결론:

visual c++ redistributable packages 설치하세요.

(https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170)

설명:

윈도우를 새로 설치하고 깔끔한 상태로 python 설치 후, matplotlib 를 설치하고 matplotlib module을 쓰려고 하면 어김없이 찾아오는 오류가 있다.

==> ImportError: DLL load failed while importing _cext: 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.

아무리 찾아도 해결책을 찾을 수 없어 기본으로 돌아가 matpltolib installation document를 찾아본다.

(https://matplotlib.org/stable/users/installing/index.html)

"""

A C compiler is required. Typically, on Linux, you will need gcc, which should be installed using your distribution's package manager; on macOS, you will need xcode; on Windows, you will need Visual Studio 2015 or later.

For those using Visual Studio, make sure "Desktop development with C++" is selected, and that the latest MSVC, "C++ CMake tools for Windows," and a Windows SDK compatible with your version of Windows are selected and installed. They should be selected by default under the "Optional" subheading, but are required to build matplotlib from source.

"""

C compiler 의 부재로 dll loading 에러가 나던 것이었다.

노트북, 스마트폰 등 액정이 있는 디지털 기기들에 부착할 수 있는 보호필름을 제작 및 판매하는 회사인 힐링쉴드에서 신제품 제작에 참여한 후기를 기록해 본다.

보호필름이 아직 출시되지 않은 신제품을 구매 후 힐링쉴드에 대여해 주는 방식으로 신제품 제작 참여를 할 수 있다. 무료 서비스로 필름 부착 서비스까지 받을 수 있다. 적용 필름은 AFP 올레포빅, AG 저반사 제품 중 하나로, 선택은 불가능하다.

아쉬웠던 부분

우선 좀 미흡했던 부분부터,

부실한 포장 상태 (보낼 때 빵빵하게 넣어두었던 에어캡(뽁뽁이) 이 일부 사라져 빈 공간이 많이 생겨 돌아옴.)

신제품 제작에 참여하는 소비자는 출시한 지 얼마 되지 않은 제품을 산 지 얼마 되지 않아 보내었을 텐데, 부실하게 포장되어 돌아오면 심장이 철렁 할 것 같다.

배터리 방전. (처음에 동작하는지 확인해 보고 시스템 종료를 하지 않은 채 그냥 놔두었던 듯.)

배터리 또한 보호회로가 장착되어는 있지만 리튬 이온 배터리의 완전 방전의 경우 배터리 수명에 영향을 줄 수 있어 예민한 분들도 많을 것이다.

후기

완전 깔끔하게 앞, 뒤, 팜레스트, 터치패드, 그리고 액정까지 노트북에 딱 맞는 보호필름이 붙어서 왔다.

(원래 저반사 패널인 X13에 AFP 올레포빅 필름이 붙어와서 후기용 사진 촬영 후 현재 액정필름은 떼어 냄.)

사진을 열거해 본다.

vars()['name {}'.format(variable)] = 1    #name variable  이라는 variable에 1이 들어간다.

globals()['name {}'.format(variable)] = 2    #name variable  이라는 global variable에 2가 들어간다.

ex)

a=1

vars()['name_{}'.format(a)]=1

print name_a

==> 1 출력.

fig = matplotlib.pyplot.figure(1)    #figure 1번 생성.

ax = fig.add_subplot(3, 2, 1)    #3행 2열짜리 배열 중 1번째 자리에 ax이라는 subplot을 fig에 생성.

ax.plot(x, y)    #x array, y array 그래프 그리기.

ax.ticklabel_format(style = 'sci', scilimits = (-3, 5), axis='both', useMathText = True)    #'sci'entific notation, 10^(-3)~10^5 이외 구역 적용

ax.tick_params(direction='in')    #ticklabel 그래프 안쪽으로 넣기. (기본은 바깥쪽.)

pandas라는 module이 필요.

import pandas    #importing "pandas" module.

##loading dataframe from excel file

xls = pandas.ExcelFile('file path')    #put the excel file whose name is "file path" into the variable "xls".

sheetname = xls.sheet_names    #put the list of sheet names into the variable "sheetname"

df = pandas.read_excel ( xls, sheet number )    #variable df :  dataframe of sheet number in the variable "xls"

##saving dataframe to excel file

xlsx = pandas.ExcelWriter('file path')    #make excel writer 'xlsx' whose name is 'file path'

df.to_excel(xlsx, 'sheet name')    #write the dataframe df to 'xlsx' with sheet name of 'sheet name'

xlsx.save()    #save the excel file 'xlsx'

$$mount -t cifs 경로 "target 폴더" -o username=계정이름 -o password=비밀번호

상세한 설명은 다음에 추가하는 걸로.

소유자 root에서 바꾸기

sudo chown 바꿀소유자.바꿀그룹 file및폴더

python 2.x 버전은 python pip install xxxx이런식으로,

python 3.x 버전을 쓰려면 pip3 install xxxx 이런식으로.

[mint 17.3에서 python 실행시]

[ubuntu 16.04에서 python 실행시]

우분투 기반 리눅스는 기본적으로 python2가  깔려 나온다. 

물론 파이썬3를 사용하려면 다음과 같이 입력해도 된다.

[mint 17.3에서 python3 실행시]

[ubuntu 16.04에서 python3 실행시]

그러나, 기본 python 명령어를 입력했을 때 본인이 원하는 버전의 파이썬을 실행하고 싶다면 home 폴더로 들어가 python 경로를 바꿔주는 작업을 해야 한다.

[mint 17.3에서 기본 파이썬 버전 변경]

파이썬의 계산 및 프로그래밍 능력을 이용, visualization해주는 좋은 툴이 있다. VPython. 이 VPython은 윈도, 파이썬 2.7버전 기반이 최신을 유지하고 있기에 파이썬 3.x 버전이 아닌 2.7x버전을 설치해야 한다. 다음은 공식 홈페이지의 윈도 VPython 설치 방법이다.

[출처 : http://vpython.org/contents/download_windows.html]

그래프를 그리기 위한 matplotlib, 행렬 관련 툴을 쓰기 위한 numpy, 과학적 도구 사용을 위한 scipy도 설치해야 하는데, 이들은 각각

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 홈피에서 찾아 다운로드 할 수 있다.

필자는 다음 세 가지를 다운받았다.

이제 이것들을 설치하는 방법은 cmd창에서 whl 파일의 위치로 이동한 후 다음 명령어를 입력하는 것이다.

python -m pip install *.whl

쓰다보니 sympy라는 module도 필요하게 되었는데, 64비트 버전에 맞는 파일을 찾을 수가 없어서

python -m pip install sympy

명령어를 통해 설치하였다.