대기과학지

오늘부터는 대기과학에서 많이 사용하는 라이브러리인 Metpy를 이용해보려고 합니다 기상자료개방포털에서 자료도 직접 가지고 와서 SkewT log-p diagram 같은 그림들을 시각화해보고 분석도 해보겠습니다 우선 Metpy라는 라이브러리가 무엇인지 알아야합니다 공식 홈페이지에 나와있는 내용으로는 "기상 데이터를 읽고 시각화하고 계산을 수행하기 위한 도구 모음" 이라고 나와있습니다 대기과 학생인 저한테는 딱 맞는 라이브러리죠?? 데이터를 읽고 시각화하는 건 그렇다고 쳐도 계산을 수행하는 도구는 다른 라이브러리에도 있는데 왜 또 포함하고 있고 기상 데이터를 계산한다고 하는 걸까요? 그 이유는 Metpy는 단위를 가지고 게산을 수행하기 때문입니다 이 단위가 단순히 문자열로 붙여주는 것을 떠나서 기압이면 10..

첫 주자는 Numpy 입니다 ​ numpy는 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리하도록 도와주는 라이브러리입니다 ​ 데이터 구조, 행렬이나 배열 뿐만 아니라 수치 계산을 위한 모듈들도 모함되어 있어 효율적인 계산을 가능하게 합니다 ​ 다른 라이브러리 Matplotlib나 Pandas, 최근에 나온 Tensor Flow 까지 연동이 될 정도로 범용성이 좋습니다 ​ numpy를 불러오기 위해서는 import numpy as np라는 구문으로 numpy를 import를 시켜야 하고 np는 우리가 원하는 이름으로 설정이 가능합니다 ​ 이렇게 import를 시키면 언제든지 numpy 라이브러리를 사용할 수 있습니다 기본적인 단위는 array로 데이터를 관리하고 연산합니다 array는 행렬이라는 뜻입니다 ​ 위..

요즘 문득 드는 생각이 내가 과연 라이브러리 내에 모든 함수를 사용할 수 있을까? 라는 생각이 듭니다 ​ Numpy 내에도 다양한 모듈이 있고 Matplotlib 내에도 다양한 모듈이 있는데 이걸 과연 제대로 사용하고 있는 걸까 생각을 해봤습니다 ​ 그래서 당분간은 라이브러리들에 대해 하나씩 알아보려고 합니다 ​ 제가 설명드릴 라이브러리들은 Numpy, Matplotlib, Pandas, (TensorFlow, Keras, PyTorch) Scipy 이렇게 5개 입니다 ​ 저 라이브러리들 모두 머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리입니다 ​ 텐서플로우와 케라스, 파이토치는 하나로 묶은 이유는 이 3개는 사용 용도가 비슷합니다 또한 범용성이 서로서로 좋기 때문에 연결시키며 사용하기 편리합니다 ​ 머신러닝에 관..