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R 계산 속도 높이는 법, C++ 코드를 R에서 사용하는 법, RCPP, R 프로그래밍, C++R 프로그래밍 2023. 3. 6. 10:27
Rcpp란? Rcpp는 R과 C++을 함께 사용하는 R 패키지입니다. C++은 R보다 훨씬 빠른 속도로 계산을 수행할 수 있으며, R은 데이터 분석 및 시각화에 적합한 툴입니다. 따라서 R과 C++을 함께 사용하면 R의 장점과 C++의 장점을 모두 활용할 수 있습니다. Rcpp 설치 Rcpp는 CRAN에서 제공하는 패키지입니다. 따라서 R에서 아래의 명령어를 실행하여 Rcpp를 설치할 수 있습니다. install.packages("Rcpp") Rcpp 사용 예제 아래는 Rcpp를 사용하여 두 벡터를 더하는 예제입니다. C++ 코드 작성 먼저, C++ 코드를 작성해야 합니다. 아래는 두 벡터를 더하는 C++ 함수입니다. // [[Rcpp::export]] NumericVector add_vectors(Nu..
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GitHub의 R 패키지 설치하는 방법, R 프로그래밍, GitHub R 패키지R 프로그래밍 2023. 3. 5. 05:38
GitHub의 R 패키지 설치하는 방법 우선 Github에서 설치하려는 R Package의 Github Repository 주소를 확인합니다. 예를 들어, devtools 패키지의 Github Repository 주소는 https://github.com/r-lib/devtools입니다. 다음으로, 아래의 코드를 R Console에 입력하여 devtools 패키지를 설치합니다. install.packages("devtools") 이제 설치한 패키지를 불러올 수 있습니다. library(devtools) 마지막으로, 다음의 코드를 입력하여 Github Repository에서 패키지를 다운로드하고 설치합니다. install_github("r-lib/devtools") 이제 devtools 패키지가 Github..
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R 프로그래밍 R 클래스 객체 (class object) 알아보기, R, 클래스 객체, S3 클래스, S4 클래스R 프로그래밍 2023. 3. 5. 02:04
R 클래스 객체란? R은 객체지향 프로그래밍 패러다임을 지원하는 언어입니다. 객체지향 프로그래밍에서는 객체라는 단위로 프로그래밍을 합니다. 이 때, R에서 객체를 구현하는 방법 중 하나가 클래스 객체입니다. S3 클래스와 S4 클래스 R에서는 S3 클래스와 S4 클래스 두 가지 클래스 시스템을 지원합니다. 이 두 가지 클래스 시스템은 각각의 특징과 장단점이 있습니다. S3 클래스 시스템은 R에서 가장 오래된 클래스 시스템 중 하나입니다. S3 클래스는 일반적인 R 객체에 클래스 속성(class attribute)을 추가하는 것으로 정의됩니다. 즉, S3 클래스 객체는 일반적인 R 객체와 다르게 class 속성을 가지며, 이를 이용하여 객체의 클래스 정보를 저장합니다. S3 클래스 시스템은 유연성이 높고 ..
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GPU를 이용한 코딩 예시, GPU 코딩, CUDA, 병렬 처리, C++통계 지식 2023. 3. 5. 00:06
GPU를 이용한 코딩 GPU(Graphic Processing Unit)는 그래픽 처리를 위해 설계된 하드웨어입니다. 하지만, GPU는 병렬 처리가 가능한 구조를 가지고 있기 때문에, 과학기술 분야에서의 계산용으로도 널리 사용되고 있습니다. GPU를 이용한 코딩은 CPU를 이용한 코딩과 달리, 병렬 처리를 통해 연산을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. CUDA를 이용한 벡터 덧셈 예시 아래는 CUDA를 이용한 간단한 벡터 덧셈 코드입니다. 이 코드는 CPU와 GPU에서 동일하게 동작합니다. #include #include __global__ void add(int *a, int *b, int *c) { int i = threadIdx.x; c[i] = a[i] ..
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Python으로 자연어 처리하는 방법, Python, 자연어 처리, NLTK, SpaCy, TextBlob, Gensim, TransformersPython 2023. 3. 4. 23:22
Python으로 자연어 처리하는 방법 Python은 다양한 자연어 처리 라이브러리를 제공합니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 자연어 처리를 하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. NLTK (Natural Language Toolkit) NLTK는 Python에서 가장 유명한 자연어 처리 라이브러리 중 하나입니다. NLTK를 사용하여 토큰화, 형태소 분석, 개체명 인식 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 NLTK를 사용하여 문장을 토큰화하는 코드 예시입니다. import nltk nltk.download('punkt') sentence = "Hello, world. How are you today?" tokens = nltk.word_tokenize(sentence) p..
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R 프로그래밍 패키지 만들고 배포하는 방법 (R 패키지, devtools, roxygen2, 빌드, 배포)R 프로그래밍 2023. 3. 4. 22:36
R 패키지 만들기 R은 오픈 소스 소프트웨어로 유저들이 자유롭게 패키지를 만들고 배포할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 자신만의 R 패키지를 만들어 배포하기 위한 방법을 알아보도록 하겠습니다. R 패키지를 만들기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다. devtools 패키지 설치하기 패키지 디렉토리 생성하기 함수 작성하기 문서 작성하기 패키지 빌드하기 패키지 배포하기 1. devtools 패키지 설치하기 devtools 패키지는 패키지를 개발하는 데 필요한 다양한 도구들을 제공합니다. 따라서 패키지 개발을 시작하기 전에 이 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 실행하여 패키지를 설치합니다. install.packages("devtools") 2. 패키지 디렉토리 생성하기 패키지를 만들기 위해서는..
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파이썬을 이용한 데이터 시각화 입문Python 2023. 3. 2. 05:39
파이썬을 이용한 데이터 시각화 튜토리얼 데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 파이썬은 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며, 이번 포스트에서는 matplotlib, seaborn, plotly 라이브러리를 사용하여 데이터 시각화를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Matplotlib Matplotlib는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 다음은 Matplotlib를 사용한 간단한 예시입니다. import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 준비하기 x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 30, 40] # 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.show() Seaborn Seabor..
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R 데이터 분석 필수 패키지 Tidyverse 기본 활용법R 프로그래밍 2023. 3. 2. 01:41
Tidyverse 기본 활용법 Tidyverse는 R 언어에서 데이터 분석을 보다 편리하고 간편하게 수행할 수 있도록 만들어진 패키지 모음입니다. Tidyverse는 데이터 전처리, 시각화, 모델링, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 과학 분야에서 가장 많이 사용되는 패키지 중 하나입니다. 데이터 전처리 Tidyverse의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터 전처리 과정을 편리하게 수행할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, dplyr 패키지를 사용하면 데이터를 직관적으로 조작할 수 있습니다. 다음은 dplyr 패키지의 간단한 사용 예시입니다. library(dplyr) # 데이터 불러오기 data