R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)

이번 포스팅은 회사에서 > pip install 로 Python 패키지 설치를 하다가 아래와 같은 에러 메지시를 만났을 때 대처 방법에 대한 짧은 글입니다.

이때 조치를 취할 수 있는 방법 4가지를 소개하겠습니다.

방법 1) cmd 창에서 https 대신에 http url을 사용해서 pip install 로 설치

[cmd 창 입력 예시 (시각화 패키지 seaborn 설치하려고 했을 때) ]

참고로 HTTPS는 데이터를 안전하게 전송하기 위해서 SSL(Secure Sockets Layer) 과 연동해서 작동합니다. HTTPS 가 SSL 인증 실패 에러를 일으키는 이유이지요. (HTTPS(Secure HyperText Transfer Protocol) works in conjunction with another protocol, Secure Sockets Layer (SSL), to transport data safely... for more details ☞http://www.biztechmagazine.com/article/2007/07/http-vs-https )

방법 2) whl 패키지 설치

아래 Link 에서 wheel package를 먼저 다운 받은 후에 (Windows OS의 32bit, 64bit 용 패키지)

          ☞ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

          cmd 창에서 아래의 pip install 명령어로 설치하세요.

방법 3) easy_install

cmd 창에서 pip(the Preferred Installer Program) 를 사용해서 pip install .... 로 설치하는 대신에 anaconda의 conda install 을 사용해서 설치를 할 수도 있습니다.  SSL verify를 false로 설정해놓아보세요. (이거 어째 좀 위험해보이긴 합니다 -_-;;)

방법 4) conda config --set ssl_verify false

참고로요, cmd 창에서 "conda help" 를 치면 conda 로 사용할 수 있는 positional arguments 들에 대한 설명을 볼 수 있습니다.

info, help, list, search, create, install, update, upgrade, remove, uninstall, config, clean, package 등이 있는데요, 아래 화면 캡쳐의 설명을 참고하시거나 직접 cmd 창에 "conda help" 입력해서 확인해보시면 되겠습니다.

마지막 참고로요, R 사용자 분이라면요, 회사에서 R 패키지 깔려고 하는데 네트워크 보안 때문에 에러나는 경우는 http://rfriend.tistory.com/177  참고하세요.

많은 도움 되었기를 바랍니다.

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지난번 포스팅에서는

 - Anaconda [Python 3.6 버전] 설치

   (Python 3.6, Spyder, Jupyter Notebook, IPython 설치)

 - Python IDE인 Spyder 사용법

에 대하여 알아보았습니다.

이번 포스팅에서는 Python 을 interactive 하게, 편리하게 즉각적으로 결과를 봐가면서 데이터 처리, 분석을 할 수 있는 Jupyter Notebook 사용법을 소개하겠습니다.

특히 실습 교육을 진행할 때, 혹은 데이터 분석 결과를 포함한 내용으로 보고서 작성이나 프리젠테이션 할 때 Jupyter Notebook의 markdown 기능을 곁들여서 코드랑 같이 사용하면 유용하더군요.  Jupyter Notebook 안에 텍스트 뿐만 아니라 이미지 파일이나 심지어 동영상도 삽입해서 수강생들에게 공유할 수 있으니 교육 실습 자료로 Jupyter notebook을 사용하면 여러모로 쓸모가 있습니다. 

사용법이 그리 어렵지는 않구요, 시간 좀 들여서 이것 저것 눌러보면서 사용해보면 금방 익힐 수 있을거예요. 다만 처음 사용하는 분 입장에서는 '실행'을 어떻게 하는거지 부터 해서... Rstudio 나 Spyder 와는 UI가 다르기 때문에 낯설은 부분이 있는 만큼, 이번 포스팅은 Jupyter Notebook 첫번째 사용자를 대상으로 포스팅을 써봅니다.

1. Start 'Jupyter Notebook'

먼저, Windows 사용자라면 아래 화면캡쳐처럼 메뉴바에서 'Anaconda3 > Jupyter Notebook' 메뉴를 선택하면 됩니다. 

또는 Anaconda Navigator 를 론칭한 후에, Jupyter Notebook 아이콘을 클릭해서 Jupyter Notebook을 실행할 수도 있습니다. 

