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파이썬에서 워드클라우드를 만들거나 추천 기능을 만들려면 명사 빈도를 계산해야했다! 명사 빈도 계산은 파이썬 오픈소스 라이브러리인 konlpy 을 사용한다. 이며 코엔엘파이 라고 부른다. konlpy 의 Okt(Twitter) 클래스로 한글 명사 단어 빈도를 계산할 수 있다! from konlpy.tag import Okt okt = Okt() from collections import Counter noun = okt.nouns("") for crawlTitle, crawlContent in movies_df.iterrows(): noun += okt.nouns(crawlContent.crawlContent) count = Counter(noun) for i, v in enumerate(noun): if..

파이썬으로 추천 기능을 짜려고 하니까 sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 이걸 알아야한다. 사이킷 런 ✨ CountVectorizer : 단어들의 카운트(출현 빈도)로 여러 문서들을 벡터화한다. 모두 소문자로 변환시킨다. 그럼 (0, 16) (4800, 44) 이런 식의 결과가 나온다. 앞에 0, 4800은 문장 수이고 뒤에 16, 44은 feature 개수라고 한다. 4800개의 문장이 1개의 토큰으로 표현된 것..!

프로젝트 하면서 추가로 구현할 기능인 추천 서비스... 파이썬으로 구현해서 보여준다. 일명 장르 속성을 이용한 콘텐츠 기반 필터링 내가 하려는 작업 정리 ! ✨사이킷 런으로 문자열로 변환한 장르 컬럼을 CountVectorizer 를 이용해 피처 벡터로 변환 코사인 유사도 측정✨ 1. csv 파일에서 장르 컬럼의 값을 추출해서 리스트 객체로 반환 2. 리스트 객체로 반환된 dict 을 문자열로 변환 (액션 판타지 SF)

[파이썬] 판다스 pandas 🖋️ 판다스? 파이썬 외부 라이브러리 중 대표적인 패키지이다. 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 테이블 형식으로 만들어 준다. 거의 모든 데이터 사이언스 패키지들은 판다스와 연동된다. # pandas 설치 # cmd> pip install pandas - series : 1차원 구조(배열 구조) - DataFrame : 2차원 구조 (행, 열) - Panel : 3차원 구조 import pandas as pd #판다스 버전 print(pd.__version__) # 1.5.2 #series : 인덱스를 가지고 있는 1차원 배열과 유사한 자료 구조 sr = pd.Series([1,9,-3,4]) print(sr) # 마지막은 데이터 타입 dtype: int64 정수형이란 뜻 pri..

[파이썬] JSON 🖋️ JSON 변환 : 파이썬 dict 객체를 JSON 형식의 문자열로 반환 JSON 모듈의 dumps 함수를 이용한다. dict 파이썬 객체를 json 형식의 문자열로 반환한다. 한글로 출력하려면 ensure_ascii 를 사용한다. import json #파이썬 객체를 JSON으로 변환 : 인코딩 # json 모듈의 dumps 함수 이용 # dict 객체 std = { 'hak':'1001', 'name':'이자바', 'score':[ {'subject':'kor', 'grade':4.0}, {'subject':'eng', 'grade':3.5}, {'subject':'mat', 'grade':4.5} ] } #파이썬 dict 객체를 json 형식의 문자열로 반환 json_str ..

[파이썬] 정규식 🖋️ 파이썬 정규식 : 파이썬 정규식은 re 라는 표준 패키지를 이용한다. import re # 파이썬 정규식은 re 라는 표준 패키지를 이용 # math(pattern, string, flag) # : 해당 패턴으로 문자열이 시작하는지 판단, 시작하지 않으면 None print(re.match("a", "abc")) # print(re.match("b", "abc")) print(re.match("c", "abc")) print("---------------") # search(pattern, string, flag) # : 해당 패턴으로 문자열이 포함되어 있는지 판단, 포함되어 있지 않으면 None print(re.search("a", "abc")) # print(re.search(..

[파이썬] 파일 처리 🖋️ 파일 처리 : 텍스트 파일 저장을 위해 pathname 이 필요하다. open() 의 경우 파일을 쓰기 용도로 open 한다. 파일이 없으면 만들고, 있으면 지우고 다시 만든다. mode = "w" 는 쓰기 모드, mpde = "r" 는 읽기 모드이다. 인코딩도 같이 해준다. # 텍스트 파일 저장 pathname = 'C:/source/data/test.txt' # 파일을 쓰기 용도로 open # 파일이 없으면 만들고, 있으면 지우고 다시 만든다. f = open(pathname, mode="w", encoding="utf-8") for i in range(1, 21): data = "%d 라인 내용입니다... \n" % i f.write(data) #파일에 저장 f.close..

[파이썬] 예외 🖋️ 예외 : 예외가 발생하면 프로그램이 종료된다. 예외 발생시 프로그램 종료를 막기 위해서 try ~ except 문을 사용한다. try 안에 예외가 발생할 가능성이 있는 코드를 쓰고 except 안에 예외 발생할 때 실행할 코드를 작성한다. # 모든 예외처리 print("---시작---") try: # 예외가 발생할 가능성이 있는 코드 a = 10 b = 0 c = a / b print(f"{a} / {b} = {c}") except: #예외 발생할 때 실행할 코드 print("예외 발생...") print("---종료---") : 예외 회피 예외 발생할 때 실행할 코드에 pass 를 넣어 예외 회피 # 모든 예외처리 - 예외 회피 print("---시작---") try: # 예외가 ..

🖋️ 모듈 만들기 : 모듈이란 파이썬 코드를 논리적으로 묶어서 관리하고 사용할 수 있도록 하는 것이다. 보통 하나의 파이썬이 하나의 모듈이 된다. 모듈 안에는 함수, 클래스, 변수 들이 정의 될 수 있으며 실행 코드를 포함할 수도 있다. ✨ 모듈의 장점 - 단순화 - 협업 - 중복 방지 - namespace 분리 if__name__ = "__main__" 은 함수의 선언, 시작을 의미한다. ✨ 모듈의 위치 : 파이썬에서 모듈을 import 하면 그 모듈을 찾기 위해 다음의 경로를 순서대로 검색 1. 현재 디렉토리 2. 환경변수 PYTHONPATH 에 지정된 경로 3. Python이 설치된 경로 및 그 밑의 라이브러리 경로 ✨ 모듈 import 모듈을 사용하기 위해서 모듈을 import 하여 사용하며, i..

[파이썬] 클래스 다중상속, 추상 메서드 🖋️ 다중상속 : child 클래스의 아버지는 A, B 클래스 2명이다. A, B 클래스 모두 fun 이라는 동일한 메서드를 가지고 있는데, 동일한 메서드가 있는 경우 나열순서대로 찾는다. 그래서 A 클래스의 메서드가 나온다. # 다중 상속 class A: def fun(self): print("A함수...") def test(self): print("A_test...") class B: def fun(self): print("B함수...") def sub(self): print("B_sub...") class Child(A, B): #child의 아버지 2명 def write(self): self.fun() # 동일한 메서드는 나열순서로 찾는다. 그래서 A꺼나옴..