파이썬3 Jupyter 환경에서 pip 패키지 설치하기 같은 질문은 여러 번 받다 보니 남기게 된다. python 은 개발자에 따라서 / 한 개발자의 다양한 프로젝트에 따라서 여러 가지 버전의 파이썬 인터프리터를 사용하게 되는데, 쉘상에서 pip 설치를 했더니 주피터에서는 안된다고 하시는 분들이 종종 있다. 그럴 경우 jupyter에서 사용 중인 인터프리터와 쉘상에서 가리키고 있는 파이썬 인터프리터가 다르기 때문인데, 해당 인터프리터를 찾기 귀찮으니 jupyter 상에서 아래와 같이 입력해서 설치해주면 된다. import sys !{sys.executable} -m pip install 2020. 9. 25. Seaborn - 데이터를 시각화하는 17가지 방법 데이터 시각화는 데이터 마이닝에서 매우 중요한 역할을 한다. 데이터 과학자는 시각화를 통해 데이터를 탐구하는데 대부분의 시간을 보낸다. 이 과정을 가속화하기 위해서는 모든 플롯에 대한 충분한 이해와 설명서가 필요하다. 이 글을 통해 자주 사용했던 플롯들에 대한 정리해보고자 한다. Seaborn이란? Seaborn은 matplotlib 기반의 시각화 라이브러리이다. 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한 고급 인터페이스를 제공한다. seaborn을 설치하기 위해서는 다음 쉘 명령어로 설치할 수 있다. pip install seaborn # pip를 이용한 설치 conda install seaborn # conda를 이용한 설치 그리고 파이썬에서 다음과 같이 임포트 해주면 사용할 준비가 끝난다. import se.. 2020. 9. 15. Python Prophet - 자동차 판매량 시계열 데이터 예측하기(Time Series Forecasting) 이번 글에서는 시계열 예측을 위해 Facebook의 Prophet 라이브러리를 알아보자. 시계열 예측은 사용할 수 있는 방법들이 다양하고 각각의 방법마다 하이퍼 파라미터들이 매우 다양하기 때문에 어려울 수도 있다. Prophet 라이브러리는 일변량 시계열 데이터셋(univariate time series datasets)을 예측하기 위해 설계된 오픈소스 라이브러리이다. 기본 적으로 추세나 계절적 구조를 가진 데이터에 대해 모델에 적합한 하이퍼 파라미터들을 자동으로 찾을 수 있도록 설계되었고 사용하기 쉽다. 이번 글에서는 다룰 내용은 다음과 같다. Prophet의 전반적인 이해 Prophet 모델의 학습 방법, 입출력 형태 Prophet 모델을 평가하는 방법 이제 시작해보자. Prophet Forecast.. 2020. 8. 28. 이전 1 다음
