/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/pyglet/canvas/xlib.py in __init__(self, name, x_screen) 121 self._display = xlib.XOpenDisplay(name) 122 if not self._display: --> 123 raise NoSuchDisplayException('Cannot connect to "%s"' % name) 124 125 screen_count = xlib.XScreenCount(self._display) NoSuchDisplayException: Cannot connect to "None" sudo apt install xvfb sudo apt install ffmpeg pip3 install..

in get_screen() 12 # Returned screen requested by gym is 400x600x3, but is sometimes larger 13 # such as 800x1200x3. Transpose it into torch order (CHW). ---> 14 screen = env.render(mode='rgb_array').transpose((2, 0, 1)) 15 # Cart is in the lower half, so strip off the top and bottom of the screen 16 _, screen_height, screen_width = screen.shape /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/gym/envs/cl..

기존에 패키지 requirements를 만들 때 다음과 같이 만드는 것을 다들 알고있을 것이다. pip freeze > ./requirments.txt 필자도 보통 위와 같이 만드는데, 만들고 나면 꼭 이상한 목록들이 몇개 생긴다. pkg @asdasdasdasd 이런식으로 패키지명하고 뒤에 @를 하고 적혀있는 것이 있다. 그래서 저러다보니 나중에 install을 할 경우 중간에 멈추는 경우가 발생한다. pip install -r ./requirements.txt # 에러 발생! 그래서 패키지 버전이 다 잘나오게 하는 것을 찾다보니, 아래와 같은 코드가 있어서 공유한다. pip list --format=freeze > ./requirements.txt 사실 아직 설치 테스트는 안한 상태라서 잘 될지는 모..

파이썬에서 black으로 포맷팅할 때 line length 설정 방법 공유 F1 -> Preference : Open User Settings -> 검색 : python formatting black args ADD item -> --line-length -> ADD item -> 119 이렇게 하면 됨! 아니면 다른 방식 -> setting.json "python.formatting.blackArgs": [ "--line-length", "119" ] 이것을 추가해도 됨! https://dev.to/adamlombard/vscode-setting-line-lengths-in-the-black-python-code-formatter-1g62

아래 링크에 들어가면 Database에 대한 설명과 장단점이 적혀있습니다. 이런쪽에 아직은 약해서 조사하는 것도 어려웠는데, 잘 정리되어 있는 것 같아 공유합니다. 더 많은 라이브러리를 알고 있다면 댓글에 적어주세요! 개인적으로 찾고 있는 것은 numpy를 저장할 수 있으면서 조회할 수 있으면서, 빠르게 INSERT 할 수 있는 DataBase인데, 어떤것이 좋을지 좀 더 알아보고 하나 정해서 테스트해봐야겠다 https://towardsdatascience.com/databases-101-how-to-choose-a-python-database-library-cf19d1157d45 Databases 101: How to Choose a Python Database Library SQL, NoSQL, al..

목차 예전 Numba 관련 글 https://data-newbie.tistory.com/390 EX) Montecarlo Method import random from numba import jit @jit(nopython=True) def monte_carlo_pi(nsamples): acc = 0 for i in range(nsamples): x = random.random() y = random.random() if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0: acc += 1 return 4.0 * acc / nsamples def monte_carlo_pi_no_numba(nsamples): acc = 0 for i in range(nsamples): x = random.random() y = r..

일반적으로 우리가 분석을 하다 보면, 다양한 함수나 클래스들을 정의하게 된다. 이럴 경우 가장 귀찮은 경우가 이러한 함수들을 매번 관리하는 것이나, 호출해오는데 많은 어려움이 있다. 아래와 같이 코드를 조직화한다고 해보자. src/ plot.py process.py notebooks/ exploration.ipynb 보통 자신의 만든 함수를 이용하려면 같은 디렉터리에 있어야 가능하지만, src에 있는 패키지를 사용하고 위해서는 아래와 같은 코드가 필요하다. 기본적으로 특정 환경에서 site-package에 있는 것을 라이브러리를 불러오는 방식으로 되어있기 때문에 src에 있는 것을 불러오기 위해서는 필요하다. import sys sys.path.append('../src') 그렇지만, 우리가 매번 작업을..

파이썬 실행 코드를 실행할 때 표현해주는 3가지 도구들이 정리된 것이 있어서 공유한다. Loguru — print better exceptions snoop — print the lines of code being executed in a function heartrate — visualize the execution of a Python program in real-time 필자는 여기서 가장 인상 깊은 것은 Logoru 부분이 로깅할 때 유용할 것 같아서 찾아보게 되었는데, 나머지도 좋은 것 같아서 추후에 정리하려고 한다. Loguru — Print Better Exceptions snoop — Print the Lines of Code being Executed in a Function heartr..

installation 1. Installing the library via pip command: pip install cyberbrain 2. Installing the VSCode extension: Currently, the library only supports VSCode IDE and GitPod. I think most of the developers use VSCode (if not, switch as soon as possible!), and installing the extension is not a hard task. Search for this extension and install it: from cyberbrain import trace @trace def add(a,b) : ..

위의 코드에서 일부 수정해서, 초기에 폴더 생성 관련한 코드를 공유한다. 매우 간단하니, 다른 분들도 사용할 때 자기에 프로젝트 상황에 맞게 수정해주시면 될 것 같다. 그리고 추가적으로 아래에는 간단하게 트리 구조를 볼 수 있는 코드가 있어 같이 구현해봤다. 현재 이 코드는 CMD 창에서 있는 현재 위치에서 생성하는 코드이다. import os root = ["src","test","model","data","notebook","output"] data_sub_node = ["raw","processed"] notebook_sub_node= ["eda","poc","modeling","evaluation"] src_sub_node = ["preprocessing","modeling","sampler"] ..

목차 패키지 설치 pip install memory_profiler 실행방법 memory profiler를 작동하려면 다음과 같이 한다. python script가 종료되어야 가능하다. python -m memory_profiler test.py memory profiler를 logging 하려면 다음과 같이 하면 된다. logging은 다음과 같이 하면 된다. python -m memory_profiler test.py > ./log.txt @profile로 지정하여야 그 부분에 대해서 확인이 된다! # imports from memory_profiler import profile import requests class BaseExtractor: # decorator which specifies whi..

towardsdatascience.com/3-advance-techniques-to-effortlessly-import-and-execute-your-python-modules-ccdcba017b0c 3 Techniques to Effortlessly Import and Execute your Python Modules How to Make your Python Modules User Friendly towardsdatascience.com 1. Import Everything Scenario utils.py에 있는 모든 함수와 클래스를 불러오기 def add_two(num: int): return num + 2 def multiply_by_two(num: int): return num * 2 a = 5..