emmaiswatson Developer emmaiswatson Developer

Anaconda prompt에서 cd 명령어를 사용해 requirements.txt가 저장되길 원하는 폴더로 이동한다. cd 경로 저장하기 원하는 환경을 실행한다. conda activate 환경이름 해당 환경을 txt 파일로 저장한다. 이때, txt 파일 이름을 원하는대로 설정할 수 있다. conda list --export > requirements.txt 해당 디렉토리에 requirements.txt 파일이 저장된 것을 확인할 수 있다. 나는 지우고 재설치하기 위해 여러 환경에 대해 requirements.txt를 추출해서 파일이 많이 생겼다.

1. 가장 간단한 코드는 set(집합)의 성질을 이용하는 것이다. 집합은 반복되는 원소를 동시에 여러 개 가질 수 없다. 리스트를 집합으로 바꾸고, 다시 리스트로 바꿔주어 중복을 제거할 수 있다. my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_list = list(set(my_list)) print(unique_list) 2. 두번째 방법은 직관적으로 이해하기 쉬운 방법이다. 새로운 리스트를 만들어 원소를 하나씩 옮겨가면서 이미 있는 원소이면 추가하지 않는 방법이다. original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] new_list = [] for i in original_list: if i not in new_list: new_list.append(i) prin..

오름차순 정렬 코드 (12345) #오름차순 정렬 my_list = ['banana', 'apple', 'orange', 'pear'] sorted_list = sorted(my_list) print(sorted_list) #결과 #['apple', 'banana', 'orange', 'pear'] 내림차순 정렬 코드 (54321) #내림차순 정렬 my_list = ['banana', 'apple', 'orange', 'pear'] sorted_list = sorted(my_list, reverse=True) print(sorted_list) #결과 #['pear', 'orange', 'banana', 'apple']

#list A에서 list B의 항목 제거 #list B의 원소들은 b for b in B: if b in A: A.remove(b)

1년 넘게 안 쓰다 오랜만에 블로그에 글을 써봅니당. 파이썬으로 300*300 픽셀의 이미지를 150*300 픽셀로 줄여볼게요. import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np img_path = '이미지경로/파일이름.jpg' img = Image.open(img_path) imgnp = np.array(img) plt.imshow(imgnp, aspect='auto') #aspect='auto'로 지정하면 이미지가 지정된 크기에 맞게 늘어남 #interpolation 방식은 여러가지 지정 가능 (참고: https://matplotlib.org/stable/gallery/images_contours_and_fields/in..

GPU sync failed 에러가 떴다. 러닝 시작한 것 확인하고 잤는데 에러 떠 있어서 확인해보니 전용 GPU메모리의 50% 정도를 이미 다른 곳에서 점유하고 있었다. 나머지 것들을 shutdown시켰다. 다시 실행해보려는데 안 됨. 그냥 jupyter notebook을 재실행했더니 다시 잘 된다. 이제 돌리기 전에 전용 GPU 메모리 사용량을 미리 확인하고, 깔끔하게 낮춘 후, 돌려야겠다.