안녕하세요 일코님!글자속성 부분 강의를 들으면서, 매크로로도 확인해서 함수를 작성해보았는데요. 먼저 텍스트 입력 함수입니다.def 텍스트입력(text): hwp.HAction.GetDefault("InsertText", hwp.HParameterSet.HInsertText.HSet) hwp.HParameterSet.HInsertText.Text = text hwp.HAction.Execute("InsertText", hwp.HParameterSet.HInsertText.HSet) 그다음 폰트를 설정하는 함수입니다.def 폰트설정(글꼴,크기): hwp.HAction.GetDefault("CharShape", hwp.HParameterSet.HCharShape.HSet); hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameUser = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeUser = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameSymbol = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeSymbol = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameOther = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeOther = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameJapanese = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeJapanese = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameHanja = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeHanja = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameLatin = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeLatin = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.FaceNameHangul = f"{글꼴}" hwp.HParameterSet.HCharShape.FontTypeHangul = hwp.FontType("TTF") hwp.HParameterSet.HCharShape.Height = hwp.PointToHwpUnit(크기) hwp.HAction.Execute("CharShape", hwp.HParameterSet.HCharShape.HSet) 이렇게 하니까, 변경까지는 아주 잘 되는데, 변경후에 텍스트를 입력하면 커서만 깜빡이고 텍스트가 입력되질 않네요..매크로로 해서 그런가 싶어서, 다시 일코님이 작성해주신 코드를 복붙해서 사용해보았는데  charshape = hwp.XHwpDocuments.Item(0).XHwpCharacterShape charshape.Height = 5000 # 5000 HwpUnit = 50 pt charshape.Italic = True # 이탤릭 charshape.Bold = True # 진하게 charshape.ShapeNormal() # 글자크기와 서체를 제외한 모든 속성 초기화 이코드도 동일하게 적용까지는 되는데,, 텍스트가 입력이 되지 않네요.움짤로는 아래와 같습니다!  

수업을 듣다보면 함수나 모델이나 이런것들을 가져올때 nump, sklearn, sklearn.preprocessing 등...그리고 import 해오는 것들이 어디에 속해있는 것인지? 이런 것들이 외우려니 좀 많이 혼동이 되서 잘 안외어져서 질문드립니다. 시험장에서 좀더 효율적으로 잘 기억나게 하는 방법이 있는지요?아니면 나올때 마다 다 외워야하는지요?

안녕하세요 일코님.저번에 visible설정을 잘 알려주셔서 무척 도움을 받았습니다!다름이 아니고 원래는 제가 mac에서만 작업을 했는데요.이번에 hwp 강의를 구매하면서 삼성 노트북을 구매하여 쓰고있습니다. 그런데 이 시스템 환경변수가 매번 말썽입니다.vscode + anaconda + bash터미널을 쓰고있는데요. bash 터미널에 which conda 명령어를 입력하면$ which conda /c/Users/samsung-user/anaconda3/Scripts/conda 이렇게 잘 인식을 하고 있는데요. conda 명령어를 입력하면$ conda bash: C:\Users\samsung-usernaconda3\Scripts: No such file or directory samsung-user/anaconda3 로 인식되어야 하는데,samsung-useraconda3 로 이렇게인식이 되고 있네요.GPT랑 아무리 씨름을 해보아도 답이 안나오더라구요.GPT가 시킨것은 ~/.bashrc 파일과 ~/.bash_profile 파일을 수정하라는 것인데,각 파일은 아래와 같이 수정했습니다. ~/.bashrc ~/.bash_profile   시스템 환경 변수 설정도 아래와 같이 했는데요... 혹시 뭐가 문제가 있는걸까요??부탁드립니다 ㅠㅠㅠ 늘감사합니다!!

선생님 인프런에 있는 고급 크롤링 강의는 리뉴얼이 안되는 걸까요? ( 쉽게 처음하는 파이썬 고급 크롤링 [Scrapy, Selenium, Headless Chrome] )예전에 구매한 이 강의 들을 예정인데 강의 자체가 구매불가로 내려가고,선생님이 자체 운영하는 사이트에서 새 강의가 올라온 걸로 보여서요. ㅠㅜ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 둘 중 어느방법을 써도 무방할까요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요실제 시험장에서 검증단계가 꼭 필요한가요? 

