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자주쓰는 리눅스 커맨드 내가 보려고 만든 리눅스 커맨드 모음 팀 단위 작업을 하다 보니 우분투 서버를 사용하는데 매번 찾기 귀찮고 해서 따로 정리해 보려고 한다. ※ 필요한 커맨드에 대해 ctr + f 로 찾아서 활용 (아무래도 제 기준으로 작성되었다보니 부족한 부분도 많고 일부 생략되거나 잘못되었을 수 있지만 참고용으로 활용하면 좋겠습니다.) 경로 이동cd [경로] - 옵션..상위 디렉토리 이동-이전 경로로 이동~홈 디렉터리로 이동~[유저명]특정 유저의 디렉터리로 이동 디렉토리/파일 이동 mv [옵션] [이동할 파일/폴더] [이동할 경로](예시)mv -v testdir /home/user1/# testdir 폴더를 /home/user1/ 의 위치로 이동시키고 작업 내용을 출력 - 옵션-b대상 파일을 덮어쓸 경우, 기존 파일.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 7.
[WSL2] WSL2 환경 tensorflow GPU 연동 - 2. CUDA&cuDNN 설치 https://prlabhotelshoe.tistory.com/47 [WSL2] WSL2 환경 tensorflow GPU 연동 - 1. WSL2 설치 https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native pip로 TensorFlow 설치 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English pip로 TensorFlow 설치 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준 prlabhotelshoe.tistory.com 이전 게시물에서 간단하게 WSL2 Ubuntu 설치까지 완료 하였다. 이제 해당 환경에 CUDA 및 cuDNN을 연동하여 Tensorflow와 GPU 연동을 테스트 해볼것이다. 다만 리눅스 시스템 .. 공감수 1 댓글수 2 2023. 8. 7.
[WSL2] WSL2 환경 tensorflow GPU 연동 - 1. WSL2 설치 https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native pip로 TensorFlow 설치 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English pip로 TensorFlow 설치 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 이 가이드는 TensorFlow www.tensorflow.org 정확히 언제부터인지 모르겠으나, Tensorflow 2.10 버전 이후로는 Windows 환경에서 GPU 연동을 지원하지 않는다고 한다... 현재 나의 환경(TF-gpu==2.9.1)에서는 큰 불편함이 없지만 이후 릴리즈 되는 상위 버전에서의 호환 및 충돌이 있을 수 있기 때문에 새롭게 환경을 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 8. 6.
[OpenCV] 토막글 - 코랩에서 cv2.imshow 사용 코랩 환경에서 Opencv의 imshow 사용 시 다음과 같은 오류가 출력된다. cv2.imshow() is disabled in Colab, because it causes Jupyter sessions 해결 방법은 매우 간단하다. 1. 하단 라이브러리 임포트 from google.colab.patches import cv2_imshow 2. cv2.imshow() -> cv2_imshow() 로 출력 이 때 출력 이미지창의 이름 파라미터는 설정 X cv2.imshow("test images", image) -> X cv2_imshow(image) -> O 샘플 코드 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import cv2 img_.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 4.
[Scikit learn] 머신러닝 기초 잡기 - 2. 머신러닝 https://prlabhotelshoe.tistory.com/44 [Scikit learn] 머신러닝 기초 잡기 - 1. 데이터 분석 내가 보려고 만든 머신 러닝 기초 다잡기 데이터셋은 하단 URL을 통해 다운로드 https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set Diabetes Dataset This dataset is originally from the N. Inst. of Diabetes & Diges. & Kidney D prlabhotelshoe.tistory.com 지난 챕터에 이어 본격적으로 skikit learn을 활용한 심화된 통계분석 및 머신러닝을 해본다. # 0_데이터셋 로드 import pandas as pd import num.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 30.
[Scikit learn] 머신러닝 기초 잡기 - 1. 데이터 분석 내가 보려고 만든 머신 러닝 기초 다잡기 데이터셋은 하단 URL을 통해 다운로드 https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set Diabetes Dataset This dataset is originally from the N. Inst. of Diabetes & Diges. & Kidney Dis. www.kaggle.com 작성 언어는 Python 3.8이며 주피터 혹은 캐글 노트북 등을 활용하거나, ipynb 확장자의 형태로 편집기를 활용해도 무방 그 외 pandas나 plot의 파라미터의 경우 하단 URL을 참고하였다.(매우 도움이 되었음!) https://wikidocs.net/book/7188 # 0_데이터셋 살펴보기 해당 데이터셋은 Di.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 30.
