = data[data.select_dtypes(include = [np.number]).ge(0).all(1)] df When the DataFrame consists of Obejct, float, and DateTime, we can use "select_dtypes" to handle only numeric columns. 2022. 6. 28. Generate Time Index using Python import pandas as pd range = pd.date_range(start = "2022-01-01", end = "2022-12-31", freq = "1min") Timeindex = pd.DataFrame(range) Timeindex.rename(columns = {Timeindex.columns[0] : "Description: Timestamp"}, inplace = True) Timeindex 2022. 3. 25. Get a List of all Column Names in Pandas DataFrame 위와 같은 Pandas DataFrame에서 Column 이름만 쭉 보고싶을 때, 사용할 수 있는 코드가 2가지가 있다. 1. list(dataframe) 2. dataframe.columns.values.tolist() 위 코드를 사용하여 Pandas DataFrame Column들을 조회하고 Feature를 정할 수 있다. 2021. 12. 14. Kernel Density Estimation Probability Density Functiuon (확률밀도함수, pdf) 확률밀도함수는 확률변수의 분포를 나타내는 함수로 보통 확률변수가 연속형일 때를 지칭한다. 확률밀도함수는 아래 두 가지 조건을 만족해야 한다. 1. 모든 실수값 x에 대해 f(x) ≥ 0 2. ∫f(x)dx = 1 위 조건에서 알 수 있듯이 확률밀도함수는 확률이 아니며, 확률밀도함수를 적분해야 확률을 알 수 있다. Probability Density (확률밀도) 확률밀도는 X = x0일 때 확률밀도함수(f(x0))값을 의미한다. 따라서 확률밀도함수는 분포의 형태를 어떻게 정의하는지에 따라 1 이상의 값이 나올 수 있다. 연속형 확률변수 X를 정의했을 때 P(X = x0)은 연속 구간에서는 취할 수 있는 무수히 많은 경우의 수가 .. 2021. 11. 3. [matplotlib] 같은 x축 내 서로 다른 y축 2개 그래프 표기하기 위 그림과 같이 x축 시간열은 같지만, y축 범위가 다른 데이터를 표기하는 코드이다. 2021. 10. 22. Pandas Column 순서 변경 열이 한 두개가 아닌 많은 Column의 순서를 바꾸고 싶을 때 Slice를 사용하여 원하는 순서대로 만들기 가능 위와 같던 열의 순서를 아래 Slice를 이용하여 아래와 같이 순서 변경 가능 2021. 10. 21. [NumPy] numpy function numpy random module numpy output option setting numpy zeros, ones 2021. 1. 28. 이전 1 2 3 4 다음
