본문 바로가기

프로그래밍/기타 Python 모듈18

factor_analyzer 모듈을 이용한 인자 분석 factor_analyzer는 파이썬에서 인자 분석을 할 수 있게 해주는 모듈이다. 이번 포스팅에서는 factor_analyzer를 이용한 인자 분석에 필요한 인자 적재 행렬과 인자 점수 등 인자 분석에 필요한 값들을 얻는 방법을 알아본다. 인자 분석에 대한 개념은 아래 포스팅을 참고하기 바란다. 40. 인자 분석(Factor Analysis)에 대해서 알아보자 with Python 40. 인자 분석(Factor Analysis)에 대해서 알아보자 with Python 이번 포스팅에서는 다변량 분석 기법의 하나인 인자 분석(Factor Analysis)에 대한 개념과 파이썬으로 구현하는 방법에 대해서 알아보고자 한다. - 목차 - 1. 인자 분석(Factor Analysis)이란? 2. 인자 분석( ze.. 2023. 5. 6.
shapely 모듈에 대해서 알아보자 - 응용편 지난 포스팅에서는 shapely 모듈의 기본적인 사용법과 도형을 그리는 방법을 알아보았다. 하지만 shapely는 더 놀라운 기능을 가지고 있다. 이번 포스팅에서는 shapely 모듈로 할 수 있는 일들에 대해서 알아본다. shapely 모듈 응용하기 1) 원 또는 타원 그리기 : Point a. 원 shapely는 원(또는 타원)을 나타내는 객체가 없어서 직접적으로 호출할 수는 없다. 하지만 Point 객체를 이용하면 만들 수 있다. 먼저 Point 객체를 생성하여 원의 중심을 설정하고 buffer에 반지름 길이를 넣어주면 원을 만들 수 있다. 아래 그림은 Point를 이용하여 원을 만들고 그림을 그린다. import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['axes.uni.. 2023. 3. 30.
shapely 모듈에 대해서 알아보자 - 기본편 파이썬(Python)에서 shapely 모듈을 이용하면 (1) 기본적인 도형과 도형의 특성(길이, 넓이 등)을 계산할 수 있고 (2) 도형을 그릴 수도 있다. 이번 포스팅에서는 shapely 기본편으로써 도형을 생성하고 특성을 계산하는 것과 도형을 그리는 방법에 대해서 알아본다. shapely 모듈 사용하기 shapely는 외장 모듈이므로 아래 명령어를 통하여 설치를 해줘야 한다. pip install shapely 설치가 완료되었다면 이제 shapely에서 가장 많이 사용하는 객체에 대해서 알아본다. 1) 기본 a. Point Point는 말 그대로 점을 의미한다. Point는 x, y 좌표를 순서대로 넣어주면 되고 필요에 따라서 z 좌표도 넣을 수 있다. x, y좌표를 접근할 수 있는 속성 그리고 길.. 2023. 3. 29.
dateutil 모듈을 이용하여 datetime 객체 다루기 dateutil 모듈은 파이썬(Python)에서 제공하는 datetime 객체를 다루기 위한 여러 가지 유틸 함수를 제공한다. 이번 포스팅에서는 dateutil과 관련하여 자주 사용하는 몇 가지 함수를 알아보려고 한다. dateutil 모듈 사용법 1) 날짜 계산 : relativedelta a. 특정 날짜를 기준으로 과거 또는 미래 날짜 계산하기 relativedelta 객체를 이용하면 특정 날짜를 기준으로 과거 또는 미래 날짜를 계산할 수 있다. 아래 코드는 현재 시점을 기준으로 과거 또는 미래 시점을 연, 월, 일 단위로 계산한다. from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta now = datetime... 2023. 3. 25.
[XGBoost] XGBoost의 개별 트리로부터 여러 정보(변수 출현 빈도, 예측) 계산하기(feat. get_boost) XGBoost 모듈을 이용하면 XGBoost 모형 학습과 예측을 쉽게 해 줄 수 있다. XGBoost 모형을 학습하면 여러개의 트리로 구성되어 있는데 개별 트리로부터 정보를 얻고 싶을 수 있다. 예를 들면 (1) 특정 개별 트리에서 분리 변수의 출현 빈도 또는 (2) 개별 트리의 예측값을 알고 싶을 때가 있다. 이때 get_booster라는 녀석을 사용하면 이러한 정보들을 얻을 수 있다. 이번 포스팅에서는 get_booster를 이용하여 얻은 개별 트리의 분리 변수 출현 빈도, 예측값을 계산하는 방법을 알아보고자 한다. XGBoost의 개념과 XGBoost 모듈에 대한 기본적인 사용법이 궁금하신 분들은 아래 포스팅을 참고하면 된다. [XGBoost] XGBoost 모형 학습하기 (feat. XGBClas.. 2023. 3. 24.
