전체 글523 [병렬 프로그래밍] 2. Multi-Thread 응용 with Python 이 포스팅은 꽁냥이가 병렬 프로그래밍 공부한 내용을 포스팅하는 곳입니다. 저번 포스팅에서는 파이썬으로 멀티 쓰레드(Multi Thread)를 사용하는 방법과 언제 사용해야 하는지에 대해서 알아보았다. [병렬 프로그래밍] 1. Multi-Thread 사용하기 with Python 이번 포스팅에서는 좀 더 그럴듯한(?) 작업을 멀티 쓰레드(Multi Thread)를 이용하여 시간을 단축시킬 수 있는 예제와 그럴 수 없는 예제를 보여주려고 한다. 이번 포스팅 또한 Corey Schafer 님의 Python Threading Tutorial 영상을 (아주 아주 많이) 참고했다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. 1. 이미지 다운로드 2. 멀티 쓰레드 효과가 없는 경우 - csv 파일 저장 1. 이미지 다운로드.. 2021. 5. 15. [병렬 프로그래밍] 1. Multi-Thread 사용하기 with Python 이 포스팅은 꽁냥이가 병렬 프로그래밍 공부한 내용을 포스팅하는 곳입니다. 요즘 들어 병렬 프로그래밍에 관심이 많아졌다. 특히 큰 용량의 데이터를 처리할 때 병렬 프로그래밍을 이용하면 더 빠른 속도로 전 처리할 수 있을 것만 같았다. 병렬 프로그래밍은 멀티 쓰레드(Multi-Thread)와 멀티 프로세스(Multi-Process)를 이용하여 구현할 수 있다고 한다. 이번 포스팅에서는 파이썬(Python)으로 멀티 쓰레드를 구현하는 방법에 대해서 살펴보려고 한다. 본 포스팅은 Corey Schafer 님의 유튜브 영상을 (아주 많이) 참고했다. 이번 포스팅에서 다루는 내용은 다음과 같다. 1. 예제 2. threading 모듈 이용하기 3. concurrent 모듈 이용하기 4. 멀티 쓰레드는 언제 써야할까.. 2021. 5. 13. [Quantile Regression] 2. Quantile regression : Understanding how and why? "Quantile Regression - Theory and Applications"(Cristina Davino 외 2명) 2장을 공부했다. 저번 포스팅에서는 Quantile Regression(QR)의 기본적인 내용을 소개하고 파이썬 예제를 살펴보았다면 이번 포스팅에서는 먼저 QR 파라미터를 어떻게 추정하는지 알아보고 이를 파이썬을 이용하여 구현해보고자 한다(밑바닥부터 구현하는 건 아니다 ㅎㅎ). 그리고 여러 가지 실험을 통하여 QR을 왜 사용하는지에 대해서 고찰해보고자 한다. 1. QR 파라미터 추정법 2. QR을 어떻게 그리고 왜 사용하는가? 1. QR 파라미터 추정법 1. 추정 방법 먼저 데이터 $(y_i, \tilde{x}_i^t), i=1, \ldots, n$ 가 있다고 하자. 여기서 $\t.. 2021. 5. 5. Matplotlib 그래프의 눈금(Tick) 조절하기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 그래프에서 눈금은 부가적인 요소로 주된 요소는 아니지만 그래프를 해석하는데 도움이 되는 중요한 친구랍니다. 이번 포스팅에서는 Matploltib에서 눈금(Tick)을 조절하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. Matplotlib에서는 tick_params를 이용하여 눈금을 보이게 한다거나 폭과 길이를 조절하는 등 눈금을 여러 가지 방식으로 조절할 수 있습니다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같습니다. 1. 눈금(Tick) 숨기기 2. 눈금 폭과 길이 설정하기 3. 눈금 방향 정하기 4. 눈금과 눈금 라벨 간격 설정하기 5. 눈금 색깔 지정하기 6. 원하는 축에 눈금 조절하기 1. 눈금(Tick) 숨기기 먼저 이번 포스팅에서 사용할 모듈을 임포트하고 데이터를 만들어 줍니다. import.. 2021. 5. 5. [히트 맵(Heat Map)] 2. 히트 맵 꾸미기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 저번 포스팅에서는 히트 맵을 그리는 기본적인 방법에 대해서 알아보았는데요. 이번 포스팅에서는 히트 맵을 좀 더 꾸며보는 방법을 알아볼 거예요. 여기서 다루는 내용은 다음과 같아요. 1. 히트 맵 색상 바꾸기 2. 히트 맵 텍스트 추가하기 1. 히트 맵 색상 바꾸기 먼저 이번 포스팅에서 필요한 모듈을 임포트해주세요. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcl import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap 그리고 히트 맵을 그릴 데이터를 생성해줍니다~~ #.. 2021. 4. 25. [Python] 텍스트 파일 내용 수정하기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 얼마 전 텍스트를 읽고 특정 상황에서 수정해야 할 필요가 있었어요. 