[OpenCV] 얼굴&눈 영역 인식(+졸음 인식) OpenCV에서 제공되는 haarcascade_frontalface_alt.xml 과 dlib에서 제공되는 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 를 활용하여 영상속 얼굴과 눈을 인식합니다. 가중치 파일의 경우 haarcascade_frontalface_alt.xml는 OpenCV 라이브러리 폴더에서 ./data/haarcascades/ 경로에 위치해 있으며(경로 확인 참조: https://prlabhotelshoe.tistory.com/3), shape_predictor_68_face_landmarks.dat는 아래의 링크를 통해 개별적으로 다운로드 가능합니다. http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 29.
[OpenCV] convexHull 활용 이미지 텍스트 검출 OpenCV에서 제공되는 convexHull을 활용하여 이미지 속 텍스트를 검출하는 테스트를 진행해 보겠습니다. OpenCV 공식 튜토리얼 문서를 기반으로 작성되었으며 자세한 사항은 하단 링크를 참조 바랍니다. https://docs.opencv.org/3.4/d9/df8/tutorial_root.html 소스 코드 import cv2 img = cv2.imread('./image.png') #- 검출할 이미지 경로 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray,(5, 5),0) mser = cv2.MSER_create() regions,_ = mser.detectRegions(gray) clone = img.copy(.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 27.
[YOLO] 영상 객체 인식 - 번외+ : 원하는 객체 검출 후 자동 캡쳐 https://prlabhotelshoe.tistory.com/33 [YOLO] 영상 객체 인식 - 번외: 원하는 객체만 검출 https://prlabhotelshoe.tistory.com/15 [YOLO] 영상 객체 인식 컴퓨터 비전 혹은 머신러닝 등을 공부하면 한 번쯤 접하게 되는 yolo OpenCV를 활용하여 yolo 포맷을 이용해 영상 속 객체 인식 테스트를 진행해보.. prlabhotelshoe.tistory.com 이전 번외 포스팅에서 더 나아가 원하는 객체를 검출했을 경우 해당 객체를 자동적으로 캡쳐 후 저장하는 테스트를 진행해 보았습니다. 자세한 사전 세팅은 위의 링크를 통해 준비하시면 되겠습니다. 소스코드 import cv2 import numpy as np import time # -.. 공감수 2 댓글수 2 2022. 9. 1.
[OpenCV] 웹캠 자동 캡쳐 https://prlabhotelshoe.tistory.com/39 [Python] 화면 자동 캡쳐 컴퓨터 화면을 연속적으로 캡쳐해야할 때 유용하게 사용할 수 있는 간단한 코드 입니다. 라이브러리 설치 pip install pillow 사용될 라이브러리는 pillow 모듈로 여러 이미지 처리에 사용되는 라이브 prlabhotelshoe.tistory.com 해당 포스팅에서 컴퓨터 화면 자동 캡쳐에 대해 알아보았습니다. 이번 테스트에서는 OpenCV를 활용하여 웹캡에서 출력되는 화면을 캡쳐하는 코드를 작성해보겠습니다. 소스코드 import cv2 webcam = cv2.VideoCapture(0) #-- 웹캠 오류 처리 if not webcam.isOpened(): print("WebCam is not r.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 9. 1.
[Python] 화면 자동 캡쳐 컴퓨터 화면을 연속적으로 캡쳐해야할 때 유용하게 사용할 수 있는 간단한 코드 입니다. 라이브러리 설치 pip install pillow 사용될 라이브러리는 pillow 모듈로 여러 이미지 처리에 사용되는 라이브러리 입니다. 설치는 아나콘다 혹은 개별 IDE에서 pip 명령어로 간단히 할 수 있습니다. 소스코드 from PIL import ImageGrab as ig import time time.sleep(3) #-- 사전 대기 시간 설정: 3초(본인 편의에 맞게 설정하면 되겠습니다) for i in range(0, 5): #-- 5개 이미지 저장 img = ig.grab() img.save("img{}.png".format(i)) #-- 저장(편의에 맞게 따로 경로를 설정해도 좋습니다) time.sle.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 9. 1.
