Tag: matplotlib

ChatGPT Code Interpreter

ChatGPTCode Interpreter 한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2023년 한 해동안 데이터 처리를 공부합니다. 세 번째 시간으로 ChatGPT Code Interpreter를 소개합니다. 챗봇으로 알려진 ChatGPT의 언어 능력과 코딩 능력, 그리고 실행 능력을 조합해 데이터를 처리합니다. 머신 러닝도 수행하고 최적화도 알아서 할

SciPy Smoothing

SciPy 한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2023년 한 해동안 데이터 처리를 공부합니다. 두 번째 시간으로 SciPy를 활용한 smoothing을 소개합니다. smoothing은 신호의 잡음을 억제해 신호를 더 잘 드러내는 기술입니다. 인접한 데이터끼리 평균을 내는 adjacent averaging, 중간값을 취하는 median 외에도 데이터

SciPy 소개 + curve fitting

SciPy 한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2023년 한 해동안 데이터 처리를 공부합니다. 첫 시간으로 SciPy를 소개합니다. SciPy는 미분방정식을 풀고, 적분을 해주고, 최적해를 찾아주는 막강한 기능을 가지고 있습니다. 그러나 Numpy에 비해 덜 필수적이고 - Numpy는 데이터를 다룰 때 필수니까요 SciPy가 막강한 힘을 발휘하는

KDE + threshold

밀도 함수는 데이터 분포를 볼 때 가장 많이 그리는 그림 중 하나입니다. 특정 값을 기준으로 Pass와 Fail을 정한다고 할 때, 전체의 비율도 중요합니다. seaborn kdeplot을 살짝 다듬어서 쪼개고 비율을 계산합니다. 1. 오늘의 목표 오늘 우리는 데이터를 선별하는 데 쓰는, 이런 그림을 그릴 겁니다. 특정 값을 기준으로 왼쪽은 Fail,

Impact of RPA

RPA(Robotic Process Automation: 업무 자동화) 과제를 하려고 합니다. RPA를 적용하면 효용이 얼마나 좋은지를 설득하기 위한 그림을 그립니다. RPA 도입 전과 후를 비교하는 그림을 그려서 보여줍시다. 1. 행정 업무 어떤 가상의 데이터 관련 행정 업무가 있다고 합시다. 현재는 총 2천만원의 용역비를 포함해 12주가 걸립니다

Gaussian Process Practice (3) Beware Boundaries

Gaussian Process 연습입니다. scikit-learn을 비롯한 예제를 재구성하여 연습합니다. 주의사항을 알려드립니다. Gaussian Process는 경계조건에 매우 취약합니다. 1. Gaussian Process의 한계 scikit-learn: Gaussian Process Regression: basic introductory examp

Gaussian Process Practice (2) Kernels

Gaussian Process 연습입니다. scikit-learn을 비롯한 예제를 재구성하여 연습합니다. 여러 커널의 특징을 알아보고 사용처를 알아봅니다. 1. Data Preparation scikit-learn: Gaussian Process Regression: basic introductory example 1.1. example data 지난

Gaussian Process Practice (1) 1D

Gaussian Process 연습입니다. scikit-learn을 비롯한 예제를 재구성하여 연습합니다. 오차가 없을 때와 있을 때를 비교합니다. 1. Data Preparation scikit-learn: Gaussian Process Regression: basic introductory example 1.1. example data Gaussia

Auto Contrast on SEM image

영상 촬영을 하다 보면 결과물이 마음에 들지 않는 여러 이유가 있습니다. 애초에 잘 찍으면 되겠지만 장비나 숙련도 등의 문제로 한계가 있습니다. 전자현미경 사진은 여기에 시료의 상태까지 한 몫 합니다. 방해 요소를 제외하고 자동 명도 및 대비 보정을 하는 방법을 알아봅니다. 1. 예제 이미지 위와 같은 전자현미경 사진을 얻었다고 합시다. 전자현미경은

혼란한 Matplotlib에서 질서 찾기

PyCon Korea 2022에서 한 발표 영상입니다. Matplotlib을 데이터를 그리는 도구로 많이 알고 계십니다. 하지만 Matplotlib은 시각화 라이브러리 이상의 생태계입니다. seaborn을 사용해 데이터 시각화 결과물의 퀄리티를 높일 수 있고, 생태계의 다른 라이브러리를 사용해 그린 그림을 Matplotlib으로 편집할 수 있습니다.