아래 코드를 실행하고, 런타임 -> 런타임 다시 시작 실행 !pip install matplotlib -U !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib -rf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['NanumGothic', 'sans-serif'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = [1,2,3] plt.plot(x) plt.title('차트명') 차트명 글자 나오는지 확인

도커에서 주피터노트북을 만들고 knolpy를 사용하는데 다음과 같은 에러가 나왔다. 자바가 설치가 안되어 있거나 환경변수가 등록이 안되어 있는 것으로 JAVA를 설치해주면 된다. apt-get update sudo apt install default-jdk -y 출처: https://bsssss.tistory.com/787 [Small Asteroid Blog:티스토리]

참고: https://www.tensorflow.org/install/gpu1. 아나콘다 설치 ANACONDA 사이트 링크 2. NVIDIA DRIVER 설치 본인의 GPU 모델을 선택한다.GPU 모델 확인법 시작 > "장치 관리자" 검색 > 디스플레이 어댑터 탭 하단 GPU 모델 확인 NVIDIA 드라이버 링크3. Visual Studio 설치 Visual Studio 링크4. CUDA Toolkit 버전 확인 CUDA Toolkit window(윈도우) 링크찾는 버전이 없다면 : CUDA/Cudnn/Driver/GCC/TensorFlow/Python version compatibility charts 링크이번에 설치할 버전은 다음과 같다 tensorflow_gpu : 2.8.0 python 버전 : ..

이변량 분석 (Bivariate Analysis) 이변량 분석을 통해서, 2가지 변수를 동시에 분석할 예정이다. 하나의 변수에 대한 특성을 확인하는 단변량 분석 (Univariate Analysis)과는 달리, 이변량 분석 에서는 두가지 변수 사이의 어떤 관계성을 결정할 것이다. 이변량 분석에서 수행하게 되는 3가지 주요한 시나리오는 다음과 같다. Tip [질적(qualitative) data] : 원칙적으로 숫자로 표시될 수 없는 자료 이지만, 측정 대상의 특성을 분류하거나, 확인할 목적으로 숫자를 부여하며, 그 크기가 양적인 크기를 나타내는 것이 아님. [양적(quantative) data] : 이산형 자료 (discrete data) vs 연속형 자료 (continuous data) 로 나뉘어 지며..

새 컴퓨터를 사용하게 되면, 업무 환경을 세팅해야 한다. 1. VS-Code 코드 편집기 설치 - python, jupyter 관련 extension 설치 - (Code로 열기 체크해서 설치하기) 2. Anaconda 설치 3. Powershell 사용을 위한 환경변수 설정-> 이래야 conda 명령어가 실행이 된다. - 이 과정을 하기 전에, 컴퓨터 사용자 이름이 영문으로 되어있는지 확인해야한다. - Powershell이 profile 정보를 자동으로 만들때, 컴퓨터 사용자 이름이 한글로 되어 있으면, PATH를 자동으로 찾지 못하기 때문이다. (참고) : https://limetimeline.tistory.com/m/469 사용자 이름을 한글로 세팅 했다면, 아래 영상을 보고 영문으로 변경한다. ht..

candidate_max_leaf_nodes = [5, 25, 50, 100, 250, 500] # Write loop to find the ideal tree size from candidate_max_leaf_nodes compare = [] for max_leaf_nodes in candidate_max_leaf_nodes: mae = get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y) print('max_leaf_nodes: %d , mae: %s' %(max_leaf_nodes, mae)) if not compare: # 빈 리스트 라면 compare.append((max_leaf_nodes,mae)) if compare: # 빈리스트가 아니면 (..