HAMA 블로그

conda vs. pip vs. virtualenv콘다는 패키지매니저이며 가상환경 매니저이기 때문에 편리하고 강력한 콘다로 갑시다~요기 자세한 정보가 있음 -> 파이선 가상환경 콘다 시작하기

Numpy공식문서Python Numpy Tutorial (번역) Pandas공식문서 Python에서 데이터 분석을 위한 라이브러리 Pandas, Matplotlib, Numpy를 10분만에 익히는 방법코드로 말해요. Pandas SciPy공식문서python-scipy-tutorials Scikit-learn공식문서한글설명문서 Matplotlib 공식문서 한글설명문서

다양한 데이터 다루기 0. 다양한 리스트 다루기 # 첫번째 값 리턴 a = [1, 2, 3] print a[0] # 마지막값 리턴 print a[-1] # 리스트안의 리스트에서 값 가져오기 b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']] print b[3][0] # 'a' 리턴 # 리스트 슬라이싱 하기 print b[0:2] # [1,2] 리턴 #리스트 삭제 c = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] c.pop(0) # 첫번째 값 삭제 del c[1] # 두번째값 삭제 c.remove(4) # 리스트에서 첫번째로 나오는 4 삭제 c=[] #전체삭제 # 리스트 정렬 d = [1, 9, 3, 2, 5, 14, 7,4] d.sort() # 리스트 값 삽입 d.insert(0,4) # 0번째 위치에 ..

itertools 소개Python 에서 제공하는 자신만의 반복자를 만드는 훌륭한 모듈입니다. 이 모듈은 APL, Haskell 및 SML의 구성 요소에서 영감을 받은 반복기 빌딩 블록을 구현하며 각각은 파이썬에 적합한 형태로 재 작성되었습니다.먼가 말이 어렵습니다. itertools 를 통해서 데이터 조작을 편하게 해보자는 야그겠지요. 그것이 무엇인가 반복되는 요소에 대한 처리일 경우 말이죠. 개발자는 코드로 말하기 때문에 바로 코드 예로 들어갑니다. 패키지 임포트import itertoolsitertools 를 임포트 합니다. chain()letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1] decimals = [0.1, 0.7,..

AKKA HTTP[번역] https://sachabarbs.wordpress.com/2016/11/16/akka-http/ 지난 번에 우리는 Akka 에서의 라우팅에 대해 이야기했다. 이번에는 Akka의 http 지원에 대해 알아 보겠는데, 그 전에 약간의 역사에 대해 살펴보자. Akka.Http가 있기 전에 스칼라 개발자들은 이미 Spray라는 Akk 기반 http 라이브러리를 사용할 수 있었다. 여기에 Spray설명서가 있으니 참고 하시고. http://spray.io/이 프레임워크는 매우 잘 작성되어 있기 때문에 이 팀이 수행해 많은 놓은 작업을 이용해서 Akka.Http에 대한 많은 코드베이스가 형성되어 졌다. 실제로 Spray에 익숙하다면 Akka.Http에서서 route 와 JSON이 처리되는..

스칼라 스쿨 타입 고급주제 (한글번역) 참고. https://twitter.github.io/scala_school/ko/advanced-types.html 먼가 좀 조잡하긴 한데....나중에 스칼라에 대한 도가 좀 쌓이면, 풀어서 다시 정리하는 글을 올릴것이다.

F-bounded polymorphism / recursive types 번역:http://blog.originate.com/blog/2014/02/27/types-inside-types-in-scala/ 지금까지 이런 타입 시그니처 본 적이 있어? (역주: 난 얼마전에 봤다...당황 많이 했어 ;;) 1 trait T[U Bird): Bird def delete(id: String): Unit }사과랑 새라는 두개의 클래스가 있는데, 잘 보면 두 클래스가 하는 역할이 너무 비슷하잖아? 중복되는 느낌도 들고~ 앞으로 비슷한 클래스를 작성 할때 저 코드를 또 타이핑 해야할 것을 생각하면 한숨이 나오지..그렇다면 리팩토링의 화신인 우리가 해야할 것은 무엇일까?그래 인터페이스로 끌어 올리는거야. 스칼라에서는 ..

Plotly 파이썬 라이브러리 Plotly의 Python 그래프 라이브러리는 인터랙티브 한 출판물 수준의 그래프를 온라인으로 만듭니다. 라인 플롯, 스캐터 플롯, 영역 차트, 막대 차트, 오류 막대, 상자 플롯, 막대 그래프, 히트 맵, 하위 플롯, 다중 축, 폴라 차트 및 거품 형 차트를 만들 수 있습니다. 쥬피터 노트북 설치 (윈도우즈 기준) 1. 먼저 아나콘다를 설치하자 Anaconda Download [link]참고로 나는 2.7.x 로 설치하였다. 2. 쥬피터 노트북 설치 $ pip install jupyter 3. 쥬피터 노트북 실행 $ jupyter notebook 위와 같이 브라우저를 통해 실행됩니다. Plotly 파이썬 실습 1. 먼저 실습할 폴더/파일을 만들자.위와 같이 폴더 하나 만드..

퀘벡주 몬트리올에 본사가 있는 온라인 분석 및 데이터 시각화 도구입니다. Plotly는 Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino 및 REST 용 과학 그래프 라이브러리뿐만 아니라 개인 및 공동 작업을위한 온라인 그래프, 분석 및 통계 도구를 제공합니다. 역사Plotly는 Alex Johnson, Jack Parmer, Chris Parmer 및 Matthew Sundquist가 설립했습니다. 창업자들은 과학, 에너지 및 데이터 분석 및 시각화에 전문성이 있었구요. 초기 직원으로는 캐나다의 소프트웨어 엔지니어 인 Christophe Viau와 캐나다의 지구 물리학자인 Ben Postlethwaite가 있습니다. Plotly는 캐나다 혁신 거래소 (Canadian Innovat..

시계열 데이터 스토어로서의 Elasticsearchhttps://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-as-a-time-series-data-store Kibana 를 사용하기 위해서라도 한번 바꿔 볼까.. ( from Influxdb + Grafana ) 저는 오픈 소스 성능 모니터링 도구인 stagemonitor, 의 프로젝트 관리자로서, 백엔드로서 여전히 멋지지만 노후화되고 있는 TSDB(Graphite Time Series DataBase)를 대체할 데이터베이스를 찾고 있었습니다. TSDB는 앱 응답 시간 또는 서버의 CPU 활용과 같은 (성능) 메트릭 데이터를 저장할 수 있는 특별한 패키지입니다. 궁극적으로는 설치가 용이하고 확장 가능하며 다양한 기능을 지원하고 메트..