cafe

import fitz doc = fitz.open('XXXXXX.pdf') for i, page in enumerate(doc): zoom = 3 mat = fitz.Matrix(zoom, zoom) img = page.get_pixmap(matrix = mat) img.save(f"./{i}.png")

정말 파이썬이 코딩하기가 쉽다는 말이 거짓말이 나닌 것 같구, 그리고 속도도 매우 빠르다는 것을 실감했습니다. 여러분을 위해 몇개의 코드를 준비했습니다. 코드1 : zip rank=[*range(1,6)] Country=['Boston','Sydney','Singapore','Hong Kong...

모델 ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 군집 분석 kmeans = KMeans(n_clusters=3) clusters = kmeans.fit_predict(scaled_data) # 군집 분석 결과 시각화 plt...

값으로 사용 됨 //----------------------------------------------------------------------------------------------- enumerate = 어던 데이터를 가져와서 순위를 매길때, 또는 번호를 넘버링 할때 많이 사용 # for i, j in enumerate(range(100,1000...

말해봐','다시 만난 세계','IDOL','작은것들을 위한 시','데리러가','루시퍼'] box = defaultdict(list) for i, arti in enumerate(artist) : box[arti].append(music[i]) a = [] arti = [] for key, value in box.items() : arti.append(key) for song in...

in T[key][j]: T[key][j][aij] = 1 else : T[key][j][aij] += 1 # 개수 -> 확률 for key,value in T.items(): for n,i in enumerate(T[key]): #if if n < len(a1[0]) -1 : tmp = 0 for v in i.values(): tmp += v for k,v in i.items(): i[k] /= tmp else...

파생변수로 추가 acdm['cluster'] = model.labels_ #5. 시각화 ft_list = [ 'ft' + str(i) for i in range(4)] for i,k in enumerate(ft_list): globals()[k] = acdm[:][acdm.cluster == i] plt.scatter(globals()[k].iloc[:,2], globals()[k].iloc[:,3...

u]+w: distance[v]= distance[u]+w pi[v]= u for k in range(6): for i in range(7): for j in range(7): relax(i,j) for idx, i in enumerate(short['index']): print('%s에서 %s까지의 최단거리는 %d 입니다.' %(short['index'][a0],i, distance[idx...

1] + z[j][2]*result[2] if c >= 0: k.append(1) else: k.append(0) if k == t_list(z) : return result break else: for i,a in enumerate(z): result1 = [] for j in range(len(result)): c = result[j] + (r*(a[j])*(b[i]-k[i])) result1.append(c...