가상환경 생성 & 설정하기 #가상환경 생성 python3 -m venv venv #가상환경 활성화 source venv/bin/activate 가상환경 내에서 패키지 설치, 삭제 #패키지 설치 pip install 패키지이름 #패키지 삭제 pip uninstall 패키지이름

YOLO(You Look Only Once) : 사물인식 모델 빠른 객체 탐지용 모델 구글에서 "yolo google colab webcam" 검색하면 오픈소스들이 많이 있다. colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob/master/yolov3_streaming_webcam.ipynb Google Colaboratory colab.research.google.com 코드를 실행시키면 에러가 뜨는데 -b archive를 입력하여 실행시키면 된다. YOLO 모델을 활용하여 빠르게 구현해볼 수 있었다. 다음엔 직접 데이터를 학습시켜서 구현을 해봐야겠다! ++) 에어팟은 bird로 오류가 났다 ㅎ

#groupby로 데이터 집계하기 groupby를 통해 데이터를 그룹화해서 연산을 해본다. df.groupby(['인덱스로 사용할 컬럼명'])["계산할 컬럼 값"].연산() -지역명으로 분양가격의 평균을 구하고 막대그래프(bar)로 시각화 df_last.groupby(["지역명"])["평당분양가격"].mean() -전용면적으로 분양가격의 평균을 구한다. df_last_groupby(["전용면적"])["평당분양가격"].mean() -지역명, 전용면적으로 평당분양가격의 평균을 구한다. df_last_groupby(["전용면적", "지역명"])["평당분양가격"].mean().unstack().round() -연도, 지역명으로 평당분양가격의 평균을 구한다. g = df_last.groupby(["연도", "지역..

강의 듣고 정리하는 포스팅 [섹션 1. 전국 신규 민간 아파트 분양가격 동향] "2013년부터 최근까지 부동산 가격 변동 추세가 아파트 분양가에도 반영이 될까?" 학습목표 -공공데이터를 활용해 전혀 다른 두 개의 데이터를 가져와서 전처리하고 병합하기 -수치형 데이터와 범주형 데이터를 바라보는 시각 기르기 -데이터 형식에 따른 다양한 시각화 방법 이해하기 Data : 공공데이터포털에서 다운 전국 평균 분양가격 데이터와 주택도시보증공사_전국 평균 분양가격 데이터를 활용한다. 전국 평균 분양가격 : 전국 공동주택의 3.3제곱미터당 평균분양가격 데이터를 제공함. 주택도시보증공사_전국 평균 분양가격 : 1) 전국 공동주택의 연도별, 월별, 전용면적별 제곱미터당 평균분양가격 데이터를 제공 2) 지역별 평균값은 가중..