강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ

소스코드는 다운로드 받았습니다만, 본 영상초반에 설명하시는 다른 자료는 어디서 확인가능한지 문의 드립니다.

ob = df.value_counts(normalize=True).sort_index() ob = ob.to_list()   ex = [0.1, 0.05, 0.15, 0.7]즉, 관찰값과 기댓값을 비율로 입력하여관찰값 [0.2, 0.15, 0.1, 0.55]기댓값 [0.1, 0.05, 0.15, 0.7] 으로 비교하면 안되나요?비율은 같은데 통계량과 P-value 가 다르게 나오네요.

원핫인코딩 하니 0,1이 아닌 True, False로 결과가 나왔습니다.수치결과가 다르지는 않았어서 큰 문제는 아닌것같은데, 0,1,로 나타낼 방법은 없을까요?

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:458: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression n_iter_i = checkoptimize_result( 계속 이 문구가 뜨는데, 문제가 있는 걸까요??

궁금합니다

계속 질문드려 죄송합니다 ㅜㅠ 들여쓰기했는데 이번에 Song.from_dict() missing 1 required positional argument: 'data' 이런오류가뜹니다.. 너무 질문이 많아 죄송합니다..

기출2회를 풀고 있는데요주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산) 이 문제를 시험환경에서 풀면len(df)*0.8 df = df.iloc[:80] df before = df['f1'].std() median1 = df['f1'].median() # 20.574853076621935 import numpy as np df['f1'] = df['f1'].fillna(median1) after = df['f1'].std() # 17.010788646613268 이게 한 창 안에서 한번에 코딩이 되면서before과 after 둘다에 17.010 어쩌고가 들어가서print(before-after) 을 하면 0이 되더라고요 실행은 한 코딩창 안에서 진행해야 하는데그럼 숫자를 따로 저장해서 20.574 - 17.010 을 출력해야 하나요?  

안녕하세요첫 실기 준비이다 보니 궁금한게 너무 많네요 ㅠㅠ 2유형 평가는 순수하게 제출된 csv 파일로만 평가되나요?아니면 풀이한 코드까지 평가 대상인가요?

안녕하세요, [작업형2] 머신러닝 및 평가지표-모델링 및 평가(회귀) 강의에서결과값을 예측하는거에 대해 회귀분석이니 y값을 예측하는거고.. 이 하나의 값은 무엇을 의미하나요 ??평가방식이 RMSE이니 charges의 평균의 루트를 씌운값일까요 ??  

 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.chrome.options import Options from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager chrome_options = Options() chrome_options.add_experimental_option("detach", True) service = Service(executable_path=ChromeDriverManager().install()) webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) chrome_options.add_experimental_option("excludeSwitches",["enable-logging"]) driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://nid.naver.com/nidlogin.login?svctype=262144') driver.maximize_window() id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#id") id.send_keys("제 네이버 아이디 입니당")ㅜㅜ자꾸 크롬창이 꺼지는데 어떻게 해야할까요 좋은 강의 항상 감사합니다! ;)  

안녕하세요라벨인코딩 질문드립니다. 피처 엔지니어링 > 라벨인코딩 강의 부분 중에LabelEncoder 를 le 라는 변수에 선언하고,이후에 반복문 안에서 한 번 더 le 라는 변수에 encoder 를 다시 할당(?) 해주는데 뭔가 초기화(?) 같은 역할을 해줘야하는건가요?아니면 반복문 안에 le = encoder() 부분은 생략해도 무방한가요?  le = LabelEncoder() for col in cols: le = LabelEncoder() # 이 부분이 꼭 들어가야하나요? X_train[col] = encoder.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = encoder.transform(X_test[col]) 

강의 제목 : 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)섹션 7 - IT/데이터 분야를 위한 지식: XML 데이터 포멧 다루기1 (업데이트)해당 영상의 강의자료 "XML_AND_CRAWLING_FUNCODING.txt"가 ipynb 파일이 아니라 txt파일로 업로드가 되어있습니다.직접 파일 형식을 .ipynb로 변경해보려 했지만 어려움이 있었습니다.번거로우시겠지만 ipynb 파일로 다시 업로드해주시면 정말 감사하겠습니다.

다른분들이 질문남긴거에 답변 달아주신걸 봐도 아직 이해가 안되는 부분이 있습니다.<작업형2 모의문제 3 수업노트 중> y_test 파일의 최종 결과파일의 데이터는 0 아니면 1인 이진분류인데,predict_proba로 제출한 값은 확률값인데,이 부분 확률로 제출하는게 괜찮다고 설명해 주신 부분을 보았는데도 아직 명확하게 이해가 되지 않습니다. 이 성능평가에 대한 부분을 어떻게 이해하면 될까요?