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matplotlib, networkx에서 한글사용하기(windows) import matplotlib.font_manager as fm from matplotlib import rc font_name = fm.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name() rc('font', family=font_name) 이렇게 하면 matplotlib의 title axis의 한글이 정상적으로 나옴. networkx의 node의 라벨은 따로 지정을 해줘야함. nx.draw_networkx_labels(Gs[i],pos,Gs_label[i],font_family=font_name,font_size=10) 2019. 7. 17.
pandas에서 주의할점. np.where과 섞어쓰지 말자 만약 df 가 위와같이 생긴 pandas 테이블이라면 id1 = np.where(df['A']=='8c1b.....6fa') 이라고하면 id1[0] 은 [0,1,2,3 ... ] 을 담고있다. df의 첫째 행을 0으로 잡고 새로 count 한 index id2 = df.index[df['A']=='8c1b.....6fa'].tolist() 을 하면 id2 는 [0, 406, 2412 ... ] 을 담고 있다. df 내에 포함하고 있는 index값 df을 loc,으로 indexing할때는 id2 기준으로 동작한다. iloc로 인덱싱하면 id1기준으로 동작. df.loc[id1[0]]으로 해도 에러나지 않고 동작함으로 버그 발생활 확률이 높다. 2019. 7. 9.
maximum, maximal independent set in graphs independent set 은 graph에서 서로 인접하지 않은 vertex의 집합을 말한다. 그중에서도 다른 independent set의 subset이 아닌 independent set을 maximal independent set이라고 한다. 위와같은 정육면체그래프가 있으면 빨간색 vertex끼리는 서로 인접하지 않는다. 이런 큐브형태의 정육면체는 maximal independent set이 6가지가 있다. 그중 가운데 2개는 vertex의 개수가 maximal independent set중에서 가장 많다. 이것을 maximum independent set 라고 부른다. 즉, maximal independent set은 다른 independent set의 하위집합이 아닌 independent set.. 2019. 7. 4.
anti-monotone in graph, pattern anti-monotome = 데이터마이닝에서 패턴을 더 조합해 봐야 더이상 새로운 패턴이 나타나지 않는것. 패턴을 조합하는데 자원을 낭비 하지 않고, 해당패턴에서 발생하는 하위패턴은 끊어버리는 (pruning) 데 사용된다. 2019. 7. 4.

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