Pyinstaller 기본 - 이용하여 파이썬(.py) 파일을 실행 파일(.exe)로 만들기 Pyinstaller를 이용하면 파이썬(.py) 파일을 실행 파일(.exe)로 만들 수 있다. 이번 포스팅에서는 Pyinstaller의 사용법을 알아보려고 한다. Pyinstaller 사용법 1) pyinstaller 설치 먼저 pip 명령을 통해 pyinstaller를 설치한다. pip install pyinstaller 당연한 말이겠지만 가상환경을 쓴다면 해당 가상환경 내에 설치해야 한다. 엉뚱한 곳에 설치하고 다른 가상환경에서 pyinstaller를 실행하면 다른 파이썬 환경을 참조하게 되어 예상치 못한 에러가 발생한다(당연히 하지 말아야 할 실수를 내가 했다 ㅠㅠ). 2) 실행파일(exe) 만들기 이제 파이썬 파일(.py)을 실행 파일(.exe)로 만들어보자. 먼저 아래와 같은 간단한 파이썬 파일.. 2023. 3. 17.
[오류 해결] Pyinstaller : ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) 회사 서버에서 Pyinstaller를 사용하다가 아래와 같은 오류가 발생한 적이 있다. File "Lib\site-packages\PyInstaller\hooks\rthooks\pyi_rth_multiprocessing.py", line 46, in _freeze_support ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) 오류만 발생하면 다행이지만 회사 서버(Window)에서 실행 프로세스가 무한정으로 늘어났다. 작업관리자에서 '작업 끝내기'를 해도 소용없었다. 어쩔 수 없이 내 계정을 로그 아웃해야 했다. ㅠㅠ 오류 해결 오류가 발생한 원인은 위 메시지 뒤에 나오는 메시지 joblib.externals.loky.process_executor.. 2023. 3. 17.
[shap] SHAP Value 계산 및 시각화 결과 해석하기 with Python 이번 포스팅에서는 파이썬(Python) shap 패키지를 이용하여 SHAP Value 계산 방법과 시각화 결과를 어떻게 해석하는지 알아보려고 한다. SHAP Value에 대한 개념은 아래 포스팅을 참고하기 바란다. 25. Shapley Value와 SHAP에 대해서 알아보자 with Python 25. Shapley Value와 SHAP에 대해서 알아보자 with Python 이번 포스팅에서는 게임 이론에서 상금 분배 방법의 하나인 Shapley Value와 이를 머신러닝 예측 모형을 해석하는 데 활용한 SHAP에 대해서 알아보고자 한다. 그리고 SHAP Value를 계산하는 과정을 파이 zephyrus1111.tistory.com SHAP Value 계산 및 시각화 결과 해석하기 - 목차 - 1) sh.. 2023. 1. 23.
[imageio] 파이썬(Python)으로 이미지 파일을 모아서 gif 파일 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬(Python) 패키지 imageio를 이용하여 여러 이미지를 합쳐서 gif 파일로 만들어보는 방법을 소개하려고 한다. imageio로 gif 파일 만들기 1) imageio 설치 imageio가 없다면 설치를 해줘야 한다. 아래 코드를 복사해서 설치하면 된다. pip install imageio 2) gif 파일 만들기 a. 이미지 생성 먼저 이미지 파일을 만들어 준다. 나는 아래와 같은 수평선을 조금씩 위로 올라가는 장면을 gif로 저장하려고 한다. 아래 코드는 images 폴더에 총 9장의 이미지를 저장한다. import os import matplotlib.pyplot as plt image_dir = './images' if os.path.exists(image_dir):.. 2023. 1. 23.
[XGBoost] XGBoost 모형 학습하기 (feat. XGBClassifier, XGBRegressor) XGBoost 모듈에는 XGBoost 모형을 학습할 수 있는 다양하고 강력한 기능을 제공한다. 이번 포스팅에서는 XGBoost를 이용한 XGBoost 모형을 학습하고 결과를 확인하는 방법을 알아보려고 한다. XGBoost는 분류 문제, 회귀 문제에 대하여 모두 적용할 수 있으므로 각각의 경우에 대하여 알아보자. - 목차 - 1. 분류 문제(XGBoostClassifier) 2. 회귀 문제(XGBRegressor) XGBoost에 대한 개념은 아래에 포스팅해두었으니 궁금한 분들은 참고하면 좋다. 21. XGBoost에 대해서 알아보자 21. XGBoost에 대해서 알아보자 이번 포스팅에서는 부스팅 계열에 떠오르는 샛별 XGBoost에 대해서 알아보려고 한다. 여기에서는 XGBoost의 개념, 알고리즘 동작.. 2022. 11. 5.

맨 위로