중앙값 함수(Median Function) numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False) 주어진 데이터의 중앙값(=중간값)을 반환합니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, 평균 값을 연산할 입력 배열 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ out : 출력(선택 사항), 기본값 = None으로 결과를 저장할 대체 출력 배열 ‣ overwrite_input : 입력 덮어쓰기(선택 사항), 기본값 = False로 불리언 값으로 설정 ‣ keepdims : 차원 유지, Bool 값으로 설정하고 True일 경우출력에서의 차원을 입력과 동일하게 유지 ‣ median : ndarray, 결..
누적 합산 함수(Cumulative Sum Function) numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)[source] 주어진 축을 따라 요소의 누적 합계를 반환합니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, 평균 값을 연산할 입력 배열 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ dtype : 데이터형(선택 사항), 사용할 데이터형을 지정 ‣ out : 출력, 기본값 = None으로 결과를 저장할 대체 출력 배열 ‣ Return : cumsum_along_ndarray, out이 지정되지 않으면 새로운 배열 값 반환, 지정된 경우는 참조 값을 반환 (a와 형태 및 크기가 같음) 예제(Example) import numpy as np..
엑셀 파일 엑셀 파일 구성 예제 실행시 사용하였던 엑셀 파일 데이터 및 시트 정보 ▪ 3행 4열 데이터셋 ▪ 3개 시트로 구성 엑셀 시트 복사 import openpyxl from openpyxl import workbook # You must change the physical path before running this script. currPath = "C:/Users/natio/OneDrive - 성균관대학교/99. Personal Blog/05. Python/05. OPENPYXL_XLRD_XLWT/01. Excel Sheet/" # Load the excel file wb = openpyxl.load_workbook(filename=currPath+"Sample Sheet File.xlsx")..
엑셀 파일 엑셀 파일 구성 예제 실행시 사용하였던 엑셀 파일 데이터 및 시트 정보 ▪ 3행 4열 데이터셋 ▪ 3개 시트로 구성 엑셀 시트 추가 import openpyxl from openpyxl import workbook # You must change the physical path before running this script. currPath = "C:/Users/natio/OneDrive - 성균관대학교/99. Personal Blog/05. Python/05. OPENPYXL_XLRD_XLWT/01. Excel Sheet/" # Load the excel file wb = openpyxl.load_workbook(filename=currPath+"Sample Sheet File.xlsx")..
합산 함수(Sum Function) numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=, where=)[source] 지정된 축을 따라 배열 요소의 합을 구해줍니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, 평균 값을 연산할 입력 배열 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ dtype : 데이터형(선택 사항), 사용할 데이터형을 지정 ‣ out : 출력, 기본값 = None으로 결과를 배치할 대체 출력 배열 ‣ keepdims : 차원 유지, Bool 값으로 설정하고 True일 경우출력에서의 차원을 입력과 동일하게 유지 ‣ initial : 초기 값 설정, 합산 전 초기 값 설정 ‣ where : 피연산자와..
분산 함수(Varirance Function) numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=)[source] 지정된 축을 따라 배열 요소의 분산을 구해줍니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, 평균 값을 연산할 입력 배열 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ dtype : 데이터형(선택 사항), 사용할 데이터형을 지정 ‣ out : 출력, 기본값 = None으로 결과를 배치할 대체 출력 배열 ‣ ddof : 델타 자유도, 기본값=0로 분산 계산에 사용될 데이터셋의 개수 N 설정 ‣ keepdims : 차원 유지, Bool 값으로 설정하고 True일 경우출력에서의 차원을 입력과 ..
표준 편차(Standard Deviation(STDEV) Function) numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=)[source] 입력된 배열의 표준 편차(Standard deviation)를 구해줍니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, 평균 값을 연산할 입력 배열 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ dtype : 데이터형(선택 사항), 사용할 데이터형을 지정 ‣ out : 출력, 기본값 = None으로 결과를 배치할 대체 출력 배열 ‣ ddof : 델타 자유도, 기본값=0로 표본표준편차 계산의 기본이 되는 분모를 지정 ※ ddof=0일 경우 자유도가 n이므로 '모표..
