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* 찰스 펫졸드의 코드:CODE | * 찰스 펫졸드의 코드:CODE | ||
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[[프로그래밍]], [[트킨터]] ([[Tkinter]]), [[팬더즈]] ([[pandas]]), [[뷰티펄 숲]] ([[Beautiful Soup]]), [[파이게임]] ([[Pygame]]) 문서 참조. | [[프로그래밍]], [[트킨터]] ([[Tkinter]]), [[팬더즈]] ([[pandas]]), [[뷰티펄 숲]] ([[Beautiful Soup]]), [[파이게임]] ([[Pygame]]) 문서 참조. | ||
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14: >13 그래도 [[이승만]] 시절보다 좋아진건데. 이승만 때는 아예 [[살해]]되는 경우도 많았음. [[나라]]가 혼란하던 시기라 [[공산당]] 협력자로 몰아서 [[마을]] 하나 통째로 [[총살]]시키는 경우도 많았음. [[조사]] 과정이든 [[학살]] 과정이든, 그 과정에서 [[강간]]이야 수없이 일어났고. [삭제] 2019-5-7 오전 0:53 | 14: >13 그래도 [[이승만]] 시절보다 좋아진건데. 이승만 때는 아예 [[살해]]되는 경우도 많았음. [[나라]]가 혼란하던 시기라 [[공산당]] 협력자로 몰아서 [[마을]] 하나 통째로 [[총살]]시키는 경우도 많았음. [[조사]] 과정이든 [[학살]] 과정이든, 그 과정에서 [[강간]]이야 수없이 일어났고. [삭제] 2019-5-7 오전 0:53 | ||
http:// | http://55adq4ncecjgxfymv4tdl54g4t2dayqju65wgqpik67suvtiz67kpzad.onion/p?id=11316 | ||
= 특징 = | = 특징 = | ||
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사실 파이썬은 수치 연산 프로그래밍에 적합한 언어는 아니다. 수치가 복잡하고 연산이 많다면 C같은 언어로 하는 것이 더 빠르기 때문이다. 하지만 파이썬에는 Numeric Python이라는 수치 연산 모듈이 제공된다. 이 모듈은 C로 작성되었기 때문에 파이썬에서도 수치 연산을 빠르게 할 수 있다. | 사실 파이썬은 수치 연산 프로그래밍에 적합한 언어는 아니다. 수치가 복잡하고 연산이 많다면 C같은 언어로 하는 것이 더 빠르기 때문이다. 하지만 파이썬에는 Numeric Python이라는 수치 연산 모듈이 제공된다. 이 모듈은 C로 작성되었기 때문에 파이썬에서도 수치 연산을 빠르게 할 수 있다. | ||
"[[NumPy]] + [[SciPy]] + [[matplotlib]]" 조합이 과학 공학 계산용으로 써볼만하다는 의견도 있다. ~~조금있으면 독점할 기세이다.~~ | "[[NumPy]] + [[SciPy]] + [[matplotlib]]" 조합이 과학 공학 계산용으로 써볼만하다는 의견도 있다. ~~조금있으면 독점할 기세이다.~~ https://www.numpy.org/ https://www.scipy.org/ https://matplotlib.org/ | ||
=== 데이터 분석 === | === 데이터 분석 === | ||
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* [Python] 윈도우에서 파이썬을 설치하고 실행해보자. | * [Python] 윈도우에서 파이썬을 설치하고 실행해보자. | ||
https://selfc.tistory.com/27 | |||
