- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. pandas profiling 한글 폰트 수정을 위해서 경로로 이렇게 가도 해당 파일이 열리지가 않습니다 ㅜㅜ 어떤방법을 사용해야하나요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 전체 종목을 불러올때 fdr.StockListing('KRX') 으로 받아오는데.. 교수님이 강의해주신 카테고리와 다르게 나오고 있습니다. 혹시나 해서 FinanceDataReader 사용자 안내 가서 봤는데.. 해당 부분에서는 교수님 설명그대로 나오고 있습니다... FinanceDataReader에서 문제가 발생한건가요?
강의에서 list, array 사용법에 대해서 설명해 주셨는데, # list vs array 적합 한 사용법 설명 # list : 융통성, 다양한 자료형, 범용적 사용 # array : number, list와 거의 호환 위와 같이 python array 와 numpy ndarray 를 사용하는 기준 및 특징이 궁금해서 질문드립니다.
plotly express 예제 중 질문입니다. 1. 우분투 버전 (base) root@gd-virtual-machine:~# cat /etc/issue Ubuntu 20.04.4 LTS \n \l 2. 파이썬 버전 (base) root@gd-virtual-machine:~# python --version Python 3.9.7 3. 공부하는 부분 [2/5] plotly express를 통한 일별 시세 시각화 px.line 을 처음에 실행하면 그래프가 나옵니다. 그러나, 저장된 파일로 실행하면 그래프가 안 나옵니다. 이런 경우도 보셨나요? 4. 해당 소스 import plotly.express as px import pandas as pd df = px.data .stocks() df px.line(df, x="date", y="GOOG") 처음 실행은 정상적으로 그래프가 나옴 저장된 파일로 실행하면 비정상적으로 그래프가 나오지 않음
안녕하세요. Chapter 2 12-1 Folium 사용예제 에서 외부링크 클릭 시 * 예제목록 : http://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/tree/master/examples/ * Quickstart : https://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/blob/master/examples/Quickstart.ipynb 위와 같이 되어 있는데 접속시 404 에러가 뜹니다. 아래 링크로 변경된 듯 한데 확인 부탁 드립니다. 예제목록 : https://nbviewer.org/github/python-visualization/folium/tree/main/examples/ QuickStart : https://nbviewer.org/github/python-visualization/folium/blob/main/examples/Quickstart.ipynb 감사합니다.
유튜브 보다 인프런 강의까지 오게되었는데 듣다 궁금한 부분이 있어서 질문드립니다. %timeit을 해서 확인해보니 1) df["Name"][0] 2) df.loc[0."Name"] 3) df.loc[0]["Name"] - 유튜브에서는 1)과 2)를 비교해주셨고, - 인프런에서는 2)와 3)을 비교해주시면서 2)가 접근속도가 더 빠르다고 하였는데 1)이 가장 빠르다고 나와서 이에 대한 다른 이유?가 있는지 궁금해서 문의드립니다.
안녕하세요, 대학교 강의를 듣다가 궁금하게 있어서 질문드립니다. 유튜브나 구글에서 찾아봐도 이해가 안 가거나 없네요... np.ones((3, 4, 5), dtype=np.float64).strides => (160, 40, 8) 이렇게 나오는데 strides가 대체 뭔가요?
안녕하세요 강사님의 c강의를 듣고 c++까지 듣다가 최근 python만 사용하느라 c++은 신경쓰지 못하고 있는 대학원생입니다... 제가 모 대학 AI 대학원에 진학중인데 python으로 작성한 코드를 c++로 쉽게 구현 할 수 있는지 구글링해보다가 반갑게도 강사님 블로그에서 관련 내용을 보았습니다. 그래서 혹시 실례가 안된다면 c++로 딥러닝을 구현하는 것에 대해 여쭤보고 싶은데요 1. python 코드를 c++로 변환해서 사용이 가능한지요??(간단하게) 가능하다면 어떤 방법을 써야 될까요? 2. python의 numpy나 pandas 같은 자료구조를 c++에서 어떻게 사용 가능할까요? 3. 머신러닝의 KNN(클러스터) PCA(차원축소) 딥러닝의 CNN, GAN 이러한 기법들을 c++로 쉽게 구현이 가능할까요? 그리고 RESNET이나 skip-gan 같은 커스터마이징 된 딥러닝 모델들도 쉽게 구현 가능할까요?? 질문이 과목과 거리가 있고 쉽지않은 내용 같지만 혹시 답변 가능하시면 답변해 주시면 감사하겠습니다!
