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■ 칼퇴를 위한 파이썬 : 사례143

파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 변환 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 변환 소개 이미지는 디지털 환경에서 가장 일반적으로 사용되는 매체 중 하나이다. 이미지를 다루고 수정하는 작업은 많은 분야에서 필요로 하며, 파이썬은 이미지 처리를 위한 다양한 라이브러리를 제공한다. 이번에는 파이썬을 사용하여 이미지 변환 작업을 진행해보자. 이미지 변환 방법 이미지 불러오기: 파이썬의 PIL이라는 라이브러리를 사용하여 이미지를 불러올 수 있다. 이미지 파일의 경로를 Image.open() 함수에 전달하여 이미지 객체를 생성한다. ```python from PIL import Image img = Image.open('image.jpg') ``` 이미지 크기 변경: 이미지 크기를 변경하기 위해서는 resize() 메서드를 사용한다. resize() 메서.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 머신러닝하기: 클러스터링 알고리즘 기초 파이썬으로 머신러닝하기: 클러스터링 알고리즘 기초 서론 머신러닝은 데이터 분석 및 예측을 위해 필수적으로 알아야 하는 분야 중 하나입니다. 그리고 파이썬은 머신러닝과 데이터 분석에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 활용한 머신러닝의 기초 중, 클러스터링 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 1. 클러스터링 알고리즘의 개념 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하는 알고리즘입니다. 이를 통해 데이터들을 구분하여 유사한 속성을 가진 그룹을 형성할 수 있습니다. 1.1 K-means 클러스터링 K-means 클러스터링은 가장 간단하고 널리 알려진 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 그룹화하는 것을 목표로 합니다. K-means.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 데이터 분석하기: 데이터 그룹화와 집계 파이썬으로 데이터 분석하기: 데이터 그룹화와 집계 데이터 분석은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 통해 기업은 고객을 더 잘 이해하고, 효과적인 전략을 수립할 수 있으며, 개인은 자신의 소비 패턴을 분석하여 자신의 생활을 더욱 향상시킬 수 있다. 이러한 데이터 분석에 파이썬은 매우 강력한 도구로 알려져 있다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 데이터를 그룹화하고 집계하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다. 데이터를 그룹화하는 과정은 데이터를 더욱 효과적으로 분석하기 위해 필수적인 단계이며, 집계된 데이터는 전체적인 경향성을 파악하고 의사 결정을 내릴 때 매우 유용하다. 1. 데이터 그룹화 데이터 그룹화는 데이터를 특정 기준에 따라 분류하는 작업을 말한다. 파이썬에서는 pandas 라이.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 소셜 로그인 구현 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 소셜 로그인 구현 소개 웹 애플리케이션을 개발할 때, 사용자 인증은 항상 중요한 이슈입니다. 사용자들에게 편리한 로그인 방식을 제공하기 위해, 소셜 로그인은 필수적인 기능이 되었습니다. 이번 포스팅에서는 Django를 활용하여 소셜 로그인을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Django 소셜 로그인 Django는 소셜 로그인을 구현하기 위한 다양한 라이브러리들을 제공합니다. 그 중에서도 django-allauth는 인기 있는 솔루션 중 하나입니다. django-allauth를 사용하면 손쉽게 여러 소셜 로그인 서비스를 지원할 수 있습니다. 먼저, Django 프로젝트를 생성한 후, django-allauth를 설치합니다. 다음 명령어를 사용하.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 데이터 전처리하기: 이상치 처리 파이썬으로 데이터 전처리하기: 이상치 처리 데이터 전처리는 데이터 분석 작업에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 데이터 전처리에는 여러 과정이 포함되지만, 그 중에서도 이상치 처리는 매우 중요한 단계입니다. 이상치란 일반적인 데이터 패턴에서 벗어난 값으로, 종종 잘못된 데이터 입력이나 측정 오류로 인해 발생합니다. 이상치 처리는 데이터 분석 결과의 신뢰성을 높이고 모델 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 이상치 처리 방법 이상치 탐색: 가장 먼저 해야 할 작업은 데이터에서 이상치를 탐색하는 것입니다. 데이터 시각화를 통해 이상치를 쉽게 식별할 수 있습니다. 상자 그림(box plot)이나 히스토그램(histogam) 등의 시각화 도구를 사용하여 데이터의 분포를 확인하고 이상치를 찾을 수 있습니다. 이.. 2023. 7. 14.
파이썬으로 데이터베이스 연결하기: Oracle 사용법 파이썬으로 데이터베이스 연결하기: Oracle 사용법 1. Oracle 데이터베이스란? Oracle은 세계적으로 가장 인기있는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 중 하나로, 기업용 애플리케이션과 데이터베이스를 운영하는 데 주로 사용됩니다. 데이터의 보안, 안정성 및 확장성을 보장하여 대규모 비즈니스에 이상적인 솔루션을 제공합니다. 2. 파이썬에서 Oracle에 연결하기 위한 준비 과정 Oracle 데이터베이스에 연결하기 위해서는 파이썬에서 사용할 수 있는 Oracle DBMS 모듈인 cx_Oracle이 필요합니다. 이 모듈은 Oracle 공식 홈페이지에서 다운로드할 수 있습니다. 다운로드 및 설치가 완료되었다면, 다음과 같은 절차를 따라 진행할 수 있습니다. 2.1. Oracle Instant Clie.. 2023. 7. 14.

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