혹은 명령 프롬프트 창에서 가상환경 리스트 확인하고, 가상환경 활성화 한 후에 jupyter notebook 을 실행시켜주면 됩니다. (Mac 의 경우 $ source activate base 로 가상환경 활성화 해줌)

-- Windows OS 기준

$ conda info -e  

$ activate base

$ (base) jupyter notebook

2. Jupyter Notebook 첫 화면 : (1) Files

Jupyter Notebook을 실행 시키면 아래 화면캡쳐와 같이 첫화면이 나타납니다.  특이하게 'Internet explorer' 가 창으로 뜹니다.  (1) Files, (2) Running, (3) Clusters 의 세 개의 tab 으로 구성되어 있습니다.

먼저 'Files' tab을 살펴보면 폴더랑 python script 파일 (*.ipynb) 들이 리스트로 줄줄이 나열되어 있습니다.  기존에 저장해두었던 파일 클릭해서 실행시키면 되겠지요?

2. Jupyter Notebook 첫 화면 : (2) Running

'Running' tab에 들어가 보면 현재 실행 중인 python 파일을 확인할 수 있습니다. 'Shutdown' 단추를 누르면 '죽일 수'도 있구요.

2. Jupyter Notebook 첫 화면 : (3) Clusters

'Clusters' tab에 가보면 IPython parallel 의 clusters 를 볼 수 있습니다.

2. Jupyter Notebook 첫 화면 : (4) Kernel

사용자 웹 UI 화면 말고 뒷단에서는 아래 화면캡처와 같은 Kernel 창이 하나 더 있습니다.  백조의 호수 물 밑의  부지런한 두 물갈퀴 다리 같다고나 할까요.  아래 창은 신경 안쓰셔도 됩니다.

3. Jupyter Notebook : Create a new Notwbook with Python 3

자, 이제 본론으로 들어가서요, 새로운 Python 3 Notebook 창을 만들어 볼까요?! 

우측 상단의 'New' 메뉴를 선택하고 'Python 3'를 클릭해 보세요.

4. Jupyter Notebook : Rename Notebook

그러면 아래처럼 Notebook 창이 하나 뜹니다.  아래 네모난 빈 Cell에 Python script 쓰면 됩니다. 

파일 제목을 'Untitled'에서 새로운 이름을 부여해서 저장해놓고 시작하는게 좋겠네요.  그쵸?

아래 화면캡쳐의 'Untitled' 부분을 클릭하면 그 아래의 'Rename Notebook' 창이 새로 뜨구요, 새로운 이름을 써 준 후에 'OK' 눌러주면 됩니다.

5. Jupyter Notebook : Run current cell (Shift+Enter, Ctrl+Enter)

(1) 현재 커서가 있는 Cell 에서 아래 화면캡쳐의 빨강 동그라미 아이콘(▶|)을 클릭하면 Python script가 실행됩니다.

(2) 단축키를 쓸 수도 있는데요, 'Shift + Enter' 를 사용하면 현재 커서가 있는 Cell 이 실행이 되고요, 커서가 다음번 Cell로 넘어갑니다.

(3) 단축키 중에서 'Ctrl + Enter'를 사용하면 현재 커서가 있는 Cell 이 실행이 되고요, 커서가 현재 Cell에 그래도 남아있게 됩니다.

6. Jupyter Notebook : Tool-bar

Tool-bar 간단히 살펴보고 가시죠.  순서대로 보면 아래와 같은데요, 두개씩 쌍을 이루고 있습니다.

 - 저장 (save)

 - 아래에 Cell 추가 (insert cell below)

 - 선택한 Cell 삭제 (cut selected cells)

 - 복사 (copy selected cells)

 - 붙여넣기 (paste cells below)

 - 선택한 Cell 위로 이동 (move selected cells up)

 - 선택한 Cell 아래로 이동 (move selected cells down)

 - 실행 (run cell, select below) <- 'Shift + Enter'

 - 중단 (interupt kernel)

7. Jupyter Notebook : Open the command palette

아래 화면 캡쳐 상단의 빨간 박스의 아이콘을 클릭하면 --> 그 아래처럼 'palette command' 창이 뜹니다. 'change cell to heading 1', 'change cell to heading 2', .... 처럼 선택할 수 옵션이 여러개 뜨는데요, 위에 있는것일 수록 글자 크기가 큰 부연설명 제목을 달 수 있습니다.

