파이썬

Selenium(셀레늄)은 웹 애플리케이션 자동화 및 테스트를 위한 프레임워크입니다. 코드를 실행시키면 브라우저가 열리게 되고, 이미지, 데이터 크롤링 등 다양한 작업을 할 수 있습니다. 이 글에서는 매우 기초적인 부분만 다룰 예정입니다. from selenium import webdriver driver = webdriver.ChromiumEdge("./edgedriver_win64/msedgedriver.exe") url = "https://www.google.com" driver.get(url) 먼저 selenium에서 webdriver를 불러옵니다. webdriver 뒤에 자신이 사용할 브라우저를 불러와야 합니다. 괄호 안에는 그 브라우저의 WebDriver 파일 경로를 작성합니다. Edge : ..

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns !pip install finance-datareader Colab에는 기본적으로 finance-datareader 라이브러리가 설치되어 있지 않기 때문에 수동으로 설치해 주어야 합니다. 리눅스 명령어 앞에 느낌표를 붙여서 명령어를 실행시킬 수 있습니다. %matplotlib inline plt.rcParams["font.family"] = "nanummyeongjo" plt.rcParams["figure.figsize"] = (14, 4) plt.rcParams["lines.linewidth"] = 2 plt.rcParams["axes.g..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.random.rand(100) Y = 0.2 * X * 0.5 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X, Y) plt.show() X는 무작위로 찍힌 점들, Y는 임의적으로 만들어진 함수입니다. 한번 위 식을 matplotlib을 통해 점을 찍어보면 위와 같이 찍히게 됩니다. def plot_prediction(pred, y) : plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X, y) plt.scatter(X, pred) plt.show() w = np.random.uniform(-1, 1) b = np.random.uniform(-1, 1) l..

개요 흔히 '트리' 를 생각하면 알고리즘의 트리 구조를 많이 떠올리곤 합니다. 하지만 기계학습 분야에도 트리 구조가 쓰이는데, 바로 의사를 결정할 때 입니다. cancer 데이터 살펴보기 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns cancer = load_breast_cancer() print("cancer_dataset..