이것저것 이것저것

Pillow-SIMD 설치시 에러가 해결되지 않을때 아래의 경로에서 whl 파일을 바로 받아서 설치하니 해결 되었다. https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow-simd Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke by Christoph Gohlke. Updated on 26 June 2022 at 07:27 UTC. This page provides 32 and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source ex..

python에서 os.mkdir을 수행하면 폴더가 이미 존재할때 에러가 발생한다. 폴더가 존재해도 에러를 발생시키지 않고 진행하고자 한다면 os.makedirs 함수로 exist_ok 옵션을 True로 설정하면 된다.os.makedirs('foldername',exist_ok=True)* 해당 폴더가 존재해도 에러가 발생하지 않고 그냥 진행하게 된다.

opensource를 돌리는 과정에서 "No module named 'cupy.util' " 와 같은 에러가 발생했다. 아래를 참조해보면, cupy 버전이 바뀌면서 생긴 문제같다. cupy._util로 해당 코드를 바꾸면 동작한다고 한다. https://stackoverflow.com/questions/66421447/chainer-no-module-named-cupy-util Chainer: No module named 'cupy.util'` I am getting desperate with Chainer because I'm not able to use it with GPU for about a week now. The error I am getting: RuntimeError: CUDA enviro..

cupy를 설치하는 과정에서 legacy-install-failure 와 같은 메세지가 발생했다. 검색해보니 cuda 버전에 맞추어 설치를 해야 하는것 같다. 아래의 reference에 따라, 내 PC의 cuda 버전(10.2)에 맞는 command로 설치하니 해결되었다. https://docs.cupy.dev/en/stable/install.html Installation — CuPy 12.2.0 documentation Installation Requirements NVIDIA CUDA GPU with the Compute Capability 3.0 or larger. CUDA Toolkit: v10.2 / v11.0 / v11.1 / v11.2 / v11.3 / v11.4 / v11.5 / v11...

pandas로 github에 있는 data를 읽어올때, 한글 url이 있으면 불러오지 못하는 문제를 확인했다. url에는 한글이 인코딩 되어서 그렇다고 한다. (참고 : https://nov19.tistory.com/111) 아래와 같이 urllib을 이용해서 한글을 포함한 url도 변환할 수 있다. import pandas as pd try: data_df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Namseop/stock/main/230120/naver_종목_090405.csv', encoding="euc-kr") except: print("data load error") import urllib data_df = pd.read_csv('https://ra..

indexing 되어있는 데이터만 쓰다보면 차이를 모른채 쓰기 쉬운 iloc과 loc 이번 기회에 정리를 하고 지나가고자 한다. iloc은 위에서부터 순서대로 index를 0부터 순차적으로 호출한다. loc은 현재 dataframe에서 명시된 index를 기준으로 호출한다. iloc loc 기준 순차적 index 명시된 index 그림으로 아래와 같은 임시 data를 만들어 테스트 해보았다.

python의 str과 repr 함수가 비교되는 경우가 있는데 검색해보니 실제로 그 용도나 성격이 많이 다름을 알 수 있다. 찾아보고 이해한 바에 따르면 아래와 같다. str() repr() 용도 데이터를 string으로 변환 해당 데이터를 다시 생성할 수 있는 명령어 코드를 돌려보며 감을 잡아보았다. import datetime print("string 의 경우") cur_time=datetime.datetime.now() str_time = str(cur_time) print(str_time) print("repr 의 경우") repr_time = repr(cur_time) print(repr_time) print(eval(repr_time)) 위와 같이 사용할 때, string의 경우 자연스럽게 c..

python / matlab과 같은 동적 타입 언어를 주로 쓰다보면, 만들때는 응당 그러려니 하고 만들었던 함수가 나중에는 헷갈리는 경우가 많다. 주석도 중요하지만, type annotation 또한 중요해보인다. def int_mul(a:int,b:int): return a*b def float_mul(a,b): return a*b print(int_mul.__annotations__) print(float_mul.__annotations__) 위의 int_mul 함수와 같이 입력 변수 뒤에 :type 으로 input에 대한 annotation을 해주면 된다. 이렇게 되면 아래에서 함수명.__annotations__ 를 통해 호출해서 각 변수의 type을 알수 있다. 협업시 중요한 기능 중 하나라 할 ..