8. Jupyter Notebook : (1) Run All, (2) Run All Above, (3) Run All Below

Spyder는 Editor 창에 python scripts 를 써놓고 전부 실행, 특정 Cell 실행, 선택한 영역 실행을 하는데 편리합니다.  Jupyter Notebook 에도 이와 비슷한 기능이 있습니다.

'Cell' 메뉴를 누르면 '실행(Run)' 관련된 세부 메뉴가 뜨는데요, 이중에서도 'Run All', 'Run All Above', 'Run All Below' 는 Tool-bar에 없는 기능이므로 알아두면 유용할것 같습니다.

9. code 행 번호 표시하기 : Esc + l   (영어 소문자 'l' )

코드가 길면 어느 행인지 찾기가 힘들 수 있는데요, (교육하거나 협업하거나 할 때...) 

이때 코드 행 번호가 옆에 표시 되면 찾아가기에, 의사소통하기에 편할 것입니다. 

[ before ]

[ Esc + l  실행 후 ]  : 왼쪽에 노란색 칠한 부분에 cell 내 행번호가 생성되었음.  토글키로 한번 더 'Esc + l' 누르면 다시 원래대로 돌아감. 

10. Jupyter Notebook 단축키 (shortcuts)

Command mode에서 'H'를 누르면 아래와 같이 2가지 종류(Command mode, Edit mode)의 Jupyter Notebook의 단축키 정보를 확인할 수 있습니다. 

(1) Command mode ('Esc' 를 누르고서...)

저는 Command mode 에서는 마크다운 Esc + M + 1 / 2/ 3, to code 인 Esc + Y 과 행 삽입 Esc + A, Esc + B, 행 삭제 Esc + D + D 를 많이 쓰는 편입니다. 

(2) Edit mode ('Enter'를 치고서...)

Edit mode 단축키 중에서는 들여쓰기(indentation)를 위해서 Tab, Ctrl-], Ctrl-[, 모두 선택하는 Ctrl-A, 실행 취소하는 Ctrl-Z, 저장하고 체크포인트 하는 Ctrl-S 를 많이 쓰는 편이네요. 

11. Cell 전체에 한꺼번에 코멘트 부호 '#' 넣기 : Ctrl + /

Cell 전체를 블록으로 선택한 후에 Crtl + / 을 누르면 코멘트 부호 '#'가 들어가서 코드가 비활성화되며, 토글키로서 Crtl + / 를 한번 더 누르면 코드가 다시 활성화됩니다. 

12. Python 함수의 옵션, 도움말 살펴보기 : Shift + Tab

위의 10-2에서 소개한 단축키 중에서 또 자주 사용하는 것이 있다면 'Shift-Tab: tooltip' 입니다. 함수의 옵션을 모두 다 정확하게 기억하고 사용하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 함수의 옵션과 도움말을 확인하고 참고하고 싶을 때 외부 인터넷 검색하는 것 없이 Jupyter Notebook에서 간단하게 조회할 때 함수에 커서를 위치시켜 놓고 'Shift + Tab'을 누르면 아래와 같이 함수에 대한 사용 설명이 나옵니다. 'Shift + Tab'은 간단한 화면, 'Shift + Tab + Tab'하면 자세한(긴) 설명을 볼 수 있습니다. 

이밖에도 Jupyter Notebook 기능이 여러개 더 있지만 전부 소개하기에는 스크롤 압박이 심하므로 여기까지만 소개하도록 할께요.

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

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지난번 포스팅에서는 Python IDE 인 Anaconda 설치 방법을 알아보았습니다.

Anaconda를 설치하면 약 450여 개의 Packages 들과 함께 Spyder, Jupyter Notebook, IPython 등이 자동으로 설치됩니다. 

저는 분석 프로그래밍 할 때 수십, 수 백, 수천 줄 코딩해야할 경우가 많으므로 Spyder 편집기를 주로 사용합니다. 그리고 간단한 탐색적 분석할 때 Jupyter Notebook (R, spark 사용 할 때 포함) 을 가끔 사용하구요.

처음 Spyder를 사용하는 분이라면 좀 생소할 것이므로 좀더 빨리 사용법을 익힐 수 있도록, 이번 포스팅에서는 제가 유용하게 사용하고 있는 기능 위주로 몇 가지만 추려서 소개하도록 하겠습니다.

1. Spyder 시작

Windows 시작 단추를 누르면 'Anaconda3 (64-bit)' 폴더 아래에 'Spyder' 아이콘을 클릭하면 Spyder 가 시작합니다.