[Project] 비트코인 가격 예측 모델 - 2 이전 포스팅에서 필요한 데이터와 라이브러리 설치를 완료하였습니다. 이번 포스팅에서는 본격적으로 모델 설계를 완성해 보겠습니다. 1.1 데이터 분석 import pandas as pd data = pd.read_csv('BTC-USD.csv') #- 본인 환경에 맞게 경로 변경할 것 data 먼저 상단의 코드를 통해 내려 받은 비트 코인 차트 데이터를 불러옵니다. 코드 실행 후 위과 같은 출력 결과를 볼 수 있습니다. 각각의 컬럼을 살펴보면 Date(날짜), Open(시가), High(고가), Low(저가), Close(종가), Adj Close(수정종가), Volume(거래량) 의 구성으로 되어있습니다. 이번 프로젝트에서는 최종으로 형성된 가격만을 활용할 계획이므로 Close 컬럼을 사용할 것입니다. s.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 8. 25.
[Project] 비트코인 가격 예측 모델 - 1 이번 프로젝트는 비트 코인 차트 데이터를 활용하여 값을 예측해보도록 하겠습니다. 개발 언어는 python 3.8을 사용하였으며 자세한 라이브러리는 설명을 따라 참고하시면 되겠습니다. 1.1 데이터 셋 준비 먼저 핵심인 비트 코인 차트 데이터를 얻어야 합니다. 이번 프로젝트에서 활용하기 편하도록 csv 확장자 형태로 다운받아야 하는데 하단의 링크에서 내려받을 수 있습니다. https://finance.yahoo.com/quote/BTC-USD/history/ Bitcoin USD (BTC-USD) Price History & Historical Data - Yahoo Finance Discover historical prices of Bitcoin USD (BTC-USD) on Yahoo Finance. .. 공감수 2 댓글수 2 2022. 8. 22.
[Python] BeatifulSoup 활용 인터넷 정보 크롤링 리뷰 정보, 뉴스 기사 등 웹 페이지에서의 텍스트 데이터를 수집할 때 유용하게 사용되는 파이썬 BeatifulSoup 라이브러리 이번 예제를 통해 BeatifulSoup을 활용하여 인터넷 뉴스의 텍스트 데이터를 수집해 보도록 한다. 라이브러리 설치 !pip install beautifulsoup4 설치는 아나콘다 혹은 개별 IDE에서 pip 명령어로 간단히 할 수 있다. 웹 페이지 url 분석 간단한 코드 작성으로 원하는 웹 페이지의 텍스트를 수집하면 좋겠지만, 여러 페이지의 내용을 크롤링 할 때 단순 반복문으로 크롤링 하기 복잡한 구조로 되어있을 경우 코드 작성에 어려움이 있을 수 있다. 이번 예제는 단순한 소스 코드 작성의 특성상 순차적인 웹 페이지 넘버링이 되어있는 웹 페이지를 활용할 것이다. 이번.. 공감수 1 댓글수 2 2022. 7. 13.
[OpenCV] cvlib 영상 객체 인식 / (+cvlib GPU연동) https://prlabhotelshoe.tistory.com/34 [OpenCV] cvlib 이미지 객체 인식 python과 OpenCV를 통해 간단하게 컴퓨터 비전 프로그래밍을 테스트해볼 수 있는 라이브러리 cvlib 이번 테스트에서는 cvlib의 detect_common_objects 함수를 활용해 이미지 속 객체들을 인식해보도록 하겠 prlabhotelshoe.tistory.com 이전 포스팅에서 cvlib 라이브러리를 활용하여 이미지 속 객체들을 검출해보는 테스트를 실시하였습니다. 이번 포스팅에서는 영상or캠 에서 객체 검출 테스트를 해보겠습니다. ※GPU 연동 빌드를 실시하지 않고 테스트를 진행하거나 GPU가 없는 경우 해당 과정을 생략하고 바로 소스코드로 넘어가시면 되겠습니다. https:/.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 3. 8.
