클라우드 기반 인공지능 개발과 DevOps 실무

먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np from numpy.matrixlib import matrix #점을 찍으면 좌표를 찾아주는 함수입니다. from utils import get_four_points 위의 좌표찍어주는 함수입니다. utils.py를 새로만들어 주세요 # Copyright 2017 BIG VISION LLC ALL RIGHTS RESERVED # # This code is made available to the students of # the online course titled "Computer Vision for Faces" # by Satya Mallick for personal non-commercial use. #..

$데이터 프레임 또는 list 에서 내가 원하는 문자를 통해 데이터프레임 정보 또는 list 에서 가져올 수 있는 함수이다. str.contains() $대문자, 소문자를 구분을 없애고 싶은경우 str.contains(case=False) 을 입력해주면 된다. $ NaN이 있을경우 NaN이 있는 경우 Na를 없앨지 만들지 정할 수도 있다. str.contains(na=True) 응용 ) df=데이터 프레임 ['Name'] = 컬럼 names = input으로 얻은 문자열

!wget --no-check-certificate \ + zip 파일 을 불러 온뒤 import zipfile 가져온뒤 filename = '/tmp/cats_and_dogs_filtered.zip' => 불러온 링크에 /tmp/cats_and_dogs_ 100%{===== /tmp 파일이 있다는 걸 알 수있다. 상위 폴더에서 tmp를 찾아 들어간 뒤 경로를 복사하여 filename = ' ' 에 넣어주면 된다. zip_ref = zipfile.ZipFile(filename, 'r') zip_ref.extractall('/tmp/cats_and_dogs') => 압축 해제한다는 뜻 zip_ref.close() 사이트 참조 https://yganalyst.github.io/data_handling/mem..

http://www.incodom.kr/Linux/%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4/wget Linux/기본명령어/wget - 인코덤, 생물정보 전문위키 # 리눅스 기본명령어 - wget www.incodom.kr 위에 블로그는 wget 리눅스 기본 명령어에 대한 설명 사이트 이다. 블로그를 보면 기본적인 사용법을 알수 있다. 아래의 사진은 코랩을 wget을 이용하여 인터넷 파일을 불러온 것이다. 출처:https://engrave.tistory.com/240

히트맵(Heat map)은 2차원 데이터 안에 대응하는 숫자값을 단순하게 보여주는것 뿐만 아니라 색상의 진한 정도 와 옅은 정도를 이용해 숫자값을 눈으로도 쉽게 비교할 수 있는 차트 모양이다. 원하는 서로다른 변수 값을 corr()를 통해 상관계수를 따져본 뒤 heatmap 상관 관계를 따져본다. 0.7보다 클경우 강한 양의 상관관계이며 -0.7보다 작을 경우는 강한 음의 상관과계라고 판단한다. 주의할 점 1. 연속형(숫자로 표현 가능한) 데이터에 대해서만 상관관계 분석이 가능한점 2. -1부터 1까지의 값으로 상관관계의 크기를 보여준다는 점 3. 증가하는 방향성에 대한 것인지. 인과관계를 의미하지는 않다는 점. plt.figure(figsize= () 표의 사이즈 크기를 설정하는 것 내부 속성중 ann..

구글 맵 API를 사용하면 보다 빠르고 쉽게 값을 얻을 수 있으며, 많은 데이터를 학습시켜 사용하였기 때문에 정확성이 좋다. 구글 API를 이용하기 위해서는 구글 계정과 크레딧카드,인증 등이 필요하다. 기본적인 서비스는 무료로 이용 가능하지만 정해진 데이터보다 많이 사용하거나, 더 많은 서비스를 사용하려면 서비스이용을 위해 금액을 지불해야 한다.

pd.date_range( '시작 일' , '종료 일' ) 입력해주면 시작일과 종료일 사이날 날짜들을 전부 채워준다. pd.date_range( '시작 일' , '종료 일' , freq='step(주기) ' ) 를 넣어주면 step에 맞춘 값을 알 수 있다. 위에그림에서는 'H' 시간 단위를 입력하여 시작일과 종료일의 시간당의 값들을 받아올 수 있다. freq= '값' 아래 나온 값을 대입해주면 원하는 주기의 값을 얻어 낼 수 있다.

import pandas as pd 를 이용해 라이브러리를 가져온 뒤 pd. Datetimeindex(변수값) 을 입력하면 문자열에서 dtype='datetime64'로 변환하게 된다. 또한 바뀐 함수를 위에 그림과 같이 시리즈에 index 값으로 설정할 수 있다.

import pandas as pd 로 라이브러리를 불러 온 뒤 pd.to_datetime(변수) 을 넣어주면 변수가 datetime64의 타입으로 바뀌게된다. datetime64로 바뀌게 되면 연산이 가능하게 되는 장점을 가지고 있다. timedelt는 시간 단위의 차이로 날,일,시,분,초 와 같은 차이 단위를 표시한다. 위에 그림과 같이 np,arange() 함수를 이용하면 순차적으로 원하는 값의 차이 단위를 나눌 수 있다.