평균 함수(Mean Function) numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, *, where=) 지정된 축을 따라 배열의 평균을 구해줍니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, 평균 값을 연산할 입력 배열 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ dtype : 데이터형(선택 사항), 사용할 데이터형을 지정 ‣ out : 출력, 기본값 = None으로 결과를 배치할 대체 출력 배열 ‣ keepdims : 차원 유지, Bool 값으로 설정하고 True일 경우출력에서의 차원을 입력과 동일하게 유지 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부울 배열을 승인, True 값은 해당 위치에서 ufunc를 계..
역수 함수(Reciprocal Function) numpy.reciprocal(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값에 대해서 역수(1/x) 기능을 수행합니다. ▪Parameters ‣ x : 입력 배열, ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부울 배열을 승인, True 값은 해당 위치에서 ufunc를 계산, False 값은 출력만으로 값을 유지 (스칼라가 아닌 입력을 사용하므로 일반 인수에는이 인수를 사용할 수 없음) ..
들여쓰기(Identation) 들여쓰기는 코드를 일정 간격 띄워서 작성하는 방법입니다. C, C++, Java 등의 언어에서는 { }를 기준으로 코드를 작성하기 때문에 들여쓰기에 관대한 편이지만 파이썬 같은 경우 들여쓰기를 잘못 지정할 경우 "IndentationError: 예기치 않은 들여쓰기" 메시지가 나타납니다. # 들여쓰기 Error 예시 print("Hello World!!") print("Welcome to the Python World.") # 실행 결과 File "", line 2 print("Welcome to the Python World.") IndentationError: unexpected indent ¹들여쓰기를 해야하는 상황에서 들여쓰기 하지 않은 경우에는 "Indentatio..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver 실습 방법 ◾ NI Data 장비를 이용한 Counter Input Read Pulse Frequency 예제 ◾ CO에서 나오는 Pulse Train 정보를 새로운 CI로 받아서 확인하는 예제 ◾ NI MAX에서 펄스 트레인을 생성하고 Python으로 펄스 주파수를 측정하여 결과를 명령창에서 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import time from ast import Break from nidaqmx.constants import FrequencyUnits, E..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver 실습 방법 ◾ NI Data 장비를 이용한 Counter Input Read Pulse Period 예제 ◾ CO에서 나오는 Pulse Train 정보를 새로운 CI로 받아서 확인하는 예제 ◾ NI MAX에서 펄스 트레인을 생성하고 Python으로 펄스 주기 측정하여 결과를 명령창에서 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import numpy as np from nidaqmx.constants import TimeUnits, AcquisitionType with nidaq..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver 실습 방법 ◾ NI Data 장비를 이용한 Counter Input Read Pulse Width 예제 ◾ CO에서 나오는 Pulse Train 정보를 새로운 CI로 받아서 확인하는 예제 ◾ NI MAX에서 펄스 트레인을 생성하고 Python으로 펄스 주기 측정하여 결과를 명령창에서 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx from nidaqmx.constants import TimeUnits, Edge with nidaqmx.Task() as task : task.ci_cha..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver 실습 방법 ◾ NI Data 장비를 이용한 Counter Input Read Pulse Period 예제 ◾ CO에서 나오는 Pulse Train 정보를 새로운 CI로 받아서 확인하는 예제 ◾ NI MAX에서 펄스 트레인을 생성하고 Python으로 펄스 주기 측정하여 결과를 명령창에서 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx from nidaqmx.constants import TimeUnits, Edge, CounterFrequencyMethod with nidaqmx.Tas..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver 실습 방법 ◾ NI Data 장비를 이용한 Counter Output Continuous Sampling 예제 ◾ Counter Output에서 나오는 Pulse Train 정보를 AI로 받아서 확인하는 예제 ◾ UI 툴은 따로 사용하지 않아 NI MAX에서 Analog Input 값으로 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' from ast import Break import nidaqmx from nidaqmx.constants import FrequencyUnits, Level, Acquisiti..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver 실습 방법 ◾ NI Data 장비를 이용한 Counter Output Finite Sampling 예제 ◾ Counter Output에서 나오는 Pulse Train 정보를 AI로 받아서 확인하는 예제 ◾ UI 툴은 따로 사용하지 않아 NI MAX에서 Analog Input 값으로 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx from nidaqmx.constants import FrequencyUnits, Level, AcquisitionType with nidaqmx.Task()..