혹은 conda 명령 프롬프트 창에서 

처럼 spyder 를 입력해주면 됩니다. 

Mac 의 경우 명령 프롬프트 창에서 source activate [virtual_envoronment_name] 해주면 됩니다. 

$ conda info -e

$ source activate base

$ (base) spyder

2. Spyder 창 구성 (windows layout)

아래 화면캡쳐한 Spyder 창의 왼쪽은 (1) script Editor 입니다.

오른쪽 상단에는 (2) Variable Explorer, File Exployer, Help tab 이 차례대로 있습니다. 

오른쪽 하단에는 (3) Python console, History log, Ipython console 이 차례대로 있습니다.

저는 아래처럼 그냥 Spyder default layout 을 그대로 사용합니다만, 마우스로 특정 창을 drag 해서 원하는 위치에 이동시킬 수 있습니다. 대형 모니터를 사용하는 분이라면 창을 개인취향에 맞게 이리저리 옮기고 크기도 조절해서 사용하시면 됩니다.

(1) Editor 창에서 작성한 script는 F9나 ctl+Enter 등을 사용해 명시적으로 실행을 시켜야만 실행이 됩니다. 길게 프로그매링 해야 하고 저장해 두었다가 반복적으로 사용해야 하는 상황이라면 Editor 창에서 script를 작성하고 파일로 저장을 해두어야 겠지요.

반면에 (3) Ipython console 에서는 script 작성하고 Enter 를 치면 interactive 하게 실행이 되서 결과를 반환합니다.  간단하게 탐색적 분석하거나 Python 처음에 공부할 때 책보면서 이리저리 연습해보기에 편합니다.

[ Spyder default layout ]

Spyder는 Rstudio layout 과 동일한 형태의 layout 도 제공한답니다. (View > Windows layout > Rstudio layout 선택)  'File exployer'를 자주 사용하지 않는 사용자라면 Editor 창을 좀 더 넓게 사용할 수 있는 'Spyder default layout'이 좀더 편할거 같습니다.

[ Spyder : Rstudio layout ]

3. Spyder Outline

View > Panes > Outline (Ctrl+Shift+O) 을 선택하면 아래의 두번째 화면캡쳐의 왼쪽 상단에 보이는 것처럼 script 전체의 cell 구분 및 hierarchy 를 한눈에 볼 수 있으며, cell의 제목을 선택하면 해당 cell로 커서가 바로 이동하므로 매우 편리합니다.  대형 화면 모니터를 사용하는 분이라면 매우 유용한 기능 중에 하나입니다.

[ Spyder : Outline (Editor 좌측 상단) ]

4. 키보드 단축키 (Keyboard shortcuts)

단축키 쓰는거 좋은 하는 분이라면 'Tools > Preferences > Keyboard shortcuts' 를 선택한 후에 default keyboard shortcuts 을 찬찬히 살펴본 후에 '나만의 맞춤형 키보드 단축키'를 설정해보시기 바랍니다.

가령, 저는 제일 많이 사용하는 단축키가 'run selection' 의 'F9' (editor 창의 커서가 위치한 script 한 줄 실행, 혹은 블럭으로 선택한 부분의 script 실행) 인거 같네요. 'F9' 말고 다른 단축키로 바꾸러면 더블 클릭해서 활성화 시킨 후에 다른 단축키를 설정해주면 됩니다.

5. Spyder : 편집 화면 Syntax 색깔 지정 (Syntax coloring )

기본 편집 화면 Syntax 색깔이 마음에 들지 않는다면 'Tools > Preferences > Syntax coloring' 에서 마음에 드는 Systax coloring 을 골라보세요. 가령, 배경이 어둡고 Syntax를 환하게 하고 싶다거나 할 때요.

6. Spyder : 실행 (Run)

코딩한 script 를 실행할 때 R 사용자라면 'Ctrl+Enter' 단축키를 사용했을 텐데요, Python Spyder 는 4가지(!!!)나 제공하며, 'Ctrl+Enter' 가 있기는 한데 R과는 조금 다릅니다. (Spyder 사용 초창기에 당황했던 기억이...)

1) 저장한 파일 전체를 처음부터 끝까지 한꺼번에 실행 (Run file) : F5

2) 현재 커서가 위치한 cell 전체를 실행 (Run current cell) 후 커서 현 cell에 위치 : Ctrl + Enter

   : 여기서 cell 은 '#%%' 로 구분이 된, 위/아래로 '선(line)'으로 구분이 된 덩어리를 말합니다.