[OpenCV] cvlib 이미지 객체 인식 python과 OpenCV를 통해 간단하게 컴퓨터 비전 프로그래밍을 테스트 해 볼 수 있는 라이브러리 cvlib 이번 테스트에서는 cvlib의 detect_common_objects 함수를 활용해 이미지 속 객체들을 인식해 보도록 하겠습니다. cvlib 라이브러리는 pip 커맨드로 간단하게 설치가 가능하나, 선행적으로 OpenCV와 tensorflow의 설치를 요구합니다. 하단 커맨드로 설치를 진행하면 되겠습니다. pip install opencv-python tensorflow pip install cvlib 또한 인식 객체에 대한 class는 yolo를 기반으로 하기 때문에 하단의 목록에 대한 class만을 인식합니다. 인식 객체 목록 person bicycle car motorcycle airpla.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 3. 8.
[YOLO] 영상 객체 인식 - 번외: 원하는 객체만 검출 https://prlabhotelshoe.tistory.com/15 [YOLO] 영상 객체 인식 컴퓨터 비전 혹은 머신러닝 등을 공부하면 한 번쯤 접하게 되는 yolo OpenCV를 활용하여 yolo 포맷을 이용해 영상 속 객체 인식 테스트를 진행해보기로 하겠습니다. 추가적으로 OpenCV cuda를 빌드하여 prlabhotelshoe.tistory.com 이전 포스팅에서 OpenCV와 YOLO 포맷을 활용하여 영상 속 객체들을 인식하는 테스트를 진행해 보았습니다. 번외로 YOLO에서 학습된 class 중 원하는 객체만을 검출하는 테스트를 진행해 보겠습니다. class 목록 확인 이전 다운로드 하였던 darknet 폴더에서 darknet-master -> cfg 의 경로 속에 coco.names를 편집기.. 공감수 2 댓글수 14 2022. 3. 7.
[OpenCV] HOG(Histogram of Oriented Gradients) 영상 테스트 이전 포스팅에서 다루었던 HOG 알고리즘을 영상에 적용시켜 테스트를 진행해 보겠습니다. 마찬가지로 자세한 파라미터나 알고리즘에 대한 설명은 하단의 링크를 참조하면 되겠습니다. https://docs.opencv.org/4.x/d5/d33/structcv_1_1HOGDescriptor.html OpenCV: cv::HOGDescriptor Struct Reference Implementation of HOG (Histogram of Oriented Gradients) descriptor and object detector. More... #include HOGDescriptor () Creates the HOG descriptor and detector with default parameters. More.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 3. 3.
[OpenCV] HOG(Histogram of Oriented Gradients) 이미지 테스트 OpenCV에서 기본으로 제공되는 HOG 알고리즘 이미지 혹은 영상 속 프레임에서 인물(보행자)을 검출하기 위한 목적으로 쓰입니다. 이번 테스트에서는 이미지 속 인물들을 검출해보는 테스트를 실시하겠으며, 자세한 파라미터나 알고리즘에 대한 설명은 하단의 링크를 참조하면 되겠습니다. https://docs.opencv.org/4.x/d5/d33/structcv_1_1HOGDescriptor.html OpenCV: cv::HOGDescriptor Struct Reference Implementation of HOG (Histogram of Oriented Gradients) descriptor and object detector. More... #include HOGDescriptor () Creates th.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 3. 3.
[anaconda] 아나콘다 커맨드 리스트 개발 시 가상환경을 구축할 때 사용하게 되는 anaconda 이번 포스팅에서 anaconda에서 자주 사용하며 기본적인 명령어를 알아보도록 하겠습니다. anaconda 4.11.0 버전 기준으로 작성하였으며, 더 다양한 명령어는 하단 링크를 참고하면 되겠습니다. https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html Command reference — conda 4.11.0.post54+c92b2062e documentation © Copyright 2017, Anaconda, Inc. Revision c92b2062. docs.conda.io ※자세한 설명없이 커맨드 목록만 필요할 경우 맨 밑의 요약 부분을 참고하면 되겠습니다. conda creat.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 28.
