environment-test.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 환경 테스트"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "import sys\n",
    "\n",
    "# Scientific computation\n",
    "import numpy as np\n",
    "import scipy as sp\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import xgboost as xgb\n",
    "import lightgbm as lgb\n",
    "import konlpy\n",
    "\n",
    "# Visualization\n",
    "import matplotlib as mpl\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "%config InlineBackend.figure_format = 'retina'\n",
    "pd.plotting.register_matplotlib_converters()\n",
    "import folium\n",
    "\n",
    "# Font detection\n",
    "import matplotlib.font_manager as fm\n",
    "from fontTools.ttLib import TTFont\n",
    "fm._rebuild()\n",
    "\n",
    "# Eye candy\n",
    "from tqdm import tqdm\n",
    "\n",
    "print(sys.version)\n",
    "for m in [np, sp, pd, xgb, lgb, konlpy, mpl, folium]:\n",
    "    print(f'{m.__name__}: {m.__version__}')\n",
    "\n",
    "print(f\"Current Environment: {os.environ['CONDA_DEFAULT_ENV']}\")\n",
    "assert os.environ['CONDA_DEFAULT_ENV'] == 'nims-academy-2019-08'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Current Environment가 \"base\"로 나오고 AssertionError가 나오는 경우 터미널에서 \"conda activate nims-academy-2019-08\"를 실행하지 않아 nims-academy-2019-08가 아닌 기본 환경에서 실행 중이므로 JupyterLab을 종료(웹브라우저를 닫은 후 터미널에서 <kbd>Ctrl</kbd>+<kbd>C</kbd>)하고 다시 실행합니다.\n",
    "\n",
    "현재 환경에 대한 더 자세한 내용은 `!conda info`를 실행하면 볼 수 있습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Matplotlib 한글 출력 테스트"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def is_char_in_font(c, font):\n",
    "    for cmap in TTFont(font.fname, fontNumber=0)['cmap'].tables:\n",
    "        try:\n",
    "            if cmap.isUnicode() and ord(c) in cmap.cmap:\n",
    "                return True\n",
    "        except:  # Temporary\n",
    "            print(f'Error raised: {c}, {font}')\n",
    "    return False\n",
    "\n",
    "valid_font_set = set()\n",
    "for font in tqdm(fm.fontManager.ttflist):\n",
    "    if (is_char_in_font('한', font) \n",
    "            and is_char_in_font('a', font)\n",
    "            and is_char_in_font('0', font)\n",
    "           ):\n",
    "        valid_font_set.add(font.name)\n",
    "print(valid_font_set)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "fig, ax = plt.subplots()\n",
    "for i, fontname in enumerate(valid_font_set):\n",
    "    ax.axis('off')\n",
    "    ax.text(\n",
    "        0, i / 5, f'{fontname}: 한글 1234 ABC xyz',\n",
    "        fontname=fontname,\n",
    "        fontsize=32,\n",
    "    )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "아래 셀의 `Malgun Gothic` 자리에, 위 리스트 중 원하는 글꼴 이름을 골라서 넣고, 제대로 출력되는지 확인합니다.\n",
    "\n",
    "Windows는 `Malgun Gothic`, Mac은 `AppleGothic`(띄어쓰기 없음) 글꼴은 기본적으로 포함하고 있는 경우가 많습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "mpl.rc('font', family='Malgun Gothic')\n",
    "#                      ^^^^^^^^^^^^^ Change here\n",
    "\n",
    "fig, ax = plt.subplots()\n",
    "ax.text(\n",
    "    0.5, 0.7, '한글 1234 ABC xyz',\n",
    "    fontsize='32',\n",
    "    horizontalalignment='center',\n",
    "    verticalalignment='center',\n",
    "    color='xkcd:dark red',\n",
    ")\n",
    "ax.text(\n",
    "    0.5, 0.3, r'수식: $\\int_0^{\\infty}\\frac{1}{x^2}$',\n",
    "    fontsize='32',\n",
    "    horizontalalignment='center',\n",
    "    verticalalignment='center',\n",
    "    color='xkcd:dark red',\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "한글이 잘 보인다면, 앞으로 다른 notebook에서는 `import matplotlib as mpl`과 `mpl.rc('font', family='...')` 부분만 넣으면 한글 출력이 가능합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 패키지 테스트"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### NumPy, Pandas, Matplotlib"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "rng = np.random.RandomState(42)\n",
    "df = pd.DataFrame(rng.uniform(size=(20, 4)), columns=list('xycs'))\n",
    "fig, ax = plt.subplots()\n",
    "ax.scatter(df['x'], df['y'], c=df['c'], s=(5000 * df['s']), alpha=0.5)\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Folium"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import folium \n",
    "folium.Map(location=(37.5006953, 127.4212938), zoom_start=18)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### KoNLPy"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from konlpy.tag import Kkma\n",
    "kkma = Kkma()\n",
    "print(kkma.sentences(\"네, 안녕하세요. 반갑습니다.\"))\n",
    "print(kkma.nouns(\"국가수리과학연구소는 수학적 접근을 통해 기업이 직면한 문제를 함께 해결하고 있습니다.\"))\n",
    "print(kkma.pos(\"국가수리과학연구소는 수학적 접근을 통해 기업이 직면한 문제를 함께 해결하고 있습니다.\"))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## References\n",
    "\n",
    "Unicode fonts:\n",
    "\n",
    "- https://jdhao.github.io/2018/04/08/matplotlib-unicode-character/\n",
    "- https://stackoverflow.com/questions/43834362/python-unicode-rendering-how-to-know-if-a-unicode-character-is-missing-from-the\n",
    "- https://unix.stackexchange.com/questions/247108/how-to-find-out-which-unicode-codepoints-are-defined-in-a-ttf-file\n",
    "- https://matplotlib.org/_modules/matplotlib/font_manager.html\n",
    "- https://matplotlib.org/api/font_manager_api.html"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}