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# 외부 데이터파일 읽기 read.table()read.csv() read.table(filename, header=TRUE/FALSE, sep=",", stringAsFactor=FALSE, # 문자형 데이터를 요인으로 인식할지 여부 na.strings="" # 결측값 표시 ) R 에서는 # 를 인식하지 않으므로 # 기호를 이용해서 부가적 설명을 덧붙일 수 있다. 예: xy.txt # this is test dataX Y-44.035144432717224.8531686381624-50.4510582988517-9.06068027639897-35.8331034977223-40.7187000887711-7.26335925565449-60.904597822350127.3086514849196-64.30204..

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 ..

Solution - Property Application - check Target frameworkCompile - configuration (Active/release) Platform (any cpu)References - Copy Local TruePublish 에서 Publish Now 로 해도 되고 그냥 Build 한 후 bin\release 의 것들 복사해서 사용

예전에 작성해 놓은 코드가 있었는데 까맣게 잊고는 for loop 로 무식하게 처리하는 프로그램을 만들어 쓰고 있었다. -_- 코드에서 유의할 점은 0::5 같은 형식으로 시작, 끝은 마지막까지, 그리고 step 5 로 일종에 내재된 for loop 를 쓰듯 리스트를 작성하는 것이고, 다음으로 리스트 내용이 string 인데 그것을 원하는 타입으로 바꾸면서 다른 리스트에 옮기는 과정이 map() 함수를 사용해서 깔끔하게 처리할 수 있다는 점. def ReadXgrid(xgridname):try:f=open(xgridname)except:print xgridname, "open error"quit()s=f.read()f.close()s1=s.split()# xgrid format : x_pos feat_n..

예전에는 윈도우즈에서는 기본적으로 pip 가 지원되지 않아서 setuptools 라던가 pip 를 따로 다운받아 설치하거나, 아니면 소스를 받아서 python setup.py install 식으로 설치하는 불편함이 있었다. 이런 불편함 때문에 가급적이면 파이썬 프로그래밍을 할 경우는 가상머신을 써서라도 리눅스에서 하는 쪽을 선호했었는데 이제보니 python 2.7.9 나 python 3.4 버전부터는 윈도우즈 버전에서도 파이썬 그 자체에 이미 pip 가 지원되고 있었다. 혹시나 해서 내가 쓰고 있던 윈도우즈 파이썬 버전을 살펴보니 2.7.3 이었다. 날쌔게 최신 버전 2.7.13 과 3.6.0 을 받아서 일단 2.7.13 버전을 새로 설치하고 (그냥 설치하니 기존것 덮어쓰는 것 같았다. 덕분에 기존에 쓰..

import globimport os pwd = os.getcwd()os.chdir(pwd) searchkey = raw_input("input searching file name : ")filelist = glob.glob(searchkey)for filename in filelist: print filenameprint replacefrom = raw_input("input string to replace from : ")replaceto = raw_input("input string to replace to : ") for filename in filelist: newfilename = filename.replace(replacefrom, replaceto) print filename, '-->',..

import inspect def test():print inspect.stack()[0][3]

생각해 보면 컴퓨터를 사용한 지 꽤나 오래 되었다. 비록 전공으로 컴퓨터 관련 교육을 받거나 한 일은 전무하지만 컴퓨터, 특히 프로그래밍 관련해서는 나름 짬밥수가 있는 편이라 생각한다. IT 세상은 빨리 변한다. 정신이 없을 만큼. 그런데 나의 컴퓨터 이력에는 상당히 구태의연하다거나 과거의 익숙함에서 벗어나길 싫어하는 경향이 있다. 몇가지 예로는 아직도 오래된 소프트웨어들을 상당히 많이 사용한다. 이는 단순히 취미로 레트로 게임 등을 즐기는 것과는 다르다. 실제 업무등에도 옛 소프트웨어를 사용한다는 의미이다. 몇가지 예로는 윈도우즈 상에서 프로그래밍용 에디터를 아직까지도 EditPlus 2.x 를 많이 쓰고 있다. 처음에 이 소프트웨어를 선택한 이유로는 그 당시의 윈도우즈(아마도 98 아니면 2000) ..