부리부리부리

UPDATE 이미 만들었던 Document에 Field 하나를 더 추가하고 싶을 때 사용한다. POST에 _update를 붙여주면 되는데, 다음과 같다. 또한 방법이 한가지 더 있는데, Body에 JSON데이터로 "script" key를 사용하면 좀 더 프로그래밍 하듯이 UPDATE를 할 수 있다. 이제 GET을 통해 값이 어떻게 바뀌었는지 확인해보자. 첫 번째 방법으로 unit = 1을 생성하고, 두 번째 방법으로 unit += 5를 했기 때문에 정상적으로 6이 들어있음을 확인했다. ES에선 보통 ctx._source로 접근하여 Field를 업데이트한다고 한다.

이번에도 엄청나게 쉬운 문제지만 다른 사람의 코드를 보고 생각해보지 못한 방법이라 기록한다. 문제를 요약하자면 다음과 같다. 첫 입력에 총 가격을, 두번째 입력에 구입한 물품의 종류 개수를, 마지막으로 종류 개수만큼의 물건 가격 및 개수를 input으로 받고 총 금액과 비교하는 문제. all_price = int(input()) n_kinds = int(input()) sum = 0 for i in range(n_kinds): price, counts = map(int, input().split()) sum+= price * counts print('Yes') if sum == all_price else print('No') 나도 그렇고 대부분 이렇게 풀텐데.. 내가 감명을 받은건 아래 코드다. x=in..

음.. 별로 어려운 문제가 아닌데 업로드하는 이유는.. pythonic 하게 코딩하는 것과 아무것도 모르는 사람이 봐도 알 수 있게끔 코딩하는 것 어느 것이 더 중요할까에 대해 고민이 되었기 때문이다. 현재의 가치관은 전자에 더 치중해있는데, 먼 훗날 발전한 내가 봤을 때에도 똑같은 생각일지 궁금했기 때문에 후자의 방향으로 코딩한 흔적을 남기고 싶었다. 나중에 이 코드 보면 이불킥이겠지? 지금은.. 유지 보수 목적이 아닌 이상은, 또 나랑 같이 일하는 사람들은 나보다 잘할테니까 pythonic하게 짜도 된다고 생각한다. queen, king, look, bishop, knight, pawn = map(int, input().split()) origin_cnt = { 'queen' : 1, 'king' :..

* 해당 게시글은 인프런 허민석님의 강의를 정리한 글입니다. 모든 사진의 출처는 강의임을 밝힙니다. https://www.inflearn.com/course/elk-%EC%8A%A4%ED%83%9D-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D/unit/5497 학습 페이지 www.inflearn.com 우리에겐 더 익숙한 RDBMS의 여러가지 명칭들이 Elastic Search (이하 ES) 에서는 다음과 같이 불린다. 또한 ES는 Rest API를 사용한다. 우선 포스트맨을 이용하여 index (DB)가 존재하는지 알아보자. * 포스트맨이 설치되지 않았다면 https://godjuhyuk.tistory.com/16 GET 으로 다음과 같이 확인한다. 아직 해당 인..

최근 데이터 처리에 관심이 생겨서 ELK를 공부하기로 했다. 우선 인프런의 허민석님 ELK 강의가 있어서 해당 강의를 수강하기로 했는데, 이 강의는 Ubuntu 기반이었다. https://www.inflearn.com/course/elk-%EC%8A%A4%ED%83%9D-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D/dashboard [무료] ELK 스택 (ElasticSearch, Logstash, Kibana) 으로 데이터 분석 - 인프런 | 강의 ElasticSearch, LogStash, Kibana 기초부터 설명합니다. 최종단계로 ELK 스택을 활용하여, 세계 인구 분석, 주식 분석을 하시는 본인의 모습을 발견하실 수 있습니다., - 강의 소개 | 인프런....

