기계는 거짓말하지 않는다

import pandas as pd df = pd.read_csv("custom_data.csv", encoding="utf-8") print(df[df["price"] == 500]) # price의 값이 500 # price의 값이 500 또는 100 print(df[df["price"].isin([500, 100])]) # 조건 print(df[(df["price"] == 500) | (df["price"] == 100)])

Python 3.7 버전부터 기본 Dict도 삽입 순서를 보장한다. 명시적으로는 collections 모듈의 OrderedDict를 사용할 수 있다. Python Ordered Dict 문서 collections — Container datatypes Source code: Lib/collections/__init__.py This module implements specialized container datatypes providing alternatives to Python’s general purpose built-in containers, dict, list, set, and tuple.,,... docs.python.org 아래와 같이 사용할 수 있다. from collections import..

입력받거나 작성된 경로가 절대 경로인지 확인하고 상대 경로이면 절대 경로로, 절대 경로이면 상대 경로로 변환한다. import os data_path = "../../Temp/aa.txt" if not os.path.isabs(data_path): # 절대 경로 변환 data_path = os.path.abspath(data_path) print("abs path:", data_path) else: # 상대 경로 변환 data_path = os.path.relpath(data_path) print("relative path:", data_path)

Python에서 추상클래스를 생성하는 방법이다. abc 모듈이 필요하고 추상클래스의 추상메소드가 존재할 때, 객체를 생성하면 예외가 발생한다. 추상클래스를 상속받은 하위 클래스는 추상메소드를 구현하지 않으면 예외가 발생한다. from abc import * class TempAbstractClass(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def show_val(self): pass class TempClass(TempAbstractClass): def __init__(self, n: int, s: str): self.number = n self.string = s def show_val(self): print(f"Values: {self.number}, {self.string}"..

cv2를 이용할 때 imread, imwrite 한글(utf-8) 인식 문제가 있다. imread, imwrite 함수를 아래와 같이 선언하고 사용한다. import os import cv2 import numpy as np def imread(file_path): npArr = np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8) return cv2.imdecode(npArr, cv2.IMREAD_COLOR) def imwrite(file_path, img, params=None): try: ext = os.path.splitext(file_path)[1] result, n = cv2.imencode(ext, img, params) if result: with open(file_path..

문자열은 immutable이므로 문자 수정이 불가능하다. List 변경 후 다시 문자열로 변환하는 방법이 있다. temp_str = "ABCDEF" temp_str = list(temp_str) temp_str[0] = "g" temp_str[1] = "h" temp_str = "".join(temp_str) print(f"Change String: {temp_str} (Type: {type(temp_str)})")

리스트 내포(List comprehension)와 조건문을 이용하여 필요한 값만 남긴다. 아래와 같이 활용할 수 있다. name_dict = {i:1 for i in range(0, 10, 2)} print("necessary value:", list(name_dict.keys())) origin_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] print("origin value:", origin_list) origin_list = [i for i in origin_list if i in name_dict] print("removed value:", origin_list)

OpenCV를 이용하여 영상을 read 한 후 확인 시, 회전되어 있는 경우가 있다. 영상의 메타데이터를 확인하면 (ffmpeg 사용) rotate에 회전된 각도가 있다. OpenCV 4.5 버전 미만에서, 원본 영상을 회전시켜 수정한 영상일 경우 OpenCV로 프레임을 읽으면 반영이 되지않고 원본 그대로 출력되는 현상이 있다. 4.5 버전 미만이라도 메타데이터를 읽어 다시 회전시켜 줘도 되지만 4.5 버전 이상을 설치하면 정상적으로 출력된다.