pbj0812의 코딩 일기

0. 예제 - 아래 예제에서 zoo 라는 변수에 cage 라는 이름의 namedtuple 을 할당했지만 zoo 라는 변수에 할당된 namedtuple 은 cage 가 아닌 zoo 라는 이름을 가짐. => 일반적으로 namedtuple 의 첫 번째 매개변수로 정의되는 이름은 변수 이름과 일치시키는 것이 좋음(가독성, 유지보수 용이) from collections import namedtuple zoo = namedtuple('cage', ['animal', 'price']) result = zoo('tiger', 3000) print(result.animal, result.price) tiger 3000 출력 def print_zoo(animal, price): print(animal, price) pri..

0) 예제1 - 튜플의 값들을 변수 하나씩 지정 data = (1, 2, 3) n1, n2, n3 = data[0], data[1], data[2] print(n1, n2, n3) 1 2 3 출력 - 언패킹을 사용하면 한 번에 가능 data = (1, 2, 3) n1, n2, n3 = data print(n1, n2, n3) 1 2 3 출력 - 리스트도 가능 data2 = [1, 2, 3] n11, n22, n33 = data2 print(n11, n22, n33) 1 2 3 출력 1) 예제2 - * 를 사용하면 low 에 1, high 에 6이 배정되고 others 에 [2, 3, 4, 5] 가 배정됨 scores = (1, 2, 3, 4, 5, 6) low, *others, high = scores ..

0. 목표 - plotly 를 이용하여 sankey diagram 그리기(+ 색상 추가) 1. 실습 1) library 호출 import plotly.graph_objects as go import pandas as pd import matplotlib.colors as mcolors 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({ 'source' : ['A1', 'A1', 'A2', 'B1', 'B2'], 'target' : ['B1', 'B2', 'B2', 'C1', 'C1'], 'value' : [8, 2, 4, 8, 4] }) 3) 라벨 만들기 label = pd.DataFrame({ 'name' : ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1'], 'code' : [0, 1, 2, ..

0. 목표 - plotly 를 통해 sankey diagram 그리기 1. 실습 1) library 호출 import plotly.graph_objects as go import pandas as pd 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({ 'source' : ['A1', 'A1', 'A2', 'B1', 'B2'], 'target' : ['B1', 'B2', 'B2', 'C1', 'C1'], 'value' : [8, 2, 4, 8, 4] }) 3) 라벨용 데이터 생성 label = pd.DataFrame({ 'name' : ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1'], 'code' : [0, 1, 2, 3, 4] }) 4) 매핑 dict_sido = label.set_index(..

0. 문제 - 아래와 같은 그림이 하나 주어졌을때 각 x 좌표에 대한 y 값들을 구하기 1. 실습 1) library 호출 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2) 이미지 가져오기 image = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/96__코드/test2.png') 3) 이미지 크기 및 파란색 좌표 따오기 length = np.shape(image)[1] # 가로 길이 length2 = np.shape(image)[0] # 세로 길이 blue = [222, 104, 0] # 파란색 BGR(좌표 찍어서 찾음) image2 = image.reshape(-1, 3) # 데이터를 한 줄로 만들기 indices..

0. 목표 - RECURSIVE CTE 구문을 통한 길찾기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE sql_study.recursive_test ( city_from varchar(10), city_to varchar(10) ); 2) 데이터 삽입 INSERT INTO sql_study.recursive_test(city_from, city_to) VALUES('서울', '대전'); INSERT INTO sql_study.recursive_test(city_from, city_to) VALUES('대전', '대구'); INSERT INTO sql_study.recursive_test(city_from, city_to) VALUES('대구', '부산'); 3) 쿼리 작성 - UNION ALL 위..

0. 목표 - 복수개의 json 정보들을 풀어헤치기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE sql_study.json_test ( id int, json_field longtext ); 2) 데이터 삽입 - id 가 1 인 것은 json 두개가 결합되어 있고, 3 은 세개가 결합되어 있음 INSERT INTO sql_study.json_test(id, json_field) VALUES(1, '[{"a" : "abc", "b" : "bbc"}, {"a" : "abc2", "b" : "bbc2"}]'); INSERT INTO sql_study.json_test(id, json_field) VALUES(2, NULL); INSERT INTO sql_study.json_test(id, json_fi..

0. 작업 준비 - 파일 확장자는 html 로 한다. 1. 코드 작성 - link, script 는 복붙하면 된다. - py-config 에는 불러올 라이브러리를 적는다. - py-script 에 본문을 적는다. - 마지막에 쓴 display 함수를 통해 그릴 곳을 지정한다. - id = graph-area 확인 packages = ["matplotlib", "numpy"] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Ellipse, Polygon x = -1 y = abs(x) * np.tan(1/3 * np.pi) y_1 = 1/3 * y y_2 = 2/3 * y data = [1, 1, 2] n =..

0. 목표 - 피보나치 수열 시각화 1. 구상하기 2. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import math 2) 초기값 세팅 # 초기값 data = [1, 1, 2] n = 15 3) 피보나치 수열 구현 # 피보나치 수열 구현 for i in range(n-3): data.append(data[-1] + data[-2]) 4) 시각화를 위한 부호 리스트 만들기 # 부호 x_sign = [-1, -1, 1, 1] * math.ceil(n / 4) y_sign = [1] + x_sign 5) 원점 만들기 # 시작점 구하기 x1 = [1] y1 = [0] for i in range(n): x1.append(x1[-1] + data[i] * x_sign[..

0. 목표 - 기하학 로고 그리기 1. 구상 - tan 함수로 x 에 대한 y 값 만들고 모든 변들의 관계가 1 : 2 라는 사실을 이용해서 그리기 2. 실습 1) library 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Ellipse, Polygon 2) 숫자 만들기 x = -1 y = abs(x) * np.tan(1/3 * np.pi) y_1 = 1/3 * y y_2 = 2/3 * y 3) 그림 그리기 fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize = [10, 10]) # 큰 삼각형 ax.plot([x, 0], [-y_1, y_2], linestyle='solid', lin..