OPENPYXL◾ Python으로 엑셀을 다루기 위한 라이브러리◾ 대표적인 Excel(*.xlsx 파일) 관련 모듈로 읽기/쓰기 모두 가능◾ 공식문서 페이지 : OPENPYXL(https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/index.html) XLRD/XLWT (MS 구버전용)◾ Python으로 엑셀을 다루기 위한 라이브러리◾ Excel 97-2003(*.xls 파일)을 다룰 때 사용◾ Excel Read/Write로 XLRD는 'Excel Read', XLWT는 'Excel Write'라는 의미◾ 공식문서 페이지 : XLRD(https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/api.html) ..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver, numpy 실습 방법 ◾ NI DAQ 장비를 이용한 Digital Input Continuous Sampling 예제 ◾ 서로 다른 Digital Port의 0~2번 line을 물리적으로 연결 ◾ UI 툴은 따로 사용하지 않아 NI MAX에서 디지털 출력을 하고 명령창에서 Input 값 출력해서 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import time import numpy as np from ast import Break from nidaqmx.constants imp..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver, numpy 실습 방법 ◾ NI DAQ 장비를 이용한 Digital Output Continuous Sampling 예제 ◾ Digital Output 1채널과 Analog Input 1채널을 물리적으로 연결 ◾ UI 툴은 따로 사용하지 않아 Python에서 디지털 출력을 하고 NI MAX에서 정상 동작하는지 AI로 확인 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import numpy as np from ast import Break from nidaqmx.constants impo..
원소 곱 반환 함수(Prod Function) numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=, where=) 객체의 행 또는 열의 요소들을 곱한 값을 반환합니다. (product 메소드와 동일) ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, ndarray ‣ axis : 축 설정(선택 사항), Default=None으로 입력 배열 요소의 모든 값을 곱함 {0 : 열, 1 : 행} ‣ dtype : 데이터 타입 변환 설정(선택 사항), 자세한 사항은 numpy 사이트의 dtype 링크 참조 ‣ out : 출력 대체 배열(선택 사항), 결과를 배치할 대체 출력 배열로 예상 출력과 같은 형태여야하지만 필요시 값이 캐스팅되기도 함 ‣ kee..
실습 구성 ▪ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ▪ DAQmx Driver, numpy 실습 방법 ▪ NI DAQ 장비를 이용한 Analog Output Continuous Sampling(HW Timing) 예제 제작 ▪ AO 1채널과 AI 1채널을 물리적으로 연결 ▪ NI MAX 테스트 패널에서 AI를 계속 연속 샘플링하고 있고 Python으로 Sinewave 출력 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import numpy as np import math from ast import Break from nidaqmx.constants import ..
실습 구성 ▪ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ▪ DAQmx Driver, numpy 실습 방법 ▪ NI DAQ 장비를 이용한 Analog Output Finite Sampling(HW Timing) 예제 제작 ▪ AO 1채널과 AI 1채널을 물리적으로 연결 ▪ NI MAX 테스트 패널에서 AI를 계속 연속 샘플링하고 있고 Python으로 Sinewave 출력 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import numpy as np import math from nidaqmx.constants import AcquisitionType, Edge samp..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver, matplotlib, numpy 실습 방법 ◾ NI DAQ 장비를 이용한 Analog Input Continuous Sampling(HW Timing) 예제 제작 ◾ AO 1채널과 AI 1채널을 물리적으로 연결 ◾ 출력은 NI MAX 테스트 패널에서 업데이트하고 입력받은 데이터를 Matplotlib로 디스플레이 * matplotlib쪽 스터디 되는대로 수정 필요할 수도 있음. 현재 실제 매Cycle마다 N채널 데이터처럼 그림 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import n..
