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Polar Coordinate Polar Plot Polar coordinate, 즉 극좌표계를 사용하는 시각화 방법이다. 좌표계 위에 나타낼 수 있는 거리 R 그리고 각도 theta를 사용한다. 각을 표현할 수 있기에 rotation 회전이나 periodicity 주기성과 같은 각도의 특성을 나타내기에 적합하다. projection = polar 를 사용하면 x의 subplot이 polar plot으로 바뀌게 된다. scatter, line, bar plot 모두 극좌표계로 맵핑하여 polar plot으로 만들 수 있다. Matplotlib logo에 사용된 plot이 polar coordinate에 bar 형식으로 시각화 한 것이다. Data Converting 데이터를 polar coordinate..

1. Bar Plot 막대그래프 a.k.a. bar chart, bar graph 막대그래프의 한 막대는 보통 하나의 category나 group을 나타낸다. 또한 각 막대를 그룹으로 묶어서 비교할 수도 있다. 막대의 길이가 나타내는 수치를 비교하며 데이터를 분석한다. 기본 방식은 .bar()로 만든 막대그래프는 x축에 category, y축에 값을 그려낸다. 반대로 .barh()는 x축에 값, y축에 category를 그린다. 2. Line Plot 선 그래프 a.k.a. 꺾은선 그래프, line chart, line graph 일반적으로 연속형 값들을 선으로 나타내며, 분리된 각각 하나의 데이터 포인트를 표현할 때는 점으로 나타낸 후 선으로 연결된다. 보통 시간이 지나면서 변화하는 값을 나타낼 때 사..

What is data visualization? 데이터 시각화란? to represent data with graphics; need to map data to graphics 데이터 시각화를 통해 데이터를 그래픽으로 맵핑시킨다. Factors (tasks) to consider 시각화할 때 고려할 것들 objective 목적. 왜? audience. 누구를 위해? data 데이터. 어떤 종류? story 이야기. 인사이트를 어떤 순서로 전달할 것인가? method 방법. 어떻게 효과적으로 콘텐츠를 전달할 것인가? design 디자인. UI 등. Elements of Data Visualization 시각화의 요소 1. Understanding Data 데이터 이해하기 Ways to look at da..

1. 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/11657 11657번: 타임머신 첫째 줄에 도시의 개수 N (1 ≤ N ≤ 500), 버스 노선의 개수 M (1 ≤ M ≤ 6,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 M개의 줄에는 버스 노선의 정보 A, B, C (1 ≤ A, B ≤ N, -10,000 ≤ C ≤ 10,000)가 주어진다. www.acmicpc.net 2. 문제 해석 input: 도시의 개수 N 버스 노선의 개수 M M개의 줄에 각 버스 노선의 정보 A (시작도시), B (도착도시), C (이동시간) C == 0, 순간이동 C < 0, 타임머신으로 시간 되돌아감 output: 1번 도시에서 출발해서 무한히 과거로 갈 수 있으면, print("-1") OR N-1번 출력..

What is vector? list of array containing numeric elements represents a point in n-dimensional space; distance from origin multiplying a number to a vector will only change the length of vector 벡터는 숫자를 성분으로 갖고 있는 리스트나 배열이다. n차원에 있는 하나의 점을 나타내며 원점에서부터 그 점까지의 거리를 나타내기도 한다. 벡터에 숫자를 곱하면 벡터의 길이만 바뀌고 방향은 바뀌지 않는다. With vectors with same shape, you can... add subtract multiply (a.k.a. Hadamard product, 성..

installations: pandas == 1.0.1 openpyxl xlrd df = pd.read_excel(PATH_TO_EXCEL_FILE, sheet_name=0, engine="openpyxl")

강의 링크: https://www.edwith.org/medical-20200327 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 강좌소개 : edwith - DGIST 박상현 교수 www.edwith.org 1-1. Overview Ways to analyze images: classification: 분류 segmentation: 영상에서 부분을 추출해서 분석 enhancement: noise improvement registration: 영상들을 비교하기 위해 두 영상을 맞추어주기 1-2. Intro 인공지능을 활용하여 조기 진단이 가능하고, 영상 분석에 도움을 주고, 수명을 예측하고, 안전성을 향상할 수 있다. Deep Learning 기법들의 성능들이 좋아지고 있고, classificati..

Removes entire directory rm -r DIR_NAME Unzip a zip file into current directory unzip ZIP_FILE_NAME Copy content into current directory cp -r TO_BE_COPIED_CONTENT_PATH DESTINATION_PATH

DCM 확장자 파일을 처음 본다. 이 낯선 파일을 이미지로 보고 싶어서 matplot을 이용해보았다! import pydicom import matplotlib.pyplot as plt dicom_path = "PATH-TO-DCM-FILE" ds = pydicom.dcmread(dicom_path) plt.imshow(ds.pixel_array) 내가 받은 파일은 이렇게 plot하니 푸른빛이 났다. 모든 dcm 파일이 이런 색인지는 잘 모르겠다... matplot에 있는 기능들 사용하면 색감을 바꿀 수 있겠지? 아래는 딥러닝 모델에 사용하기 위해 numpy array로 받기. import pydicom dicom_path = 'PATH-TO-DCM-FILE' ds = pydicom.dcmread(dic..

Data Source: https://www.nature.com/articles/s41591-021-01593-2 This journal paper uses data collected from smartwatch to predict possible COVID-10 infection. I wish to use this data to train deep learning model to see whether or not the prediction result will improve.