Figure Object Figure Object는 크게 두가지로 구성(Attribute)이 되어 있다. data : 여기에서는 그래프와 관련된 각종 정보가 담긴 데이터를 의미한다. 예를 들면, 산점도를 그린다면, X와 Y값의 정보를 확인할 수 있다. 그래프의 색상도 정의할 수 있다. layout : data외의 모든 것은 layout에 속한다. 기본적으로 layout은 그래프의 Styling 요소들이 들어 있다. 예를 들면, X축, Y축의 제목, 색상 등을 변경하고자 할 때는 layout에 접근해야 한다. 간단하게 Figure Object를 정의해본다. import plotly.graph_objects as go fig = go.
개요 Plotly 그래프의 기본 생태계를 익히도록 한다. Plotly 그래프를 작성하도록 한다. 라이브러리 불러오기 본 코드는 모두 Local 가상환경을 설치한 후, Jupyter Lab에서 작성했다. 해당 설치 과정은 본 블로그에서는 생략한다. 참조 : https://dojang.io/mod/page/view.php?id=2470 현재 plotly 버전은 다음과 같다. import plotly print(plotly.__version__) 5.1.0 로컬 환경에서 Jupyter notebook에서 plotly 그래프가 간혹 나타나지 않는 경우가 있다. 그런 경우, 아래와 같이 추가로 설치를 진행한다. jupyter labextension install jupyterlab-plotly 설치가 완료되었다면, 아래와 같은 코드를 추가로 실행한다. import plotly plotly.
개요 Flask 웹개발을 통해 간단한 Resume를 작성해본다. 가상환경 프로젝트 폴더에 가상환경을 설치한다. virtualenv venv created virtual environment CPython3.9.12.final.0-64 in 5343ms creator CPython3Windows(dest=C:\Users\human\Desktop\flask-resume-evan-examples\venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\human\AppData\Local\pypa\virtualenv) added seed packages: pip==22.2.2, setuptools==63.2.0, wheel==0.37.1 activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator 라이브러리 설치 가상환경에 접속 후, Flask 라이브러리를 설치한다. pip install Flask [app.py](http://app.py) 에 다음과 같이 작성한다. from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): first_name = 'Evan' return render_template('index.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 기존 Flask-Dash-Heroku 연동 예제를 업그레이드 한다. Flask Factory Application의 기본 개념 및 Blueprint의 기본 개념을 이해한다. Dash App을 Flask Factory Application에 맞추어 가공 한다. 리뷰 기존 필자가 작성해두었던 Flask-Dash-Heroku App을 리뷰한다. 참조 : Flask-Dash-Heroku 연동 참조 : Dash App Using Flask Factory Pattern and Blueprint - 1 미리보기 다음과 같이 메뉴가 있도록 코드를 작성할 예정이다.
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개요 Flask 및 Dash를 활용하여 간단한 대시보드를 생성할 수 있다. 기존 구현한 대시보드를 Heroku에 배포할 수 있다. 사전준비 파이썬 가상환경 설치 및 기존 라이브러리에 대한 이해가 어느정도 있음을 가정한 상태에서 본 블로그를 작성했음을 유의한다. Heroku 회원가입 및 로그인이 되어 있어야 한다. Step 1. Github Repo생성 Github Repo 생성 시, 중복되지 않을 법한 이름으로 생성 필자 Repo : flask-heroku-dash-evan1234 해당 Repo를 로컬로 가져온다. git clone https://github.com/your_name/your_unique_repo.git Step 2. 가상환경 설치 및 주요 라이브러리 설치 먼저 가상환경을 설치한다.
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개요 Scikit-Learn 모델을 만든 후, MLFlow로 모델을 배포한다. 머신러닝 코드에 대한 설명은 생략한다. 가상환경 설정에 관한 내용도 생략한다. 라이브러리 불러오기 기존 코드에서 mlflow 라이브러리만 추가한다. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import seaborn as sns import mlflow import mlflow.sklearn from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import roc_auc_score, plot_roc_curve, confusion_matrix print(f"numpy version {np.
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