실습 구성 ◾ NI Data Acquisition Device : USB-6212 ◾ DAQmx Driver, matplotlib 실습 방법 ◾ NI DAQ 장비를 이용한 Analog Input Continuous Sampling(SW Timing) 예제 제작 ◾ AO 1채널과 AI 1채널을 물리적으로 연결 ◾ 출력은 NI MAX 테스트 패널에서 업데이트하고 입력받은 데이터를 Matplotlib로 디스플레이 * matplotlib쪽 스터디 되는대로 수정 필요할 수도 있음. 현재 실제 매Cycle마다 N채널 데이터처럼 그림 ''' Copyleft © MoonNote 작성자 : MoonNote 블로그 주소 : MoonNote.tistory.com ''' import nidaqmx import matplotl..
나머지 값 구하기 함수(Mod Function) numpy.mod(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 나누기 연산 후 나머지 값을 반환합니다. (연산자 '%'와 같은 역할) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부울 배열을 승인, True 값은 해..
matplotlib.pyplot.subplots matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) ▪Parameters ‣ [nrows, ncols] : 기본값 : 1(int), 하위 플롯 그리드의 행/열 개수 ‣ [sharex, sharey] : bool 또는 {'none', 'all', 'row', 'col'}, 기본 값 : False, x(sharex) 또는 y(sharey) 간의 속성 공유 제어축 ▪ True 또는 'all' : x축 또는 y축은 모든 하위 플롯에서 공유 ▪ False 또는 'none' : 각..
나머지 값 구하기 함수(Remainder Function) numpy.remainder(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 나누기 연산 후 나머지 값을 반환합니다. (연산자 '%'와 같은 역할) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부울 배열을 승..
식별자(Identifier) 식별자(Identifier)란 상수, 변수 또는 함수 등의 이름을 가르키며 다른 것과 구분지을 수 있는 것을 말합니다. 식별자는 A-Z로 시작하고 밑줄(_), 숫자(0~9)를 사용할 수 있으며 특수 문자(@, $, #, % 등)는 사용할 수 없습니다. 대소문자를 구별하기에 동일한 이름이어도 대소문자 입력에 유의해야합니다. 지정할 때에는 이름만 보아도 뜻을 바로 파악할 수 있도록 지정하는 것이 좋습니다. 따라서 이름을 지정하는 것 또한 코딩 스타일의 일부라고 보고 일반적으로 많이 표기하는 4가지 방법을 참고하여 표기하는 습관을 들이는 것이 좋아보이네요. 1. 카멜 표기법(Camel Case) 여러 단어를 연달아 사용할 때 각 단어의 첫 글자를 대문자로 적되 맨 앞에 오는 글자는..
키워드(Keyword) 파이썬에서 이미 예약되어있는 문자열로서 다른 용도로 사용이 불가한 문자를 말합니다. 총 34개로 True, False, None을 제외한 대부분 문자들은 소문자로 작성되어집니다. 키워드는 변수, 클래스 또는 함수 등의 이름으로는 지정이 불가하니 반드시 알아두도록 합니다. 키워드 확인 코드 import keyword print(keyword.kwlist) 실행 결과 ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', '..
Matplotlib ◾ Numpy 라이브러리를 활용한 플로팅 라이브러리(Numpy 참고 포스팅) ◾ Numpy 또는 pandas 등의 데이터를 시각화 해주는 파이썬 라이브러리 ◾ 범용 GUI 툴킷을 사용하여 Application에 플롯을 포함하기 위한 객체 지향 API 제공 (Tkinter, wxPython, Qt, GTK) 설치(Installation) pip 이용시, pip install matplotlib conda를 사용한다면, conda install matplotlib 심플 예제(Example) ◾ 배열 생성 #Python에서 라이브러리를 호출하는 방법 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi..