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Python286

skimage 에서 image 정보, color space 변경 및 histogram 생성. Pillow(PIL)에서는 Image 클래스 객체를 통해 다루는 이미지를 추상화하지만, scikit‑image(이하 skimage)는OpenCV와 마찬가지로NumPy의 ndarray를 통해이미지를 int 또는 float의 요소들로 구성된 다차원배열로 처리함.참고로, Pillow에서 Image 객체의 주요 attribute 에 대해서 다음 URL을 참고할 것:2025.07.15 - [Python] - Pillow에서 Image 객체의 주요 attribute. Pillow에서 Image 객체의 주요 attribute.Pillow(PIL)의 Image 객체는 Pillow 라이브러리에서 이미지 처리의 핵심이 되는 클래스임.이는 이미지를 추상화 하며, 다음과 같은 주요 속성들을 가지고 있음:기본 정보 속성size.. 2025. 10. 20.
zip import 튜토리얼-__init__.py 와 __main__.py zip-import 튜토리얼이 문서는 초보자를 대상으로 설치(pip) 없이 .zip 파일로 패키지와 관련 자원을 묶어서 사용하는 방법을 설명함.구성은 다음과 같음.package(패키지)와 __init__.py 에 대하여package를 zip으로 묶어 zip-import 로 사용하기zip 파일 내부의 폰트/이미지 같은 리소스를 같이 묶어서 사용하는 방법1. Package와 __init__.py 에 대하여1-1. 중요 개념package(패키지): 여러 module(.py 파일)을 담는 directory 단위의 라이브러리.__init__.py : 해당 파일이 있는 directory를 Python은 package로 인식.import my_pkg를 통해 package를 import할 때, my_pkg/__init.. 2025. 10. 17.
Series : 1D data구조 for Pandas Seriespandas의 1D data를 위한 핵심 데이터 구조인덱스(index)와 값(value)으로 구성된 labeled 1차원 데이터 구조를 관리Index : 각 데이터 포인트의 레이블흔히, 0부터 시작하는 정수 index로 접근: .iloc또는 명시적으로 할당된 label을 통해 접근: .locValue : 실제 데이터 값모든 값은 동일한 데이터 타입(dtype)을 가짐선택적으로 Series는 name 속성을 가질 수 있음 (Series를 가리키는 이름임.)참고로 DataFrame은 2D labeled tabular data structure로, 여러 개의 Series가 열(column)로 결합된 형태라고 볼 수 있음. 즉, DataFrame의 각 column은 하나의 Series임.1. Seri.. 2025. 10. 3.
random 모듈 사용법 random 내장 모듈(built-in)은 난수(무작위 숫자)를 생성하거나, 리스트에서 무작위로 선택하는 기능을 제공. tensor 객체를 random하게 만드는 방법은 다음을 참고:2024.03.29 - [Python] - [DL] Tensor: Random Tensor 만들기 (NumPy, PyTorch) [DL] Tensor: Random Tensor 만들기 (NumPy, PyTorch)Tensor: Random Tensor 만들기 (NumPy, PyTorch)Random value를 얻는데 이용되는 Probability Distribution에 따라 크게 2가지로 나눌 수 있음.Uniform DistributionNormal Distribution 0. Uniform DistributionRand.. 2025. 10. 2.
Pandas - Iteration DataFrame의 record(or row)를 순회(iteration)하는 방법:1. iterrows()각 행을 (index, Series) 형태로 반환:import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "name": ["Kim", "Lee", "Park"], "age": [28, 34, 29]})for idx, row in df.iterrows(): print(idx, row["name"], row["age"])장점: 직관적, 사용이 간단단점: 각각의 row를 Series로 반환 -> 성능 느림 (특히 큰 DataFrame 객체의 경우)각 열 단위로 비슷하게 iteration하는 것으로 iteritems()가 있음.2. itertuples()각 row를 namedt.. 2025. 9. 29.
DataFrame객체를 파일로 저장하기-csv-excel-json pandas Data 저장 튜토리얼 (CSV / Excel / JSON)0. 개요: pandas는 다양한 포맷으로 저장 가능pandas는 텍스트·스프레드시트·이진·열지향·데이터베이스 등의여러 형식으로 데이터를 저장할 수 있음 (저장보다 export라는 용어가 보다 애용됨).메서드포맷/용도특징to_csvCSV (텍스트)가장 범용, Excel·타 프로그래밍 언어와 호환 쉬움to_excelXLSX (스프레드시트)보고서/공유용, 여러 시트 가능to_jsonJSON웹·API·네트워크 전송에 적합to_parquetParquet대용량·고성능 분석(Spark, Hadoop)to_picklePython 전용 바이너리Python 전용to_sql관계형 DB직접 테이블로 저장/적재 이 문서에서는 CSV / Excel / JS.. 2025. 9. 26.
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