해커를 꿈꾸는 개발자

파이썬 및 주피터 노트북 설치 (jupyter notebook) - 리눅스 용(우분투)

주피터 노트북은 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 단계적으로 실행 가능하도록 하는 개발자 도구입니다. 

주피터 노트북을 설치하기 위해 파이썬을 먼저 설치해야 합니다. 

1. 파이썬 설치

아래 명령어로 python3를 설치합니다. 

$sudo apt-get install python3

설치가 완료되었다면 아래 명령어로 설치 버전을 확인할 수 있습니다.

$python3 --version

2. 주피터 노트북 설치

아래 명령어로 주피터 노트북을 설치합니다. 

$sudo apt-get install jupyter

아래가 뜨면 Y를 입력하여 설치를 진행합니다.

설치가 완료되었다면, 아래 명령어로 설치가 잘 되었는지 확인해 봅니다.

$jupyter --version

3. 주피터 노트북 실행

root 계정으로 진행하고 있다면 아래 명령어를 이용합니다. 

jupyter notebook은 root 계정에서 실행되는 것을 추천하지 않는다고 합니다.

아래 명령어를 root 계정도 허용한다는 의미입니다. 

실행하면 서버가 생성되고, URL이 생성됩니다. 

$jupyter notebook --allow-root

위 URL을 복사하여, 웹 브라우저에서 접속하면 Jupyter notebook에 접속된 것을 볼 수 있습니다.

New > Python 3를 선택하면 시작된 것을 볼 수 있습니다. 

파이썬 주피터 노트북 설치 (jupyter notebook)

주피터 노트북은 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 단계적으로 실행 가능하도록 하는 개발자 도구입니다. 

파이썬 주피터 노트북을 설치해 보도록 하겠습니다. 

cmd 창에서 설치하는 방법도 있고 (2번), 

아나콘다를 설치하는 방법(3번)도 있습니다. 

편하신 것을 선택하여 설치하시면 됩니다. 

1. 파이썬 3.9x 설치

우선 아래 링크에서 파이썬 3.9x를 설치합니다. 

https://www.python.org/downloads/windows/

2. 주피터 노트북 설치

우선 명령 프롬프트를 실행시킵니다. 

python --version을 입력하여, 파이썬이 설치되었는지 확인합니다. 

파이썬일 설치되었다면, 아래 명령어로 jupyter를 설치 시작합니다. 

pip3 install jupyter 

아래와 같이 설치된 것을 볼 수 있습니다. 

설치가 되었다면, 아래 명령어로 jupyter notebook 서버를 실행시킵니다. 

그리고 웹 브라우저에서 아래 주소로 접속합니다. 

접속해서 위에 콘솔에서 출력된 토큰을 입력합니다.

http://localhost:8888/

그러면 아래와 같은 화면으로 이동됩니다. 

여기서 New 버튼에서 Python3을 선택합니다.

그러면 아래와 같은 창이 열리는 것을 볼 수 있습니다. 

아래 코드를 입력하여 잘 동작하는지 테스트를 해봅니다.

코드를 입력하고 실행할 때에는 Shift + Enter 키를 누르면 실행됩니다. 

3. 아나콘다 설치

아래 링크에 접속하여, 윈도우 용으로 아나콘다를 다운로드합니다. 

https://www.anaconda.com/products/individual

다운로드가 끝났다면 설치파일을 실행합니다. 

아래에 체크하고 Next를 선택하면, 설치가 진행됩니다. 

설치 완료 후 Next 버튼을 계속 선택하면 설치가 모두 완료됩니다. 

그러면 아래와 같이 Jupyter Notebook이 설치된 것을 볼 수 있습니다. 

한번 실행시켜 보겠습니다. 

실행시켜보면 cmd 창이 하나 뜨고, 웹 브라우저에서 Jupyter Notebook이 실행되는 것을 볼 수 있습니다. 

아래 cmd 창을 종료시키면, 아래 Jupyter Notebook도 종료됩니다. 

그럼 New > Python 3로 파이썬을 즐겨보세요!

파이썬 데이터 분석 / Numpy 배열 전체, 행별, 열별 sum, average 함수 사용

Numpy 배열 생성

randn 함수를 사용하여, 배열을 생성해보겠습니다.

randn 함수는 표준 정규 분포 ( N(0,1) 즉, 평균이 0이고 표준편차가 1인 분포) 에서 추출한 샘플을 반환하며, 음수의 값이 나올 수 있습니다. 

arr = np.random.randn(3,5)

행을 기준으로 연산

2차원 배열에서 행을 기준으로 연산할 경우에는 axis = 0 를 연산함수의 인자로 넣어 계산을 합니다. 

열을 기준으로 연산

2차원 배열에서 열을 기준으로 연산할 경우에는 axis = 1 을 연산함수의 인자로 넣어 계산을 합니다.

예제를 통해 이해하기

import numpy as np

arr = np.random.randn(3,5)
print(arr)
print("max : ", np.max(arr))

#2차원 배열의 모든 값의 합을 구합니다.
print("sum : ", np.sum(arr))


#2차원 배열의 행을 기준으로 평균을 구합니다.
#5개의 열값이 출력됩니다.
print("average : ", np.average(arr, axis=0))

#2차원 배열의 열을 기준으로 힙을 구합니다.
#3개의 행값이 출력됩니다.
print("sum : ", np.sum(arr, axis=1))

파이썬 데이터 분석 / numpy arrary 생성하기

Numpy arrary 생성하는 방법

아래와 같은 방법으로 만들 수 있습니다. 

1) np.array(data1) # data1의 자료형은 list 또는 tuple이 올 수 있습니다. 
2) np.arange(20) # array + range가 합쳐진 것으로 보시면 됩니다. 
3) np.linspace(-5, 5, 10) # start ~ end 까지 간격을 동일하게 만듭니다. 

linspace(start, end, num) # num의 갯수만큼 데이터를 만들어 냅니다. 

4) np.zeros([3,2]) # default 값이 0인 배열을 생성합니다.
5) np.ones([3,2]) # default 값이 1인 배열을 생성합니다.
6) np.empty([3,2]) # default 값이 없는 배열을 생성하는데, 이를 사용하면 반드시 초기화를 해주어야 합니다. 

- rank : 배열의 차원
- shape : 각 차원의 크기를 tuple로 표시한 것
- 배열의 타입은 ndaaray 입니다. 

예제

import numpy as np

data1 = [1,2,3,4,5]
print(type(data1))
print(data1)

arr1 = np.array(data1)
print(type(arr1))
print(arr1)

arr2 = np.arange(20)
print(arr2)

arr3 = np.linspace(-5, 5, 10)
print(arr3)

arr4 = np.zeros([3,2])
print(arr4)

arr5 = np.ones([3,2])
print(arr5)

arr6 = np.empty([3,2])
print(arr6)