[OpenPose] 영상 인물 뼈대(skeleton) 검출 이전 포스팅에서 OpenPose를 활용하여 이미지 속 인물의 skeleton을 검출해 보았습니다. 이제 영상에 적용시켜 테스트를 진행해 보겠습니다. 필요한 모델 파일들에 대한 설명은 하단 링크의 이전 포스팅을 참고하면 되겠습니다. https://prlabhotelshoe.tistory.com/27 [OpenPose] 이미지 인물 뼈대(skeleton) 검출 OpenPose를 활용한 이미지 속 인물들의 뼈대(skeleton)를 검출해보겠습니다. 테스트 전 필요한 모델 파일은 하단 링크를 참조하여 다운로드하면 되겠습니다. https://prlabhotelshoe.tistory.com/25?category=100.. prlabhotelshoe.tistory.com 소스코드 import cv2 as cv imp.. 공감수 1 댓글수 2 2022. 2. 23.
[YOLO] 이미지 객체 인식 이전 포스팅에서 OpenCV를 활용해 yolo 포맷을 적용시켜 영상 속 객체 인식에 대해 진행해 보았습니다. 순서에 맞진 않겠지만 이번에는 이미지 속 객체 인식에 대해 테스트 해보겠습니다. 소스코드 import cv2 import numpy as np def yolo(frame, size, score_threshold, nms_threshold): #-- YOLO 포맷 및 클래스명 불러오기 model_file = './darknet-master/build/darknet/x64/cfg/yolov3.weights' #-- 본인 개발 환경에 맞게 변경할 것 config_file = './darknet/darknet-master/build/darknet/x64/cfg/yolov3.cfg' #-- 본인 개발 환경.. 공감수 1 댓글수 8 2022. 2. 23.
[OpenPose] 이미지 인물 뼈대(skeleton) 검출 OpenPose를 활용한 이미지 속 인물들의 뼈대(skeleton)를 검출해보겠습니다. 테스트 전 필요한 모델 파일은 하단 링크를 참조하여 다운로드하면 되겠습니다. https://prlabhotelshoe.tistory.com/25?category=1005609 [OpenPose] 영상 손가락 마디&관절 인식 사진 혹은 영상 속 인물들의 스켈레톤 검출에 대표적으로 쓰이는 OpenPose의 모델과 OpenCV를 활용하여 영상에서의 손가락 관절과 마디를 검출하도록 하겠습니다. 1. 모델파일 설치 필요한 파일은 'p prlabhotelshoe.tistory.com 이번 테스트에 필요한 파일인 pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt 파일은 다운받은 openpose 폴더의.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 21.
[CUDA&OpenCV] Python 환경 OpenCV GPU 연동 (CUDA backend in OpenCV) - 2. 빌드 & 테스트 지난 포스팅에서 빌드를 위한 파일들을 모두 설치하였고 이제 직접 빌드하여 테스트를 진행하겠습니다. 2.1 빌드 프로젝트 파일 생성 설치하였던 CMake를 실행합니다. 그 후 첫 번째 'Where is the source code:' 는 Browse Source... 를 클릭하여 opencv가 설치된 폴더를 지정합니다. 두 번째 'Where to build the binaries:' 는 Browse Build... 를 클릭하여 미리 생성해둔 build 폴더를 지정합니다. 그 후 Configure 를 클릭합니다. Configure 클릭 후 다음과 같은 창이 뜨는데 project의 경우 설치해둔 Visual Studio 2017로 설정하며, 64비트의 환경이므로 x64를 선택해줍니다. 밑의 옵션은 건드리지 않.. 공감수 5 댓글수 32 2022. 2. 21.
[OpenPose] 영상 손가락 마디&관절 인식 사진 혹은 영상 속 인물들의 스켈레톤 검출에 대표적으로 쓰이는 OpenPose의 모델과 OpenCV를 활용하여 영상에서의 손가락 관절과 마디를 검출하도록 하겠습니다. 1. 모델파일 설치 필요한 파일은 'pose_deploy.prototxt', 'pose_iter_102000.caffemodel' 두 가지로 prototxt 파일의 경우 하단의 링크를 통해 다운로드 할 수 있습니다. https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose GitHub - CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose: OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, han.. 공감수 2 댓글수 2 2022. 2. 19.
