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코딩취미/Python109

파이썬으로 다양한 형태의 표 만들기: 가로표, 세로표 (PrettyTable, Pandas, HTML) 파이썬으로 다양한 형태의 표 만들기: 가로표, 세로표 (PrettyTable, Pandas, HTML)Python에서는 여러 가지 방법으로 가로표, 세로표, 텍스트 기반 표, HTML 표 등을 만들 수 있으며, 각 방법마다 장단점이 존재합니다. 이번 글에서는 초보자를 위한 표 만들기 가이드를 제공하며, 다양한 형태의 표를 만드는 방법과 추가 기능을 설명하겠습니다.🔹 1. 초급자: 기본 리스트와 딕셔너리를 활용한 표 만들기✅ 방법 1: 리스트로 가로표 만들기# 리스트를 사용하여 가로표 만들기table = [ ["이름", "나이", "직업"], ["홍길동", 27, "엔지니어"], ["강감찬", 34, "마케팅"], ["이순신", 40, "군인"]]# 표 출력for row in tab.. 2025. 3. 14.
파이썬으로 데이터 테이블 만들기: (리스트, 딕셔너리, pandas, sqlite) 파이썬으로 데이터 테이블 만들기: (리스트, 딕셔너리, pandas, sqlite)데이터를 다루다 보면 테이블 형태로 정리하여 출력하는 경우가 많습니다. Python에서는 여러 가지 방법으로 데이터 테이블을 생성 및 관리할 수 있으며, 초급자부터 숙련자까지 사용할 수 있는 다양한 라이브러리가 존재합니다. 이번 글에서는 Python에서 테이블을 만드는 방법을 소개합니다.🔹 파이썬에서 데이터 테이블을 만드는 방법파이썬에서 데이터 테이블을 만들 수 있는 대표적인 방법은 다음과 같습니다. 방법 주요 라이브러리 특징 기본 리스트와 딕셔너리list, dict기본 내장 기능으로 간단한 테이블 표현 가능PrettyTableprettytable터미널에서 보기 좋은 텍스트 기반 테이블Pandas DataFramepa.. 2025. 3. 14.
TensorFlow vs YOLO: 차이점과 활용법 비교 TensorFlow vs YOLO: 차이점과 활용법 비교딥러닝을 활용한 컴퓨터 비전 분야에서 TensorFlow와 YOLO는 가장 많이 사용되는 기술입니다. 하지만 초보자들은 이 둘의 차이점을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 YOLO의 개념, 특징, 장단점, 그리고 학습 방법을 초보자가 이해할 수 있도록 정리하였습니다.개발 배경✅ TensorFlow의 개발 배경TensorFlow는 Google Brain 팀에서 2015년에 오픈소스로 공개한 딥러닝 프레임워크입니다. 초기에는 Google 내부에서 기계 학습 및 딥러닝 연구를 위해 개발되었으며, 현재는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 대표적인 활용 사례로 이미지 분류, 자연어 처리, 강화 학습 등이 있습.. 2025. 3. 5.
PySide6에서 윈도우 크기 자동 조절 기능 구현하기 PySide6에서 윈도우 크기 자동 조절 기능 구현하기PySide6는 Python에서 Qt를 활용하여 GUI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 윈도우 크기를 자동으로 조절하는 기능은 가변적인 레이아웃을 지원해야 하는 애플리케이션에서 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 PySide6에서 윈도우 크기를 자동으로 조절하는 방법을 설명하고, 필요한 기술 스택과 사용법을 예제와 함께 소개하겠습니다.PySide6에서 윈도우 크기 자동 조절을 위한 기술 스택 기술 설명 PySide6Qt 기반의 Python GUI 프레임워크QWidget모든 UI 요소의 기본 클래스, 윈도우 크기 조절 가능QVBoxLayout / QHBoxLayout위젯 배치를 자동 조정하는 레이아웃 시스템QSizePolicy위젯.. 2025. 3. 3.
Seaborn vs Plotly: 데이터 시각화 라이브러리 비교 Seaborn vs Plotly: 데이터 시각화 라이브러리 비교데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정에서 시각화는 매우 중요한 역할을 합니다. Python에서 가장 많이 사용되는 시각화 라이브러리 중 Seaborn과 Plotly는 각각 고유한 특징과 강점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 Seaborn과 Plotly의 특징을 비교하고, 각각의 장단점과 사용 예제를 소개합니다. 또한, 자주 묻는 질문(Q&A)도 함께 정리했습니다.Seaborn vs Plotly 비교 항목 Seaborn Plotly 주요 특징통계 기반의 정적 시각화에 강점인터랙티브 시각화 지원그래프 스타일기본적으로 깔끔하고 보기 좋은 스타일 제공화려한 인터랙티브 그래프 생성 가능사용 편의성간결한 코드로 쉽게 구현 가능다양한 기능을 제공.. 2025. 3. 2.
Python multiprocessing - .exe 변환 후 무한 재귀 실행 문제 해결법! Python multiprocessing - .exe 변환 후 무한 재귀 실행 문제 해결법!Python의 multiprocessing을 사용하여 멀티 프로세스를 실행할 때, Windows 환경에서 .exe로 변환하면 자식 프로세스가 무한 루프에 빠지는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 Windows의 spawn 방식과 관련이 있으며, 이를 해결하지 않으면 프로그램이 무한히 실행되면서 CPU를 과도하게 사용하거나 정상 종료되지 않는 문제가 생깁니다. 이번 포스팅에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 설명하고, 실제 예제 코드와 올바른 실행 방법을 제공합니다. 📖 1. multiprocessing의 .exe 변환 후 무한 실행 문제란?Python에서 multiprocessing을 사용할 때, Windo.. 2025. 3. 1.
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