1.5 파이썬 2 vs. 파이썬 3

1.4 필수 라이브러리와 도구들 | 목차 | 1.7 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류

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현재 파이썬 2와 파이썬 3 버전이 모두 널리 쓰입니다. 가끔 이로 인해 사용자는 혼란을 겪기도 합니다. 파이썬 2는 더 이상 큰 개선은 진행되지 않으며 파이썬 3에서 변경 사항이 많아 파이썬 2로 작성한 코드는 파이썬 3에서 실행되지 않는 경우가 많습니다. 파이썬을 처음 쓰는 사람이거나 프로젝트를 새로 시작한다면 파이썬 3의 최신 버전을 사용하라고 권합니다. 파이썬 2로 작성한 기존 코드에 크게 의존하고 있다면 당장은 업그레이드를 미뤄야 합니다. 하지만 가능한 한 빨리 파이썬 3로 옮겨야 할 것입니다. 대부분의 경우 새로운 코드가 파이썬 2와 3에서 모두 실행되도록 작성하는 것은 어렵지 않습니다. 1 기존 소프트웨어와 연동하지 않아도 된다면 당연히 파이썬 3를 사용해야 합니다. 이 책의 모든 코드는 두 버전에서 모두 작동합니다. 하지만 파이썬 2에서는 출력 모양이 조금 다를 수 있습니다.

1.6 이 책에서 사용하는 소프트웨어 버전

다음은 앞에서 언급한 라이브러리들의 버전을 출력하는 코드와 그 실행 결과로, 이 책의 예제에서 사용할 버전을 확인할 수 있습니다.

In[9]:

import sys
print("Python 버전: {}".format(sys.version))

import pandas as pd
print("pandas 버전: {}".format(pd.__version__))

import matplotlib
print("matplotlib 버전: {}".format(matplotlib.__version__))

import numpy as np
print("NumPy 버전: {}".format(np.__version__))

import scipy as sp
print("SciPy 버전: {}".format(sp.__version__))

import IPython
print("IPython 버전: {}".format(IPython.__version__))

import sklearn
print("scikit-learn 버전: {}".format(sklearn.__version__))

Out[9]:

Python 버전: 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Mar  6 2017, 12:15:08)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)]
pandas 버전: 0.20.1
matplotlib version: 2.0.1
NumPy 버전: 1.12.0
SciPy 버전: 0.19.0
IPython 버전: 5.3.0
scikit-learn 버전: 0.18.1

버전이 정확히 같아야 하는 것은 아니지만 scikit-learn은 가능한 한 최신 버전이어야 합니다. 2

준비가 다 되었으면 첫 번째 머신러닝 애플리케이션을 시작해보겠습니다.

주의_ 이 책은 독자가 scikit-learn 0.18 이상 버전을 설치했다고 가정합니다. 0.18 버전에서 model_selection 모듈이 추가되었습니다. 만약 이전 버전이 설치되어 있다면 이 모듈에서 임포트하는 코드들을 바꿔줘야 합니다.


  1. 옮긴이_ six 패키지를 사용하면 손쉽게 이렇게 할 수 있습니다. https://pypi.python.org/pypi/six
  2. 옮긴이_ 번역 시점에 scikit-learn의 최신 버전은 0.18.1입니다. 번역서의 깃허브 저장소에 있는 소스 코드는 0.18.1 버전에 맞춰 테스트했습니다.

1.4 필수 라이브러리와 도구들 | 목차 | 1.7 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류

이 글은 한빛미디어에서 출간한  “파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝“의 1장과 2장입니다. 이 책의 저작권은 한빛미디어(주)에 있으므로 무단 복제 및 무단 전제를 금합니다.

1.5 파이썬 2 vs. 파이썬 3”에 대한 2개의 생각

  1. Karl

    회사에서 머신러닝 스터디 그룹 만들어서 시작하기전에 예습 차원에서 쭉 따라하고있습니다. 정리해주신 자료가 참 많은 도움이 됩니다 . 감사합니다.

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