워라밸 중독자

아래 코드를 이용해 strings.txt에 있는 문자열 목록을 포함하는 모든 파일을 찾아 다른 폴더로 복사할수 있습니다. extension 변수를 통해 특정 확장자를 지정할 수도 있습니다. strings.txt 에 포함되었으나 파일들에 없는 문자열은 not_matched_strings.txt 에 저장됩니다. 이를 통해 검색되지 않은 문자열이 무엇인지 tracking 할 수도 있습니다. import os import shutil # list of strings to match in file names with open('strings.txt', 'r') as f: strings = [line.strip() for line in f] # extension of files to be copied extensi..

https://github.com/nadermx/backgroundremover GitHub - nadermx/backgroundremover: Background Remover lets you Remove Background from images and video with a simple command liBackground Remover lets you Remove Background from images and video with a simple command line interface that is free and open source. - GitHub - nadermx/backgroundremover: Background Remover lets ...github.com일단 파이썬이 깔려있어야 사..

R 패키지에 문제가 생겼을 때 단순히 R을 지우고 재설치하곤 합니다. 그러나 이 방법으로는 해결되지 않는 경우가 많습니다. 이럴 때는 사용자가 설치한 모든 패키지를 삭제하는 방법도 써볼만합니다. 아래에 그 코드를 공유합니다. # create a list of all installed packages ip

인덱싱이란 raw 데이터로부터 원하는 데이터를 선별하는 작업이다. 벡터 인덱싱 [ ] 연산자 벡터[ ] 와 같이 쓰며 [ ] 안에 다음 함수와 연산자를 함께 자주 사용한다. c() → 여러 값을 추출 : → 연속된 값을 추출 - → 특정 값을 제외하고 추출 논리연산자 ( x x[3] [1] 3 # 1, 2 번째 값 추출 > x[c(1,2)] [1] 1 2 # 1 ~ 3 번째 값 추출 > x[1:3] [1] 1 2 3 # 1, 3번째 값 제외하고 추출 > x[c(-1,-3)] [1] 2 4 5 6 7 8 9 10 # 5보다 작은 값 추출 > x[x x[x 8] [1] 1 2 9 10 리스트 인덱싱 # 리스트 생성 > ..

데이터프레임 읽기 및 쓰기 보통 다루게 되는 데이터프레임 파일은 csv, tsv, txt 정도이고, 엑셀 파일을 쓰거나 읽을 일은 거의 없다. 데이터프레임은 write.csv(), write.table()를 이용해 내보내거나 read.csv(), read.table()을 이용해 불러오게 되는데, 여기서는. csv() 나. table()이나 큰 차이 없으므로. csv() 함수들은 제외했다. 데이터프레임 읽기 read.table() 이 함수는 다음과 같이 사용하여 파일을 불러온다. read.table(file, sep, header, row.names, stringsAsFactors, encoding) file: 불러올 파일의 이름 또는 경로 (하위 디렉토리를 표시할 땐 슬래쉬 / 를 쓴다) sep: 텍스트..

cbind(), rbind(), merge() 함수 cbind() 두 개 이상의 벡터/행렬/데이터프레임을 열(column) 방향으로 결합. 행의 이름과 개수가 같아야함. # 벡터와 벡터의 열방향 결합 => 행렬 (matrix) > x1 x2 x3 x x x1 x2 x3 [1,] "1" "a" "TRUE" [2,] "2" "b" "FALSE" [3,] "3" "c" "FALSE" [4,] "4" "d" "FALSE" > class(x) [1] "matrix" "array" # 데이터프레임과 벡터의 열방향 결합 > df1 y1 cbind(df1,y1) x1 x2 x3 y1 1 1 a TRUE 5 2 2 b FALSE 6 3 3 c FALSE 7 4 4 d FALSE 8 # 데이터프레임과 데이터프레임의 열방향..

행렬과 데이터프레임의 차이 행렬 2차원, 단일형 데이터 구조. 모든 원소들의 자료형이 동일하다. 데이터프레임 2차원, 다중형 데이터 구조. 각 column 내에서 원소들의 자료형이 동일하다 (column끼리는 서로 자료형이 달라도 된다). 분석시 가장 많이 접하게 되는 데이터 구조. 행렬 (matrix) matrix(): 행렬 생성 * 데이터 분석시 이 함수로 직접 행렬을 만들 일은 거의 없다. > mat mat [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 5 9 13 17 [2,] 2 6 10 14 18 [3,] 3 7 11 15 19 [4,] 4 8 12 16 20 데이터프레임 (dataframe) 데이터프레임은 아래 예시처럼 실수형, 문자형, 논리형 등 다양한 자료형을 다 포함할 수 있..

데이터 분석시 주로 벡터를 다루며, 팩터와 리스트는 많이 다루지 않는다. 그래도 한 번 알아보자. [R] 벡터(vector) 정의 및 생성 벡터(vector)란? 동일한 자료형(정수, 실수, 문자, 논리)의 값이 연속적으로 나열된 자료구조이다. 엑셀에서 '한 행'에 해당하며 일차원 데이터를 저장한다. 벡터 만들기 1. c 함수 concatenate의 첫 글 ufungi.tistory.com 팩터 (factor) 벡터의 일종이지만 지정된 원소가 아닌 값은 허용하지 않는다. * read.csv() 함수를 이용해 파일을 불러오면 문자형 column 은 factor로 저장된다! factor(): 팩터 생성 # 팩터의 생성 > fungi fungi[5] levels(fungi) [1] "mold" "mushroo..

데이터 구조 분류 R의 데이터 구조는 차원과 자료형에 따라 나눠진다. 차원은 특정 데이터 값을 찾을 때 필요한 정보의 개수이다. 1차원 데이터는 x축의 값만 알면 데이터 값을 찾을 수 있지만, 2차원 데이터의 경우 x축과 y축의 값을 모두 알아야 데이터 값을 찾을 수 있다. 데이터의 자료형이 문자형, 숫자형, 논리형 중 한 가지로 이루어졌으면 단일형, 여러가지로 이루어졌으면 다중형이다. 1차원 데이터 단일형: 스칼라 (scalar), 벡터 (vector), 팩터 (factor) 다중형: 리스트 (list) * 데이터 분석시 주로 벡터를 다루며, 팩터와 리스트는 많이 다루지 않는다. [R] 벡터(vector) 정의 및 생성 벡터(vector)란? 동일한 자료형(정수, 실수, 문자, 논리)의 값이 연속적으로..

[R] 벡터(vector) 정의 및 생성 벡터(vector)란? 동일한 자료형(정수, 실수, 문자, 논리)의 값이 연속적으로 나열된 자료구조이다. 엑셀에서 '한 행'에 해당하며 일차원 데이터를 저장한다. 벡터 만들기 1. c 함수 concatenate의 첫 글 ufungi.tistory.com 벡터의 산술연산 벡터와 스칼라 사이에는 덧셈, 뺄셈, 곱셉, 나눗셈 등 산술연산이 가능하며, 벡터의 각 원소마다 스칼라 값이 연산된다. # 벡터와 스칼라의 산술연산 > x x+3 [1] 4 5 6 7 8 > x-5 [1] -4 -3 -2 -1 0 > x*2 [1] 2 4 6 8 10 > x/2 [1] 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 벡터간 연산을 할 때는 두가지를 기억하자. 대응하는 원소끼리 연산된다. 따라서 ..