국문과 유목민

이전 포스팅에서 Plot API별 사용법을 정리했기 때문에 해당 포스팅에서는 MultiFaceted에 관해서만 다루고 있습니다. API의 사용방법이 궁금하시면 이전 포스팅(Saeborn API별 사용법)을 참고해주시기 바랍니다. Multifaceted 하나의 차트를 사용하는 것보다 여러 차트를 사용하게 되면 당연히 정보량이 높아지게 된다. ax에 하나의 그래프를 그리는 것이 아닌 Figure-Level로 전체적인 시각화를 그릴 수 있는 API들이 있는데 해당 포스팅에서는 Seaborn의 그래프들을 한 번에 여러 개 그릴 수 있는 방법에 대해 정리하고자 한다. Multi Facet은 다음과 같은 방법을 통해서 표현할 수 있다. JointPlot PairPlot FacetGrid 1. JointPlot Jo..

Seaborn의 다양한 API들을 가볍게 다루는 포스팅입니다. API가 어떻게 표현되고, 각 API에서 파라메터가 어떤 역할을 하는지 등에 대해 다룰 예정입니다. 파라메터에 대한 설명이 간단할 경우 코드블럭 내 주석으로 설명할 수 있습니다. Seaborn 개요 MatPlotlib 기반 통계 시각화 라이브러리로 쉬운 문법과 깔끔한 디자인이 특징이다. Seaborn은 시각화의 목적과 방법에 따라 다음과 같은 API를 분류하여 제공하고 있다. 해당 포스팅에서는 하단의 분류 5가지의 기본적인 통계 시각화와 형태에 대해 정리하고자 한다. Categorical API (범주) Distribution API (분포) Relational API (관계) Regression API (회귀) Matrix API (행렬) ..

Pytorch Trouble ShootingOOM (Out Of Memory)모델을 학습시킬 때 가장 많이 발생하며, 왜 발생했는지 또 어디서 발생했는지 알기 어려운 에러이다. 에러가 다양한 이유에 의해 발생하기 때문에, 그에 맞는 다양한 해결방법이 존재하기에 내 상황에 맞는 해결방법을 찾기 어려운데, Error Bactracking마저 이상하게 찍히는 경우가 많아 에러를 찾기 어렵다.일반적인 해결방법으로 Batch사이즈를 줄이고, GPU를 초기화 해서 다시 시작하는 방법을 사용한다. 아래에서는 OOM 발생 시 사용해 볼 수 있는 방법 등에 대해서 간단히 다루겠다.GPUtil 사용하기nVidia의 그래픽 카드를 쓰면 nvidia-smi을 통해 GPU의 상태를 확인할 수 있지만, Colab의 경우 GPUt..

Git 명령어에 관해 다루고 있는 포스팅입니다. Git에 대해 알고는 있으나 명령어를 자주 깜빡하시는 분들을 위해 작성했으니 간단히 참고용으로 봐주시기 바랍니다. git을 꾸준히 사용한다고 하지만 자주 사용하는 명령어들 말고는 매번 구글에 검색하고 있다는 것을 깨달아버렸다. 그래서 이왕이면 내가 자주 까먹거나 기초가 되는 거 위주로 정리해서 금방금방 찾아볼 수 있도록 작성해두면 좋을 것 같아 git세미나를 들은 김에 정리해봤다. 관리 git을 관리하기 위해 필요한 기본적인 명령어입니다. $ git init # git 폴더 설치 $ git status # 상태 $ git add . # 변경사항 모두 추가 (. 대신 파일명을 넣어도 된다) $ git commit -m "커밋 message" # commit을..

Pandas 라이브러리 함수 중 자주 사용하는 함수들의 종류와 간단한 사용법을 다루는 포스팅입니다. 구체적인 내용을 더 알고싶다면 Pandas 공식 Document를 확인해주시기 바랍니다. 코드 설명 시 하단 코드에서 임의의 Pandas객체는 df_data로 가정하겠습니다. 추후 함수를 사용할 때는 해당 부분에 사용하고자 하는 변수를 대입해주시면 됩니다. Pandas 인덱싱, 연산용함수, 전처리 함수 등을 제공하며, 데이터 처리 및 통계분석에 활용하는 라이브러리 - 기본적인 용어: DataTable, Attribute(column), Instance(row) Data Loading df_data = pd.read_csv(url, sep="정규식가능", header = column값 or None) df_..

`Numpy` 라이브러리 함수 중 자주 사용하는 함수들의 종류와 간단한 사용법을 다루는 포스팅입니다. 구체적인 내용을 더 알고싶다면 Numpy 공식 Document를 확인해주시기 바랍니다. 코드 설명 시 하단 코드에서 임의의 Numpy 객체는 ndarray(1, ..., n)로 가정하겠습니다. 추후 함수를 사용할 때는 해당 부분에 사용하고자 하는 변수를 대입해주시면 됩니다. Numpy Base 행렬을 어떻게 표현할 것인가에서 만들어지게 됐다. Matrix와 Vector같은 Array 연산의 사실상 표준이다. 일반 List에 비해 빠르고, 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원한다. 일반적으로 numpy는 np라는 alias이용 Ndarray numpy에서 사용하는 객체를 'ndarray'객체라고 하..