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Matlab 의 경우 . 하나 붙여서 structured instance 를 아무렇게나 생성하고 사용할 수 있다. 즉, dynamic 하게 구조체 안의 새 변수같은 것도 생성해 버리고 그 변수의 존재 여부로 간단히 체크하는 함수들을 제공한다. 잘못 사용하면 많은 에러를 생성할 가능성도 있지만, 복잡한 시스템 개발을 빠르게 진행할 때 생각보다 유용하게 써먹고 있는 것을 새 회사에 와서 보게 되었다. 그래서 혹시 파이썬도 비슷하게 클래스를 써 먹을 수 있나 테스트를 해 보니 코딩한 사람의 책임 하에서 어느정도 Matlab 스크립트에서 보던 것과 유사한 유연성을 발휘할 수 있는 듯 하다. 아마도 정식 프로그래밍으로는 권장하지 않는 스타일이 될 듯 하지만, 일단 편하게는 써 먹을 수 있을듯. 생각나는 데로 테스..

need to declare as a global in every scope global a;a = 1;disp(a)f1() function f1() global a; disp(a);end

from PIL import Image import numpy im = Image.open('c.tiff') #~ print(im) print(im.mode) imarray = numpy.array(im) print(imarray.shape) print(im.size) im2 = im.resize((3000,4000)) print(im2.size) im2.save('im2.tiff') Constructing images PIL.Image.new(mode, size, color=0) Creates a new image with the given mode and size. Parameters: mode – The mode to use for the new image. See: Modes. size – A 2..

https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])alist = list(a) print( a.ndim )print( a.shape )print( a.size ) b = np.arange(x1,x2,dx)b.reshape(ny, nx) np.zero( (ny,nx) )np.ones( (ny,nx) )np.empty( (ny,nx) )np.linspace( x1,x2,numpts ) h = np.hstack( (a,a,a,...) )v = np.vstack( (a,a,a,...) ) # subsetc = d[ 1:5, 2:4, ...] a.ravel() # flattened ..

As of anaconda 2.4.0, we ship python 3.5. Python 3.5 is built with visual studio 2015, which does not by default support windows xp. Supporting windows xp would require us to recompile all of our packages. What you can do instead is to install anaconda 2.3.0, which users python 3.4, and then update it: http://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2.3.0-Windows-x86.exe conda update condaconda updat..

슬슬 파이썬 3으로 넘어가야 할 시기가 오는 것 같다.코딩을 하면서 직접 겪으면서 배우게 python 2.7 과 3.x 와의 차이를 이곳에 정리해 놓는다. ### print파이썬 2 에서는 print 이후 프린트할 내용들을 , 로 연결해서 주욱 늘어놓을 수 있었다. 파이썬 3 에서는 ( ) 안에 넣어야 한다. 단, 파이썬 3 에서 괄호안에 주욱 써 넣던 것을 파이썬 2 로 거꾸로 가져오면 리스트를 만들어서 프린트 하는 것으로 바뀌게 되기에 주의할 것. ### map보통 매트릭스 형태의 텍스트 데이터를 읽어서 리스트에 넣을때 쓰곤 했었다. 예를 들면 # read cvs file in python 2.7 buf = open('GOOG.csv').read().replace(',',' ').split()whil..

https://www.python-course.eu/deep_copy.php >>> from copy import deepcopy>>>>>> lst1 = ['a','b',['ab','ba']]>>>>>> lst2 = deepcopy(lst1)>>>>>> lst2[2][1] = "d">>> lst2[0] = "c";>>>>>> print lst2['c', 'b', ['ab', 'd']]>>> print lst1['a', 'b', ['ab', 'ba']]>>> lst3 = lst1[:]>>> lst3['a', 'b', ['ab', 'ba']]>>> lst3[2][1]="d">>> lst3[0]="c">>> print lst3['c', 'b', ['ab', 'd']]>>> print lst1['a', 'b',..

LT 시뮬레이션을 하면서 곡면 surface 에 3D 패턴을 넣을때 필요에 의함 solidworks 에서 먼저 곡면 포인트를 뽑아내고 CR spline fitting 으로 더 세부적인 곡선을 만들고 python NFN 함수에 NFNXY [X,Y] 형태의 데이터를 주어서 x 값 주면 y 값을 linear interpolate 로 찾음 x 해당 position 을 찾는 것이 순차로 하면 너무 오래 걸리기에 binary searching 을 함 (속도 향상 great !!!) still slower than nonlinear curve function by TableCurve 2D solidworks 에서 곡선 포인트 뽑는 법 1. new sketch2 edit2. select spline line in th..

파이썬을 많이 사용하다보니 여러가지 편한 점 때문에 점점 CPP 사용이 뜸해져서 심지어 간단한 문법도 잊어버리는 것을 느꼈다. 다양한 데이터의 너무도 수월한 처리 능력에 파이썬을 많이 쓰기는 하지만, 간혹 상당히 부하가 많이 걸릴만한 수치계산이 필요한 경우가 있다. 그래서 간단한 코드로 수학 연산(삼각함수)의 속도 비교를 해 보았다. 사용한 툴들은 CPP 의 경우 Borland C++ 5.5 command line compiler 와 Anaconda 4.4.0 64비트에 포함된 Python 2.7.13 이고 둘 다 Windows 10 Pro 64bit 환경에서 돌렸다. Borland C++ 컴파일시에는 특별히 속도 향상을 위한 컴파일러 옵션은 주지 않고 컴파일한 코드를 사용했다. 속도 비교를 위한 코드는..

윈도우10 64비트에서 python 2.7.13 사용중 아무래도 numpy, scipy 등의 여러가지 라이브러리를 사용해야 할 필요성을 느낌. 문제는 numpy 는 zip된 설치프로그램을 받아서 setup.py 로 잘 설치를 했는데 scipy 는 에러가 나고 matplotlib 는 설치 프로그램을 다운받을 수 없었다. 주식 분석 등의 목적으로 선형회귀분석을 하려고 하는데 이것까지 다 생코드로 짜기도 그렇고, 앞으로 machine learning 등을 연습하기 위해서라도 아예 pandas, anaconda 같은 패키지를 사용해 보기로 함. 기존에 64비트 python 2.7.13 설치된 상태 (pillow, numpy, xlrd 등이 설치되어 있음) 에서 anaconda 설치 후 scipy를 사용하려 해 ..