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즉, if __name__ == ""__main__""을 안 써주면 py 파일을 단독으로 실행할 때 뿐만 아니라 import로 불러왔을 때도 py 파일이 실행된다. 하지만 우리가 import를 쓰는 건 해당 py 파일을 실행하려는 게 아니라 그 파일에 있는 파일, 함수, 변수 등만 불러와서 사용하려는 것이므로 if __name__ == ""__main__""라는 코드를 써서 import를 사용하여 모듈로서 불려왔을 때는 해당 py 파일이 실행되지 않도록 하는 것이다. | 즉, if __name__ == ""__main__""을 안 써주면 py 파일을 단독으로 실행할 때 뿐만 아니라 import로 불러왔을 때도 py 파일이 실행된다. 하지만 우리가 import를 쓰는 건 해당 py 파일을 실행하려는 게 아니라 그 파일에 있는 파일, 함수, 변수 등만 불러와서 사용하려는 것이므로 if __name__ == ""__main__""라는 코드를 써서 import를 사용하여 모듈로서 불려왔을 때는 해당 py 파일이 실행되지 않도록 하는 것이다. | ||
https://hashcode.co.kr/questions/3/if-__name__-__main__%EC%9D%80-%EC%99%9C%EC%93%B0%EB%82%98%EC%9A%94 | |||
==== _가 2개 있는 경우 ==== | ==== _가 2개 있는 경우 ==== | ||
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==== 팬더즈(pandas) ==== | ==== 팬더즈(pandas) ==== | ||
[[팬더즈]]([[pandas]], | [[팬더즈]]([[pandas]], https://pandas.pydata.org/ )는 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다. R의 data.frame을 본떠서 설계한 DataFrame이라는 데이터 구조를 기반으로 만들어졌습니다. 간단하게 말하면 pandas의 DataFrame은 엑셀의 스프레드시트와 비슷한 테이블 형태라고 할 수 있습니다. pandas는 이 테이블을 수정하고 조작하는 다양한 기능을 제공합니다. 특히, SQL처럼 테이블에 쿼리나 조인을 수행할 수 있습니다. 전체 배열의 원소가 동일한 타입이어야 하는 NumPy와는 달리 pandas는 각 열의 타입이 달라도 됩니다(예를 들면 정수, 날짜, 부동소숫점, 문자열). SQL, 엑셀 파일, CSV 파일 같은 다양한 파일과 데이터베이스에서 데이터를 읽어 들일 수 있는 것이 pandas가 제공하는 또 하나의 유용한 기능입니다. 이 책은 pandas의 기능을 자세히 설명하지는 않습니다. 대신 pandas에 대한 훌륭한 안내서로 웨스 맥키니Wes Makinney가 쓴 『파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석』(한빛미디어, 2013)을 추천합니다. | ||
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금융 시장 분석가나 회계 담당자는 넘파이(NumPy)에 익숙하며, 이를 즐겨 사용한다. 그러나 넘파이의 응용 범위는 수학과 통계를 제외하고도 생각 외로 넓다. 예를 들어 넘파이는 다른 언어를 사용하다 파이썬을 처음 접한 개발자들이 자주 불평하는 파이썬에 다차원 배열 지원을 추가하는 작업을 가장 쉽게, 가장 유연하게 할 수 있는 방법 중 하나다. 다만 모든 요소를 갖춘 완벽한 파이썬 ‘과학-수학’ 기능을 원한다면 넘파이를 표준 항목으로 포함하는 사이파이(SciPy) 라이브러리 및 환경을 사용하는 편이 좋다. 넘파이를 기반으로 하는 정교한 데이터 분석에는 판다스(Pandas)가 있다. | 금융 시장 분석가나 회계 담당자는 넘파이(NumPy)에 익숙하며, 이를 즐겨 사용한다. 그러나 넘파이의 응용 범위는 수학과 통계를 제외하고도 생각 외로 넓다. 예를 들어 넘파이는 다른 언어를 사용하다 파이썬을 처음 접한 개발자들이 자주 불평하는 파이썬에 다차원 배열 지원을 추가하는 작업을 가장 쉽게, 가장 유연하게 할 수 있는 방법 중 하나다. 다만 모든 요소를 갖춘 완벽한 파이썬 ‘과학-수학’ 기능을 원한다면 넘파이를 표준 항목으로 포함하는 사이파이(SciPy) 라이브러리 및 환경을 사용하는 편이 좋다. 넘파이를 기반으로 하는 정교한 데이터 분석에는 판다스(Pandas)가 있다. | ||
NumPy( | NumPy( https://www.numpy.org/ )는 파이썬으로 과학 계산을 하려면 꼭 필요한 패키지입니다. 다차원 배열을 위한 기능과 선형대수 연산과 푸리에 변환 같은 고수준 수학 함수와 유사(pseudo) 난수 생성기를 포함합니다. | ||