꽁냥이는 텍스트를 읽고 쓰는 것만 해봤지 기존 텍스트 파일을 읽고 수정해본 적이 없어서 매우 당황을 했어요. 어찌어찌 시간이 지나서 해결하긴 했지만요. 꽁냥이는 이러한 내용을 잊어버리지 않기 위해 포스팅하려고 해요. 여기서 다루는 내용은 다음과 같습니다. 1. 라인별로 내용 바꾸기 2. 단어 바꾸기 1. 라인별로 내용 바꾸기 여기서는 라인별로 내용을 바꿔보는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 꽁냥이는 1 번째 줄과 5 번째 내용을 바꿀 거예요. 다음과 같이 말이죠. 반갑습니다. 꽁냥이에요. 블로그 많이 사랑해주세요. 아래는 꽁냥이의 꿈을 실현해줄 코드입니다(여기서는 파일을 읽고 쓰는 방법은 기본적으로 안다고 가정합니.. 2021. 4. 24. [Quantile Regression] 1. A visual introduction to quantile regression 요즘 "Quantile Regression - Theory and Applications"(Cristina Davino 외 2명)를 공부하고 있다. 공부한 내용을 읽고 넘어가기보다 포스팅해두는 것이 좋겠다는 생각이 들었다. 왜냐하면 기억이 오래가기 때문이다 ㅎㅎ. 각 Chapter 별로 포스팅하려고 한다. 내용이 광범위한 것은 포스팅 하나에 1개 Chapter를 소개하려고 하며 필요에 따라선 여러 Chapter를 하나의 포스팅에 정리하려고 한다. 또한 파이썬을 이용하여 예제도 같이 포함시키려고 한다. 이번 포스팅에서는 QR을 소개하는 기본적인 내용을 다루려고 하며 그 내용은 다음과 같다. 1. Quantile Regression에 대하여 2. Quantile Regression 예제 with Python.. 2021. 4. 24. [히트 맵(Heat Map)] 1. 히트 맵 그리기 - 기본 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 이번 포스팅에서는 2차원 데이터를 시각화하는데 heat map이라는 것이 있습니다. 여기서 2차원 데이터란 2개의 범주에 대응하는 숫자값을 나타내는 데이터를 말합니다. Heat map은 2차원 데이터 안에 대응하는 숫자값을 단순히 보여주는 것 뿐만 아니라 색상의 진한 정도 또는 옅은 정도를 이용하여 숫자값을 눈으로 비교하기 쉽게해준다는 장점이 있지요. 따라서 이번 포스팅에서는 Heat map을 그리는 기본적인 방법에 대해서 알아보겠습니다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같습니다. 1. Matplotlib을 이용하여 Heatmap 그리기 2. Seaborn을 이용하여 Heatmap 그리기 1. Matplotlib을 이용하여 Heatmap 그리기 먼저 필요한 모듈을 임포트해주세요. i.. 2021. 4. 21. [줄기 잎 그림(Stem Plot)] Matplotlib을 이용하여 줄기-잎 그림 그리기. 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 줄기-잎 그림은 데이터 분포를 시각화하는 하나의 도구인데요. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 줄기-잎 그림을 그리는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같습니다. 1. 줄기-잎 그림 그리기 2. 줄기-잎 그림 꾸미기 3. 줄기-잎 그림 활용 1. 줄기-잎 그림 그리기 Matplotlib에서는 stem이라는 걸 이용하여 줄기-잎 그림을 그릴 수 있습니다. stem의 기본 사용법은 다음과 같습니다. stem( x, y, use_line_collection=True ) 여기서 x는 x 좌표값이 담긴 배열이며 y는 x에 대응하는 y값이 담긴 배열입니다. use_line_collection은 줄기-잎 그림의 구성 요소인 선분을 개별로 처리할지 묶어서.. 2021. 4. 9. [시계열 분석] 4. 자기 회귀 모형(Autoregressive Model) 적합하기 with Python 이번 포스팅에서는 시계열 모형 중 하나인 자기 회귀 모형(Autoregressive Model : AR)에 대해서 알아보고 파이썬으로 구현해보고자 한다. 또한 statsmodels을 사용하여 자기 회귀 모형을 추정하거나 예측하는 방법에 대해서도 소개한다. 1. 자기 회귀 모형이란 무엇인가? 2. 언제 사용하는가? 3. 모형 추정 방법 4. 예측(Forecasting) 5. 예제 6. 장단점 1. 자기 회귀 모형이란 무엇인가? 자기 회귀 모형을 정의하기 이전에 백색 잡음의 정의를 알아보자. - 백색 잡음 - 정상성을 가지는 시계열 $Z_t , t=1, \ldots, n$ 에 대하여 $E(Z_t) = 0$, $\gamma_Z(h) = E(Z_tZ_{t-h})$라 하자. 이때 $\gamma_Z(h) = \si.. 2021. 4. 9. 이전 1 ··· 40 41 42 43 44 45 46 ··· 53 다음
