행복한바보고양이😻

Streamlit은 Python 기반의 애플리케이션을 간단하게 만들 수 있는 도구로, 머신러닝 모델을 웹 애플리케이션으로 전환하는 데 매우 적합합니다. 이번 글에서는 Jupyter Notebook에서 학습한 인공지능 모델을 Streamlit에서 어떻게 사용하는지 자세히 알아보겠습니다. 📂 준비된 파일 및 역할regressor1.pkl학습된 머신러닝 모델이 저장된 파일입니다.Pickle 형식으로 저장되어 있으며, Streamlit 앱에서 이 파일을 로드하여 예측에 활용합니다.car_price.ipynbJupyter Notebook에서 차량 가격을 예측하는 모델을 학습시키고 저장하는 코드를 포함하고 있습니다.app.pyStreamlit 애플리케이션 코드 파일로, 저장된 모델을 불러와 사용자 입력을 기반으로..

Streamlit을 사용하여 데이터를 시각화하거나 대시보드를 만들 때, 한글이 깨지거나 폰트가 이상하게 표시되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 Mac, Windows, Linux 환경에서 Streamlit의 한글 폰트를 설정하는 방법을 알아보겠습니다.  🛠️ 한글 폰트 깨짐 문제 해결하기Streamlit은 Python 기반 웹 애플리케이션 개발 라이브러리로, 기본적으로 한글 폰트를 지원하지 않습니다. 이를 해결하려면 Matplotlib와 같은 시각화 라이브러리에서 한글 폰트를 설정하거나, Streamlit에서 CSS를 사용하여 직접 폰트를 지정해야 합니다.   1️⃣ Mac에서 한글 폰트 설정 1. 한글 폰트 확인 Mac에서는 시스템에 기본적으로 AppleGothic이나 NanumGot..

Error Code오류 원인  seaborn 라이브러리가 설치되지 않음seaborn은 데이터 시각화를 위한 Python 라이브러리로, 현재 환경에 설치되지 않은 상태입니다.requirements.txt에 seaborn이 누락Streamlit Cloud와 같은 환경에서는 requirements.txt 파일에 필요한 패키지를 명시해야 합니다.requirements.txt 파일이 없거나, seaborn 패키지가 포함되지 않은 경우 발생할 수 있습니다.    오류 해결 방법 Python 프로젝트를 진행하다 보면 여러 패키지를 설치하게 됩니다. 이때, 프로젝트에 필요한 패키지를 명시적으로 관리하고, 팀원들과 동일한 환경을 유지하기 위해 사용하는 파일이 바로 **requirements.txt**입니다. 이번 글에서..

지난 시간에 이어 Streamlit의 내장 차트 함수와 Plotly Express를 활용하여 데이터 시각화에 대해 알아보겠습니다. Streamlit은 간단한 코드를 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 특히 Plotly는 웹 기반의 대화형 차트를 생성하는 데 매우 유용합니다. 🛠️ 구현 코드 설명아래 예제에서는 Streamlit 내장 차트와 Plotly Express를 사용하여 다양한 차트를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.1️⃣ 주요 라이브러리 임포트 및 데이터 준비import streamlit as stimport plotly.express as pximport pandas as pdStreamlit: 웹 애플리케이션을 생성하는 데 사용Plotly Express: 대화형..

데이터를 시각화하여 정보를 전달하는 것은 데이터 분석의 핵심 요소 중 하나입니다.Streamlit은 Matplotlib, Seaborn, 그리고 Pandas와 같은 시각화 라이브러리와 통합되어 있어 차트를 간단히 표현할 수 있습니다.   🛠️ 코드 설명1️⃣ 필요한 라이브러리 설치 및 설정import pandas as pdimport streamlit as stimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbfrom matplotlib import rc# 한글 폰트 설정 (Mac 기준)rc('font', family='AppleGothic')plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 이 코드에서는 데이터 시각화에 필요한 mat..