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=== 기계 학습 === | === 기계 학습 === | ||
==== 싸이킽-런(scikit-learn) ==== | ==== 싸이킽-런(scikit-learn) ==== | ||
[[오픈 소스]]인 [[싸이킽-런]]([[scikit-learn]])은 자유롭게 사용하거나 배포할 수 있고, 누구나 소스 코드를 보고 실제로 어떻게 동작하는지 쉽게 확인할 수 있습니다. scikit-learn 프로젝트는 꾸준히 개발, 향상되고 있고 커뮤니티도 매우 활발합니다. 잘 알려진 [[머신 러닝]]([[machine learning]]) [[알고리듬]]들은 물론 [[알고리즘]]을 설명한 풍부한 문서( | [[오픈 소스]]인 [[싸이킽-런]]([[scikit-learn]])은 자유롭게 사용하거나 배포할 수 있고, 누구나 소스 코드를 보고 실제로 어떻게 동작하는지 쉽게 확인할 수 있습니다. scikit-learn 프로젝트는 꾸준히 개발, 향상되고 있고 커뮤니티도 매우 활발합니다. 잘 알려진 [[머신 러닝]]([[machine learning]]) [[알고리듬]]들은 물론 [[알고리즘]]을 설명한 풍부한 문서( https://scikit-learn.org/stable/documentation )도 제공합니다. scikit-learn은 매우 인기가 높고 독보적인 파이썬 [[기계 학습]] 라이브러리입니다. 그래서 산업 현장이나 학계에도 널리 사용되고 많은 튜토리얼과 예제 코드를 온라인에서 쉽게 찾을 수 있습니다. 앞으로 보게 되겠지만 scikit-learn은 다른 파이썬의 과학 패키지들과도 잘 연동됩니다. | ||
scikit-learn은 두 개의 다른 파이썬 패키지인 NumPy(넘파이)와 SciPy(싸이파이)를 사용합니다. 그래프를 그리려면 matplotlib(맷플롯립)을, 대화식으로 개발하려면 IPython(아이파이썬)과 Jupyter Notebook(주피터 노트북)도 설치해야 합니다. | scikit-learn은 두 개의 다른 파이썬 패키지인 NumPy(넘파이)와 SciPy(싸이파이)를 사용합니다. 그래프를 그리려면 matplotlib(맷플롯립)을, 대화식으로 개발하려면 IPython(아이파이썬)과 Jupyter Notebook(주피터 노트북)도 설치해야 합니다. | ||
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아래 링크 참조 | 아래 링크 참조 | ||
* tensorflow 4 : linear regression | * tensorflow 4 : linear regression https://studioplug.tistory.com/251 | ||
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Cocos2d란 2D 게임, 데모, 기타 시각적인/인터랙티브한 애플리케이션을 제작할 때 쓰이는 [[프레임워크]]입니다. Cocos2d 관련 추가 정보는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. | Cocos2d란 2D 게임, 데모, 기타 시각적인/인터랙티브한 애플리케이션을 제작할 때 쓰이는 [[프레임워크]]입니다. Cocos2d 관련 추가 정보는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. | ||
https://python.cocos2d.org/doc.html | |||
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make와 Makefile - 멍멍멍 | * make와 Makefile - 멍멍멍 | ||
https://bowbowbow.tistory.com/12 | |||
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OpenSSL 컴파일(compile) & 빌드(build) | * OpenSSL 컴파일(compile) & 빌드(build) | ||
https://www.lesstif.com/pages/viewpage.action?pageId=6291508 | https://www.lesstif.com/pages/viewpage.action?pageId=6291508 | ||