3) 현재 커서가 위치한 cell 전체를 실행 후 다음번 cell로 커서 이동 (Run current cell and go to the next one) : Shift + Enter

4) 현재 커서가 위치한 행(row) 또는 선택한 행 전체를 실행 (Run selection) : F9

저는 주로 'F9'를 사용하고, 가끔 'Ctrl+Enter' 나 'Shift+Enter' 를 사용합니다.  아주 가끔 'F5'를 사용하구요. 

[ Spyder : 실행 (run) ]

[ Spyder : Cell (#%% 사용해서 cell 구분) ]

Spyder 우측 상단의 '폴더' 모양 아이콘을 누르고 탐색기로 경로를 설정해주면 'Working directory setting' 이 됩니다.  이거 설정해주면 파일 저장이나 불러오기 할 때 편러합니다.

7. 부가설명 달기 : #

만약 여러개의 줄에 한꺼번에 코멘트 기호 '#'을 붙이고 싶다면 먼저 마우스로 '#'을 붙이고 싶은 여러개의 줄을 블록으로 선택한 후에 'ctrl+1' (Mac OS의 경우 'command+1') 을 눌러주면 됩니다.  반대로 여러개의 줄에 '#' 기호가 붙어 있는 것을 해제하고 싶다면 역시 마우스로 블럭 설정한 후에 똑같이 'ctrl+1' (맥북은 'command+1')을 눌러주면 됩니다. 토글키인데요, 은근히 유용합니다. 

8. 들여쓰기 (indentation) : 4 spaces (or 8 spaces)

'#' 부호를 쓰면 Python script 에 아무런 영향을 주지 않은 상태에서 부가설명을 달 수 있습니다. (R과 동일)  특히 협업을 하면서 Python script를 짜는 경우라면 부가설명을 충실하게 달아주는 것이 여러모로 좋겠지요?!

Python은 code block, 함수 정의나 flow control 등을 하는데 있어서 다른 프로그래밍 언어처럼 '{ }'을 사용하지 않구요, 특이하게도 space 로 들여쓰기(indentation)를 해서 구분을 해줍니다.  이게 처음에 적응이 잘 안되고, 참 이상하고, '{ }' 구분없이 어떻게 프로그래밍을 짜서 당황스럽고, 의문이 가고, 대략 난감한데요... 쓰다보면 이게 참 편하구나 하고 적응이 되는 때가 옵니다. 보통은 4 spaces 로 들여쓰기를 하구요, 프로그래머들 중에는 tab 이나 8 spaces 로 들여쓰기(indentation)를 하기도 하는데요, Spyder의 디폴트 들여쓰기가 '4 spaces' 이구요, 저도 '4 spaces' 추천합니다.  사람마다 생각이 다를 수 있겠습니다만은, 저는 Spyder 쓰는 가장 유용한 기능 중의 하나가 자동으로 알아서 '들여쓰기 (indentation)'가 된다는 점, 그리고 'Syntax coloring'이라고 생각합니다.  만약 '들여쓰기'가 잘못되면 에러나므로 조심해야 하고 매우 중요합니다.

(참고 : Spyder 메뉴의 Tools > Preferences > Editor > Advanced settings > Indentation characters : 4 spaces  에서 들여쓰기(indentation) 설정 바꿈 가능합니다)

이밖에도 Spyder에 여러 기능이 많이 있지만, 전부 소개하자니 너무 많기도 하구요, 제가 위에서 소개한 것 외에는 그다지 사용하지 않는 기능들이기도 해서 여기까지만 소개하도록 하겠습니다.

9. Spyder 최신 버전으로 upgrade (update) 하기

cmd 창에 conda upgrade spyder 를 입력하면 됩니다.