본인은 컴퓨터 활용능력 1급 자격증을 소지하고 있다. 엑셀의 활용을 어느 정도 할 줄 안다는 뜻이다. 하지만 Python을 이용하여 데이터를 처리하고 인공지능을 학습하는 업무를 맡다보니, 데이터를 가공 및 처리 해야하는 순간엔 당연하게도 pandas의 DataFrame을 사용하곤 했다. 간단한 Feature를 추가로 생성해야할 일이 있었다. DataFrame의 apply 메소드가 생각나지 않아 좀 삐걱댔다. 뒤에서 보던 교수님은 조용히 엑셀을 키시더니 엑셀의 기능만을 활용하여 순식간에 해당 컬럼을 만들었다. (...) 당연히.. 당연히.. 엑셀에서의 데이터 처리와 DataFrame의 데이터 처리는 장단점이 있겠지.. 간단히 생각해봐도 엑셀이야 뭐 UI가 있으니 접근성이 좋고 클릭 몇번으로 수많은 내부 기..

자료 구조 자료 구조는 자료를 기억장치의 공간 내에 저장하는 방법과 자료 간의 관계, 처리 방법 등을 연구 분석하는 것을 말한다. 저장 공간의 효율성과 실행 시간의 단축을 위해 사용한다. 자료 구조의 분류 [2021 정보처리기사 필기] 자료구조의 분류 [정보처리기사 2과목 필기 예상 키워드] 목록으로 돌아가기 과목: 2. 소프트웨어 개발 챕터: 1장 데이터 입출력 구현 키워드: 자료구조의 분류 #자료구조의 분류 #선형리스트(Linear List) #연속리스 y-oni.tistory.com 배열(Array) 배열은 크기와 형(Type)이 동일한 자료들이 순서대로 나열된 자료의 집합. 반복적인 데이터 처리 작업에 적합한 구조. 정적인 자료 구조. 기억장소의 추가가 어렵다. (기억장소라면?) 데이터 삭제 시 ..

텍스트 데이터를 학습하는 기법 중에 토픽 모델링이 있다. 토픽 모델링 중에서도 LDA를 이용한 프로젝트이다. LDA는 쉽게말하면 수많은 문서들에 쓰인 단어들을 이용해 모델을 학습시키는데 이 학습된 모델에 문서 하나를 Input 하면 이 문서가 어떤 TOPIC들로 이루어져있는지, 그 TOPIC들이 문서를 구성하는 크기(빈도)는 어떻게 되는지 알 수 있다. 데이터로는 공훈전자사료관에서 제공하는 독립유공자공적조서를 활용한다. https://e-gonghun.mpva.go.kr/user/RewardOpenAPI.do?goTocode=50001 출처: https://joyhong.tistory.com/138#topic=0&lambda=1&term= [옳은 길로..] import pandas as pd csv = ..

ValidationError: * Not all rows (distributions) in topic_term_dists sum to 1. ValidationError: *Not all rows (distributions) in topic_term_dists sum to 1. 이 오류 같은 경우는 >> pyLDAvis.show(ldamodel, corpus, dictionary) ldamodel에 corpus를 Input으로 넣었을 때, 이런 식으로 나오는데, 여기서 행의 총합이 1이 안될 경우 생기는 오류이다. 나같은 경우에는 데이터 전처리 때 null data를 지우지 않아서 생긴 오류이다. (즉, 형태소 분석 및 말뭉치 변환 작업을 했을때 LENGTH가 0이 된 놈을 쳐내주지 않아서 생긴 ERROR..

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12950 문제를 보자마자 생각한건 for i in range(len(A)) 이런 구조를 사용하고싶지 않았다. 풀 수야 있겠지만 주구장창 이중for문으로 풀어대면 발전이 있을까 싶었다. 그래도 일단 내 능력으론 풀 수 있어야 하니.. def solution(arr1, arr2): answer=[] for idx in range(len(arr1)): answer.append(matrix_sum(arr1[idx],arr2[idx])) return answer def matrix_sum(a,b): return_arr=[] for i in range(len(a)): temp = a[i]+b[i] return_arr.app..