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 시각화 설정 부분에서 알려주신대로 했는데 안돼서 찾아봤는데 구글 코랩을 사용하시는 분들은 다르게 해야하더라구요! 주피터 노트북하고 거의 동일하다고 생각했는데 이 부분 추가해주시면 좋을 것 같습니다ㅎㅎ 저는 구글링 통해서 글꼴깔고 리빌드 하고 재시작 하는 방법으로 플롯의 네모가 한글로 정상적으로 나왔습니다
안녕하세요. 귀중한 조언 감사드립니다. 파이썬 이제 막 기초를 끝낸 파이썬 초보입니다. 책과 강의로 파이썬 기초서적을 3회독 점도 하였고, 별도로, pandas, numpy, matplotlib, 셀레니움 라이브러리를 공부했습니다. (질문) 저는 전문 프로그래머나 개발자는 아니고, 별도의 사업과 투자를 하는 사람입니다. 제 사업이나 주식, 부동산 자료분석에 활용하고자 파이썬이라는 도구를 활용하려는 것입니다. ● 주로, 방대한 인터넷 세계에서 제가 원하는 자료만을 크롤링해 올수 있는 방법으로 활용 ● 그 크롤링한 자료들을 a. 제가 지정한 폴더에 한번에 다운로드 받거나 (예컨대, 이미지 파일들을 폴더에 대량으로 다운받거나) b. 제가 원하는 크롤링한 내용들(글자 내용 등)을 엑셀에다가 일목요연하게 정리되게 출력해주는 식으로 활용도 해 나가고.. (예컨대, 네이버 연관검색어를 쫙 모아서 엑셀에다가 정리해준다던지) ● 그렇게 크롤링되어 엑셀로 재정리된 그 자료를 데이터 분석도 하고, 그래프도 만들고, 통계도 만들고 아울러 ● 업무 자동화도 만들어나가는 식으로 파이썬을 활용해나갈 것을 염두에 두고 있습니다. =================================== 결국, 크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용으로 파이썬을 활용하고자 합니다. ■ 파이썬 기초에 + 판다스, 셀레니움, 넘파이, matplotlib를 공부한 상태인데 크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용으로 파이썬을 활용하려면 여기에, 어떤어떤 라이브러리(모듈)을 추가로 공부해나가야 하는지, 여기에 자주 사용하는 라이브러리(모듈)은 무엇무엇이 있는지 질문드립니다. 귀중한 답변 정말 감사드립니다. 오늘도 좋은 하루 되세요 ^^
선생님, 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 듣다가 궁금증이 생기는데 9/20 부터 15/20 즈음까지의 강의는 모두 결국 seaborn 라이브러리 안에는 여러 개의 xxplot이 있다는걸 소개하는거고 곧 활용할 수 있는 api에는 이러이러한 것이 있다 고 설명하는 셈이잖아요? 헌데 이런걸 전부 외우는 현업 개발자는 없고 그분들도 필요나 설계에 따라 맞게 쓰는 정도로 활용하는 걸루 알고 있는데 그래도 강의를 들으면서 최소한 숙지해야 하는 정도 라는게 있다면 어느 정도가 적절할는지 궁금합니다. 참고로 저는 원래 자바랑 c++ 위주로 쓰는 주니어이고 파이썬으로는 알고리즘까지는 낯설어서 잘 쓰진 않지만 자료구조 구현은 할 줄 아는 정도입니다. 그리고 최근에 머신러닝 배우면서 이 강의는 캐주얼한 용도로 듣고 있습니다. 감사합니다!