취미와 밥줄사이

INTRODUCTION Computer Vision에 자주 활용되는 OpenCV 라이브러리에 대해서 알아보자 CONTENT openCV는 초기 인텔에서 만들어진 컴퓨터 비전에 활용되는 오픈 소스 라이브러리이다. 공식적으로 1999년도에 출시 되었다. opencv의 핵심은 C ++로 작성되었으며, 파이썬에서는 단순히 파이썬 내부에서 C ++ 코드를 실행하는 래퍼를 사용하고 있습니다. 첫 번째 주요 realease 1.0은 2006 년, 2009 년 2.0, 2015 년 3.0, 2018 년 4.0입니다. 현재는 opencv 4.5 버젼을 출시 하였습니다. OpenCV에는 라이브러리에는 최적화된 2500개의 알고리즘이 포함되어 있습니다. 컴퓨터 비전을 활용하는 어플리케이션 제작하는데 매우 유용하게 사용되고 ..

1. introduction python의 folium 라이브러리를 사용해서 경기도 과천시 재난감지 시스템의 설치된 장소를 시각화 하였다. 사용한 데이터는 공공데이터포털의 자료를 사용하였다. 2. Content 2-1. Import Libraries import pandas as pd import folium import os import warnings warnings.filterwarnings( action = 'ignore') 2-2. Load Data df = pd.read_csv( filepath_or_buffer= '/content/drive/MyDrive/데이터분석/공공데이터 프로젝트/경기도 과천시_재난감시시설/data/경ᄀ..

Introduction python의 folium 라이브러리를 사용하여 공공데이터를 시각화 하는 중에 문제가 발생함 TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable folium 메서드의 파라미터에 투입한 인자에 문제가 있는 것으로 추측이 되었음 Content 이러한 에러가 발생한 원인은 맞지않은 인자의 투입한 결과 “Type”이 문제고, int64의 변수 타입은 json으로 저장할 수 없다. numpy 자료형은 json 데이터로 직렬화 할 수가 없다. numpy array의 값들도 int자료형으로 형변환 해주어야 한다. Conclusion int() 자료형으로 형변환하여 했더니 성공 json 데이터는 ndarray를 인식하지 못한다.

공공데이터를 활용한 데이터 시각화! 1. 인천광역시 코로라19 검사 건 수 2. 코로나 19이후 감정변화 2-1 증가 2-2 감소 3. 매체기기 이용량 변화

Visual Studio Code에서 Jupyer Notebook 사용하는 법 1. jupyter Notebook 확장팩 설치하기 좌측 확장팩에 JupyterNotebook 검색하기 Jupyter Notebook 설치하기 2. Jupyter Notebook 파일 생성하기 crtl + shift + p 눌러서 검색창 활성화 하기 검색창에 create 검색 하단에 나오는 사진과 같은 검색어 클릭 3. vscode 에디터에 Jupyer Notebook 생성완료 실행해보기 변수 확인

Kernel died with exit cod1: vscode 코드에서 주피터 노트북 확장팩을 사용할려는 도중에 위와 같은 에러가 발생함 에러의 원인은 conda의 가상환경으로 vscode를 실행하여 발생한 에러였음 파이썬에 내장된 venv 모듈을 사용해서 가상환경을 만들고 실행하였더니 에러가 발생하지 않음

isintance( 값, 자료형) 첫 번째 인자인 값의 자료형이 두 번째 인자의 자료형과 동일하면 True 를 반환하고 동일하지 않다면 False를 반환한다. Syntax isinstance( object, type) Prameter Values object = 객체를 인자로 받는다. class_or_tuple = 클래스 혹은 자료형을 인자로 받는다. Reference steadiness-193.tistory.com/255 판다스 - isinstance [isinstace(값, 자료형)] * 자료형은 str, float, list, tuple 등 가능하다. 값의 자료형이 인자에 있는 자료형과 동일하다면 True 그렇지 않다면 False를 반환 결과를 True or False로 반환한다. 데이터 프레임....

판다스를 통해서 데이터 분석을 진행하다보면 데이터 프레임 내의 value에 문자열로 묶여진 리스트나, 딕셔너리를 맞딱 뜨리는 경욱 발생한다. 이러한 상황에서는 가장 외곽에 있는 문자열을 제거해야 데이터를 다루기가 쉬워진다. 이러한 상황에서는 ast 모듈의 literal_eval 함수를 사용할 수가 있다. {from ast import literal_eval literal_eval('string으로 둘러싸인 리스트 혹은 딕셔너리') # 리스트 혹은 딕셔너리 기호 외곽의 ''가 사라진다. # 튜플일 경우에는 '' 기호 ()과 함께 사라진다.}