[CUDA&OpenCV] Python 환경 OpenCV GPU 연동 (CUDA backend in OpenCV) - 1. 파일 설치 컴퓨터 비전 등을 공부할 때 자주 접하게 되는 OpenCV 이에 대한 여러 블로그나 기타 웹에서 샘플 코드를 학습할 때, GPU와의 연동으로 빠른 처리를 시도해 볼 수 있으며 간단한 코드 작성으로 실행시키면 좋겠지만 python 환경의 경우 까다로운 빌드 절차를 거쳐야 합니다. 이번 포스팅은 빌드 전 필요한 파일들에 대한 설치부터 실시할 것입니다. 당연하겠지만 우선 CUDA와 cuDNN 설치가 마무리 되어 있어야 하며 저의 설치 환경은 다음과 같습니다. (CUDA 설치 절차는 이전 포스팅을 참조하면 되겠습니다-> https://prlabhotelshoe.tistory.com/23) OS - windows10 x64 가상환경 - anaconda 4.11.0 python - 3.7 GPU - GeForce .. 공감수 2 댓글수 0 2022. 2. 19.
[CUDA] windows10 CUDA 설치 & tensorflow 연동 머신러닝할 때 이용하게 되는 GPU. 그중에서 널리 쓰이는 NVIDIA의 CUDA와 windows 환경과의 연동을 실시할 것이며 tensorflow와의 연동도 실시하겠습니다. 저의 설치 환경은 다음과 같습니다. OS - windows10 x64 GPU - GeForce RTX 2080Ti python - 3.8 1. NVIDIA 그래픽 드라이버 설치 https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA drivers Download the latest official NVIDIA drivers www.nvidia.com 위 링크를 통해 자신의 그래픽카드에 맞는 드라이버를 다운로드 해줍니다. 그리고 이.. 공감수 2 댓글수 1 2022. 2. 17.
[Python] 한 번에 파일명 넘버링 하기 이미지나 기타 파일 등을 다운받고 활용하다 보면 때때로 파일 이름을 번호순으로 나열해야 할 필요가 생깁니다. 특히 이미지 파일의 경우 머신러닝 할 때 매우 편리하므로 이를 적절히 활용할 수 있을까 하여 포스팅해봅니다. 소스코드 import os foler_path = "./folder/" #-- 파일이 저장된 폴더 경로 folderlist = os.listdir(foler_path) i = 1 for name in folderlist: src = os.path.join(foler_path, name) dst = '대표파일명' + str(i) + '.png' #-- 확장자의 경우 필요에 따라 변경할 것 dst = os.path.join(foler_path, dst) os.rename(src,dst) i +.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 9.
[Project] 영화 리뷰 데이터 감정분석&시각화 - 4. 빈도 분석 및 wordcloud 활용 영화 리뷰 데이터 분석의 마지막 단계로 리뷰에서 단어들만을 추출한 뒤, 빈도 분석과 wordcloud를 활용한 시각화를 진행해봅니다. 4.1 긍정, 부정 리뷰 키워드 분석 처음 전처리 과정을 거친 데이터 셋을 불러옵니다. (생략해도 무방) df_reviews 이전 레이블링한 긍정 리뷰와 부정 리뷰를 활용하기 위해 변수 선언으로 불러옵니다. pos_reviews = df_reviews[df_reviews['label'] == 1] neg_reviews = df_reviews[df_reviews['label'] == 0] 그다음 한글 형태소 분석을 위해 해당 리뷰들에서 한글 이외의 문자를 제거합니다. import re #-- 긍정 리뷰 pos_reviews['comment'] = pos_reviews['co.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 9.
[Project] 영화 리뷰 데이터 감정분석&시각화 - 3. 리뷰 통계 분석 이전 포스팅에서 웹크롤링을 통해 데이터를 얻을 수 있었습니다. 해당 데이터를 바탕으로 전처리 과정과 통계를 분석해보도록 합니다. 3.1 리뷰 데이터 탐색 df_data.info() 해당 코드를 통해 전체 리뷰 수를 확인합니다. 칼럼을 확인해보면 영화 제목(title), 평점(score), 리뷰(comment), 레이블(label)로 분류됨을 볼 수 있습니다. 리뷰를 보면 코멘트 없이 평점만 작성된 것도 있고 중복되는 부분도 있기 때문에 이러한 부분을 전처리 합니다. # 코멘트가 없는 리뷰 데이터(NaN) 제거 df_reviews = df_data.dropna() # 중복 리뷰 제거 df_reviews = df_reviews.drop_duplicates(['comment']) df_reviews.info(.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 9.

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