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유효하지 않은 일자(ex : 2020.06.31)가 있는 경우 유효한 마지막 날짜로 바꿔서 전환from dateutil.relativedelta import relativedeltafrom dateutil.parser import parsedef adjust_date(date_str:str) -> str: if not isinstance(date_str, str): return date_str try : #날짜로 파싱 valid_date=parse(date_str, dayfirst=False, yearfirst=True) return valid_date.strftime('%Y%m%d') except ValueError : #날짜가 유효하지 않은 경우 year, month..

클래스 : 똑같은 무언가를 계속 만들어 낼 수 있는 설계 도면 메서드 : 클래스 내부 함수 객체 : 클래스로 만든 피조물 * 객체와 인스턴스 차이 - 클래스로 만든 객체 : '인스턴스' - a=Cookie() --> a 객체는 Cookie의 인스턴스, 인스턴스는 특정 객체(a)가 어떤 클래스(Cookie)의 객체인지를 관계 위주로 설명할 떄 사용. "a는 객체". "a는 Cookie의 인스턴스" 파이썬 메서드의 첫번째 매개변수 이름은 관례적으로 self를 사용. 객체를 호출할 때 호출한 객체 자신이 전달됨 >>> class FourCal: ... def setdata(self, first, second): ... self.first = first ... self.second = second ... def..

Numpy?! Numerical Python : python에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리 왜 numpy를 사용하는가? 반복문 없이 배열 처리 가능, 파이썬 리스트에 비해 빠른 연산을 지원, 메모리를 효율적으로 사용 가능 배열의 데이터 타입 - 파이썬 리스트와 달리 같은 데이터 타입만 저장가능 arr=np.array([0,1,2,3,4], dtype=float) - 배열의 데이터 타입dtype dtype 설명 예시 int 정수형 1,3,5,21 float 실수형 3.2,1.3 str 문자형 string, sample bool 부울타입 True, False

1. yml파일 추출 # 콘다 환경 실행 conda activate 가상환경이름 #.yml형식으로 추출 conda env export > 파일이름.yml 2. yml파일 설정값 변경 - name, prefix값 변경 name: 가상환경이름 channels: - pytorch - defaults dependencies: - asttokens=2.0.5=pyhd3eb1b0_0 - backcall=0.2.0=pyhd3eb1b0_0 ...(중간생략)... - pip: - absl-py==1.3.0 - astunparse==1.6.3 ...(중간생략)... prefix: C:\Users\사용자명\anaconda3\envs\가상환경이름 (가상환경 위치) 3. Anaconda prompt 상에서 yml파일이 있는 위..

1. 설치파일 다운로드 https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 2. 설치 파일 실행 순서대로 차근차근 진행! destination folder 기본값으로 설정! 기본 경로 : C:\Users\계정명\anaconda3 3. 생성된 아나콘다 prompt확인 가능 정말 간단한 아나콘다 설치 과정 포스팅 마치겠습니다^^;; 하지만 이걸로 마치기엔 아쉽..