자동차 설계하기..

파이썬 큐티를 우분투에 설치하는 과정을 다룹니다. pyqt는 파이썬으로 GUI를 구현하는 프로그램입니다. 터미널을 켭니다. sudo apt-get install qt5-default 22.04에서는 밑에를 다운받으라고 함 sudo apt-get -y install python3-pyqt-distutils 어 혹시 이부분 오류가 발생하면 다음을 설치하세요 sudo apt-get install qtbase5-dev qtchooser qt5-qmake qtbase5-dev-tools https://kangjik94.tistory.com/m/74 우선 qt5-default를 설치합니다. 중간에 -y를 넣으면 더빨리설치되겠죵 sudo apt-get install qttools5-dev-tools qttools5-..

저는 VM웨어로 진행합니다. 우선 아두이노 사이트로 접속합니다. https://www.arduino.cc/ Arduino - Home www.arduino.cc 소프트웨어 다운로드로 들어갑니다. Linux zip파일로 다운로드 받습니다. 그럼 다운로드가 진행될 것입니다. 다운받은 파일을 Downloads에서 Home으로 빼놓읍시다. 이제 터미널을 켜세요. 압축을 해제하고 설치를 진행할 것입니다. $ unzip ar (tap누르고 엔터) $ mkdir ~/arduino $ cp -r ar(tap누르기)* ~/arduino/ $ cd ~/arduino $ ./arduino-ide 압축을 해제하고 폴더를 만들고 arduino 폴더에 복사합니다 다운로드 받은 폴더로 가서 다음의 명령어를 입력하면 실행됩니다. 근..

ㅇ 머신러닝이란 무엇인가? - 프로그래밍 하지 않고, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법 - 경험으로부터 학습한다. 머신러닝용 파이썬 가상환경 만들기 윈도우 환경에서는 다음과 같이 진행합니다. 2. anaconda 환경설정 방법 (tistory.com) 2. anaconda 환경설정 방법 이번 글에서는 아나콘다의 설정을 다루는 방법을 배우고자 합니다. 파이썬으로 진행을 하다보면 의존성 문제가 걸리는 경우가 잦다고 합니다. 예를 들어 A 프로그램을 돌리기 위해서는, B프로그 kimbrain.tistory.com (만약에 아나콘다가 없다면 해당 글의 카테고리의 다른 긋을 참고하시면 됩니다.) 우분투 환경에서는 다음의 글에서 jupyter notebook 설치과정을 따라 진행합니다..

이 글은 pinkLab의 강의자료를 참고하여 작성되었습니다. 레포지토리를 새로 만듭시다. 로컬에 하나를 clone으로 만듭시다. 폴더로 이동해서 test.txt를 작성합니다. 그 다음에 브렌치를 하나 만듭니다. 그리고 이 친구도 test.txt를 생성합니다. 이제 merge를 진행하기 위해 code . 을 명령어로 입력하여 실행합니다. 이 4줄? 을 추가하고 저장합니다. main branch로 넘어와서 dev와 merge를 합니다. 그러면 test.txt는 다음처럼 수정됩니다. 그러나 같은 줄을 건들인 상태라면 충돌이 일어나게 됩니다. mster에서 test.txt를 수정하자 이 상태에서 dev2 브렌치를 하나 만들자 master 브렌치에서 test.txt를 수정하고 커밋한다. dev2에서도 파일을 수정..

이 글은 PinkLab의 강의자료를 바탕으로 작성되었습니다. git clone 실무에 나가면 직접 레포지토리를 작성하는게 아니라 서버에 있는 레포지토리를 가져오는 경우가 많다고 합니다. 일단 깃헙 홈페이지로 이동합니다. 이런식으로 새로운 레포지토리를 하나 작성합니다. 그러면 서버에 만들어진 레포지토리를 로컬로 가져와야합니다. 그럴 때 사용하는 명령어가 git clone입니다. 이 주소를 복사합니다. 토큰을 발급받은 분은 토큰을 넣어주어야 할 것 입니다. 그러면 git bash(윈도우), 터미널(우분투)를 작동시킵니다. 저는 D드라이브에 test 폴더를 만들었습니다. 여기에 방금만든 레포지토리를 연결시킵시다. clone의 장점은git init이 필요가 없습니다. 아까 복사해놓은 주소를 넣고 토큰을 삽입해주..

우선 우리의 발표자료는 서울시 교통량 발표자료.pdf - Google Drive 서울시 교통량 발표자료.pdf drive.google.com 에서 확인하실 수 있습니다. 물론 Git에도 올라가 있습니다. pdf의 제작에는 디자인 관련 일을 하시고 계신 팀원분께서 힘써주셨습니다 첫 팀프로젝트로서 느낀 감정과 배울점 내가 잘했던 것과 못했던 것을 정리하는 시간을 가지려고합니다.

팀원의 데이터가공내용을 정리하여 올리는 글입니다. 제가 만든 것이 아니기 때문에 설명이 빈약합니다. 데이터 출처 서울시 주차장 확보율 통계 서울시 주차장 확보율 통계> 데이터셋> 공공데이터 | 서울열린데이터광장 (seoul.go.kr) 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 서울시 주차장 통계 서울시 주차장 (동별) 통계> 데이터셋> 공공데이터 | 서울열린데이터광장 (seoul.go.kr) 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 서울시 불법주정차 단속 현황 통계자료 < 교통 < 서울특별시 (seoul.go.kr) 통계자료 통계자료 news.seoul.go.kr 우선 통계 데이터를 정리하고 가공합니다. import pan..

이전 글에서 이어지는 내용으로 상권이 있으면 교통인프라가 좋을까의 최종 글입니다. 경고 이 글은 코드가 길고 설명이 빈약합니다. 결과론적으로 설명을 하고 있으며 코드를 해석하기 힘들다면 이해하기 어려울 수 있습니다. import folium import pandas as pd import numpy as np from haversine import haversine from tqdm import tqdm 지도에 그림을 많이 그릴 예정입니다. market_region = pd.read_csv('./2021상권데이터 최종.csv', encoding='EUC-KR') market_region 상권데이터를 가져옵시다. 이걸 한 번 지도에 표시해봅시다. 폴리움에 원을 그리려고 합니다. [김영갑 교수의 상권분석과 ..

팀원의 내용을 정리하는 것이며 상세히 적지 못하는 것을 양해해주시기 바랍니다. 데이터 출처 서울시 도로 현황 (도로율) 통계> 데이터셋> 공공데이터 | 서울열린데이터광장 (seoul.go.kr) 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 도로율 데이터를 불러옵시다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np Seoul_Road = pd.read_csv('./Roadrate.csv') Seoul_Road.head() 연도별 도로율의 변화추이와 도로연장에 대해 알고싶다. for each in ['2015', '2016', '2017', '2018'..

이 글은 팀원이 맡아서 한 주제를 적는 글이며, 제가 자세히 모르기 때문에 상세히 적지 못하는점 양해를 데이터 출처 US Accidents(2016~2021) US Accidents (2016 - 2021) | Kaggle US Accidents (2016 - 2021) A Countrywide Traffic Accident Dataset (2016 - 2021) www.kaggle.com 도로교통공단 교통사고 데이터 (현황) KOROAD OPEN API POTAL KOROAD OPEN API POTAL 공공 데이터 개방 추진 사업의 일환으로 사고다발지정보(11종), 교통안전정보(3종), 사망사고정보(1종), 교통사고통계(1종) 를 개방합니다. taas.koroad.or.kr 데이터에서 필요한 컬럼만 추..

데이터 출처 1. 서울시 상권 위치 데이터 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권영역)> 데이터셋> 공공데이터 | 서울열린데이터광장 (seoul.go.kr) 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 2. 서울시 상권 추정매출 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-추정매출)> 데이터셋> 공공데이터 | 서울열린데이터광장 (seoul.go.kr) 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 3. 서울시 상권 개점폐업 서울시 우리마을가게 상권분석서비스(상권-점포)> 데이터셋> 공공데이터 | 서울열린데이터광장 (seoul.go.kr) 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 데이터 분석 시작 ..

다시 승용차 데이터 속도 정보 | 서울시 교통정보 시스템 - TOPIS (seoul.go.kr) 속도 정보 | 서울시 교통정보 시스템 - TOPIS 속도정보 안내 서울시 차량통행속도 생성개요 수집기간 : 1년 365일, 24시간 (00~24시) 수집범위 : 서울특별시 505개 도로 총 연장 : 1,471.1km 생성방법 : 수집 ⇒ 가공 ⇒ 제공 - 도시고속도로 : 영상검 topis.seoul.go.kr speed = pd.read_excel('./2019_10_서울시 도로별 통행속도.xlsx') speed 대충 필요없는 컬럼을 날려버리자. speed_processing = speed.drop(['링크아이디', '기능유형구분', '도심/외곽구분', '권역구분'], axis=1) 버스나 지하철처럼 출근시간..

데이터 출처 2019~2022년 서울시 도로별 통행속도 데이터 속도 정보 | 서울시 교통정보 시스템 - TOPIS (seoul.go.kr) 속도 정보 | 서울시 교통정보 시스템 - TOPIS 속도정보 안내 서울시 차량통행속도 생성개요 수집기간 : 1년 365일, 24시간 (00~24시) 수집범위 : 서울특별시 505개 도로 총 연장 : 1,471.1km 생성방법 : 수집 ⇒ 가공 ⇒ 제공 - 도시고속도로 : 영상검 topis.seoul.go.kr 구글 API 및 카카오지도 우선 서울시 도로별 통행속도 데이터를 가져와봅시다. (데이터가 너무 많기 때문에 2019~2022년 10월의 데이터만 가공을 합니다.) speed = pd.read_excel('./서울시 도로별 통행속도.xlsx') speed 저는 파..

왜 해가 뜨고 있지 정말 쉽게 끝날줄 알았다. 근데 여기에서 4시간이 흘렸다. 새벽 6시.ㅋㅋ 내일은 지각이 확정이다. 빨리 자고 싶은데, 글안쓰면 잠이 안올거 같아서 글씀 프로젝트랑은 전혀 상관이 없는데 3에서 구한 지하철 위치 좌표로 지하철 노선도를 그려볼까? 이생각이 들었음. 내가 미쳤지 import pandas as pd import folium 가공했던 데이터를 불러와서 보기 편하게 수정함 location = pd.read_csv('./metro_2022_10_location.csv', encoding='EUC-KR') location = location.drop(['사용월', '출근시간(04~09) 승차', '출근시간(07~10) 하차', '퇴근시간(16~20) 승차', '퇴근시간(17~21)..

데이터 수집 서울시 지하철역 위치정보 https://observablehq.com/@taekie/seoul_subway_station_coordinate 서울 지하철역 좌표 아래 station_coordinate에 마우스를 올리면 나오는 왼쪽의 점세개를 누르면 csv,json 파일로 다운 받을 수 있는 메뉴가 나옵니다. data 서울특별시 노선별 지하철역 정보 서울 열린 데이타 광장 한글 인 observablehq.com 서울시 지하철역별 시간대별 승하차 인원 정보 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12252/S/1/datasetView.do 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 데이터 전처리 진행하기 버스데이터를 한 번 처리하..