[ cmd 창에서 conda upgrade spyder 실행 화면 예시 ]

10. 편집 창, Console 창 전부 지우기

 - 사용 중인 객체 전부 지우기 (Clear all objects): (편집창에서) %reset -sf

 - 콘솔 창 전부 지우기 (Clear console window): (편집창 or 콘솔 창에서) %clear (or 콘솔창에 커서 찍고 Ctrl + L )

11. 편집창 내 코드 대문자를 소문자로, 소문자를 대문자로 변환하는 단축 키

- 대문자를 소문자로 변환: Ctrl + u

- 소문자를 대문자로 변환: Ctrl + Shift + u 

12. Spyder Window Layout을 Default Layout으로 되돌리기, 현재 Loyout 저장하기

- Default Window Layout으로 되돌리기: View > Window layouts > Spyder Default Layout

- 현재의 Window Layout 저장하기: View > Window layouts > Save current layout

다음번 포스팅에서는 Jupyter Notebook 사용법에 대해서 알아보겠습니다.

많은 도움 되었기를 바랍니다.

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이번 포스팅에서는 Python 설치하는 방법을 소개하겠습니다.

Python을 설치하고 이용하는 다양한 방법이 있겠습니다만, 이번 포스팅에서는 아래 처럼 제가 사용하는 환경 기준으로만 소개를 해보겠습니다.  

제 주위 Python 사용자 중에는 Pycharm 이나 Eclipse 에 설치해서 사용하는거 추천하는 분들도 계시는데요... 저는 Anaconda 설치해서 주로 spyder나 jupyter notebook 사용하곤 하구요, 그동안 별 불편을 못느꼈고 좋습니다.  왠만한 라이브러리도 거의 기본 포함하고 있구요.

- IDE : Anaconda (spyder, jupyter notebook, IPython)

- OS : Windows, 64-BIT

- Python version : 3.x (설치 당시의 3.x 최신 버전 사용)

Python 2.7 버전의 경우 2020년 1월 1일부터 지원이 공식적으로 종료되었습니다. 따라서 Anaconda 배포판으로 Python 설치 시에는 가급적 Python 3.x 의 설치 당시의 Python 최신 버전으로 설치를 하시구요, 가상 환경 (Virtual Envorinment) 에 필요 시 Python 2.7 버전의 가상환경을 추가로 구성하시기 바랍니다. 

(Anaconda 에서 Python 2.7 버전의 가상환경 만들기 참고 : https://rfriend.tistory.com/458)

이미 특정 버전의 Python 버전을 사용해서 뭔가를 개발해놓은 상태라서 너무 높은 버전의 Python을 사용하려고 할 때 작동하지 않을 수도 있습니다. Python 버전별 무슨 Package 들을 지원하는 지는 https://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs  에서 확인해 볼 수 있습니다.  

서론이 여기까지 하구요, 아래 화면 캡쳐해 놓은대로 따로 해보면서 설치를 해보시지요.  Anaconda installer 다운로드 후에 'Next' 몇번 클릭하다 보면 설치 완료되있을 겁니다. 겁나 쉬워요. (하둡 설치랑은 비교 불가 -_-;)

1~4. Anaconda installer download

   - (1) 어디서? : https://www.anaconda.com/products/individual

   - (2) OS : Windows  (자기 컴퓨터 맞게 선택할 것)

   - (3) Python 3.x version (최신 버전으로 다운로드)

   - (4) 64-BIT (자기 컴퓨터 맞게 선택할 것)

(설치 당시의 최신 Python 3.x 버전 사용하면 됨) 

5. Anaconda installer 더블 클릭하여 시작

6. Anaconda installer 계속 'Next' 단추 누르면서 설치 진행

7. Anaconda License Agreement : "I Agree"

8. Select Installation Type : Just Me (recommended) > Next

9. Choose Install Location : 설치 directory 지정 (default 사용) > Next

10. Advanced Installation Options : (default 사용)

   - (v) Add Anaconda to my PATH environment variable

   - (v) Register Anaconda as my default Python 3.6

   > Install

11. Installation Complete : 설치 진행~ > 완료 후 > Next

12. Anaconda 설치 끝 : Finish

13. Windows 시작 'Anaconda3'
     > 14.바탕화면에 단축 아이콘 복사하기 (Ctrl + icon drag & drop)

다 끝났습니다.  쉽지요? ^^

혹시 Anaconda 설치가 잘 안되거든 기존 Anaconda를 제어판에서 제거(uninstall)한 후에, 백신 프로그램과 방화벽을 disable 시키고 다시 한번 Anaconda 설치를 해보시기 바랍니다. 

Jupyter Notebook 사용법은 https://rfriend.tistory.com/299 를 참고하세요. 

spyder 사용법은 다음 포스팅에서 소개하겠습니다.

많은 도움 되었기를 바랍니다.

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