Python

코로나 19 확진자 수 예측 코로나 19 확진자 수를 예측하기 위해 이전 며칠 동안의 확진자 수 추이를 활용하는 방법을 살펴볼 것이다. 이를 위해 3일 동안의 확진자 수 데이터를 사용하고, 순환 신경망(RNN) 모델을 구축하여 다음 날의 확진자 수를 예측하는 모델을 만들 것이다. 환경 설정 및 데이터 로드 먼저 필요한 모듈을 불러오고 코로나 데이터를 다운로드하고 로드한다. # 필요한 모듈 불러오기 from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN, Dense from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error fr..

MINIST MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 숫자(0에서 9까지) 이미지로 이루어진 대표적인 머신러닝 데이터셋 중 하나이다. 이 데이터셋은 기계 학습과 딥 러닝 모델의 기본적인 벤치마크로 사용되며, 숫자를 인식하는 모델을 훈련하고 평가하는 데에 널리 활용된다. 설정 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.datasets import mnist import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Ten..

Scikit-learn 사이킷런(sklearn)은 파이썬에서 기계학습 및 데이터 분석을 수행하기 위한 오픈소스 라이브러리이다. 다양한 기계학습 알고리즘 (의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신 등)과 데이터 처리 기능을 제공한다. 공식 문서 https://scikit-learn.org/stable/index.html scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.0 documentation Model selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: g..

Numpy란 넘파이(Numpy)는 파이썬의 핵심 과학 및 수학 라이브러리입니다. 이름 그대로 "Numerical Python"의 줄임말로, 다차원 배열과 수학적 연산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 넘파이를 사용하면 데이터 분석, 기계 학습, 과학 연구 등 다양한 분야에서 빠르고 정확한 계산을 할 수 있습니다. import numpy as np 배열 기본 사용법 Numpy 배열은 파이썬 리스트와 유사하지만, 다차원 배열과 다양한 수학 함수를 활용할 수 있습니다. 아래는 기본적인 사용법을 보여주는 예제입니다. import numpy as np # Numpy 배열 생성 mylist = [1, 2, 3] np_array = np.array(mylist) # 출력: array([1, 2, 3]..

FLASK와 SQL 객체 관계 매핑을 가리키는 ORM을 이용할 것이다. Flask-SQLAlchemy pip install Flaks-SQLAlchemy SQLite DB 생성 및 설정 import os from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) # __file__ -> c:\Users\lee\Desktop\LEE\flask-practice\flask-sql app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///'+os.path.join(basedir, 'data...

기본 구조와 폼 클래스 생성 from flask import Flask, render_template from flask_wtf import FlaskForm from wtforms import StringField, SubmitField class InfoForm(FlaskForm): breed = StringField("What Breed are you?") submit = SubmitField('Submit') @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) # 127.0.0.1:5000 def index(): breed = False form = InfoForm() if form.validate_on_submit(): breed = form.breed.data form.b..

기본 문법 from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') # 127.0.0.1:5000 def index(): return render_template('basic.html') if __name__ =='__main__': app.run(debug=True) Flask에서는 render_template 함수를 사용하여 템플릿을 렌더링 합니다. 이때, 템플릿 파일은 프로젝트 루트에 있는 templates 폴더 안에서 찾습니다. 템플릿 변수 @app.route('/') # 127.0.0.1:5000 def index(): some_variable = "LEE" name = list(some_variable) pup..

기본 구조 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return 'Hello Pyppy!' if __name__ == '__main__': app.run() 우선, Flask를 임포트하고 애플리케이션 객체를 생성합니다. @app.route('/') 데코레이터를 사용하여 루트 경로에 대한 요청이 들어왔을 때 실행될 함수를 정의합니다. 이 예제에서는 간단한 HTML 문자열을 반환하도록 하였습니다. 기본 라우팅 @app.route('/information') def info(): return "Pyppies are cute!" @app.route('/information') 데코레이터를 사용하여 /information..