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[Pyspice] SPICE simulation을 위한 MOSFET model file 및 DC simulation 예시

Pyspice를 이용해 교재의 문제를 풀어보거나 회로를 분석해보려면 당연히 MOSFET의 model 파일이 있어야 한다. 다행히 Baker 교재에서는 long channel MOSFET과 short channel MOSFET의 model 파일을 제공해주고 있다. Pyspice를 설치하면서 다운로드 받은 example의 폴더 구조를 보면 다음과 같이 되어 있다. {user_workspace} - examples - .travis - advanced-usages ... - libraries - diode - mosfet ... libraries 폴더 내에 mosfet 폴더에 다음 4가지 model 파일을 추가해주면 된다. 확장자는 .mod로 하면 된다. * file name : nmos_long_channel.mod * 1um process * 1<L<200 and 10<W<10000 Vdd=5V .model nmos_long_channel nmos level = 3 +tox = 200

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[Pyspice] Python으로 실행하는 SPICE

전자공학을 공부하는 학생이라면 Razavi, Baker 등의 회로이론 책을 공부하면서 회로 simulation이 필요한 경우가 있다. 물론 Hspice나 LTSpice 등의 프로그램을 사용하는 경우가 더 많겠지만, 익숙한 Python으로도 SPICE를 사용할 수 있는 라이브러리가 있어 소개하고자 한다. 라이브러리 이름은 pyspice 이며, 오픈소스 라이브러리이다. 개발자가 틈틈이 개발을 한다고 하여 2024년이 마지막 업데이트로 보인다. pyspice를 사용하면 SPICE 기반의 문법을 유지하면서도 alter, sweep 등의 문법은 for문으로 대체하고, if문을 추가하는 등 유연한 simulation이 가능할 것으로 보인다. 아래 사이트에서 라이브러리에 대한 자세한 내용을 알 수 있으며, 아래 사이트에서 소개하는 간단한 사용방법은 다음과 같다. Simulate Electronic Circuit using Python and the Ngspice / Xyce Simulators

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[Python] Visual Studio Code에서 Jupyter 사용하기

IDE를 통해 python code 파일을 작성하고, 실행하는 대표적인 방법들은 다음의 3가지이다. Python을 활용하는 대표적인 3가지 방법 Jupyter notebook을 실행하여 웹 브라우저를 통해 .ipynb 파일 작성 및 실행 [Python] Jupyter notebook 사용하기 많은 사람들이 사용하는 IDE 중 Jupyter notebook는 초심자들이 사용하기에 가장 적합한 IDE라고 생... blog.naver.com 2. VS code를 실행하여 .py 파일 작성 및 실행 [Python] Visual Studio Code에서 Anaconda Powershell 사용하기 이전 포스트에서 사용한 Jupyter notebook 도 굉장히 많이 사용되지만, 프로젝트의 규모가 커지고, 파일이... blog.naver.com 3. VS code를 실행하여 .ipynb 파일 작성 및 실행 VS code 내에서도 .ipynb 파일을 사용할 수 있다. 이렇게 사용할 때의 장점은

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[Python] Visual Studio Code에서 Anaconda Powershell 사용하기

이전 포스트에서 사용한 Jupyter notebook 도 굉장히 많이 사용되지만, 프로젝트의 규모가 커지고, 파일이 많아질수록 Jupyter notebook이 조금은 불편하게 느껴질 수 있다. 그에 따라 코딩에 익숙해진 후에는 보다 가볍고 많은 기능들을 선택적으로 골라 사용할 수 있는 Visual Studio Code 를 사용하는 사람들이 많다. VS code를 사용한다고 하더라도 Jupyter notebook을 사용할 수 없게 되는 것은 아니니, 하나씩 환경을 세팅해보면서 편리한 기능들을 찾아보도록 하자. 1. VS Code 다운로드 Visual Studio Code는 공식 사이트에서 간편하게 다운받을 수 있다. 아래 링크에 들어가 중앙의 Download for Windows를 누르면 설치파일을 받을 수 있고, 이를 실행해 설치하면 된다. Visual Studio Code - Code Editing. Redefined VS code 설치 사이트 설치 과정에서도 별도의 옵션을 건드릴

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[Python] Jupyter notebook 사용하기

많은 사람들이 사용하는 IDE 중 Jupyter notebook는 초심자들이 사용하기에 가장 적합한 IDE라고 생각한다. 그 이유는 바로 편의성 때문이다. 대부분의 코딩은 shell 환경에서 이루어진다. Shell은 terminal이라고 부르는 텍스트 기반 입출력 인터페이스 환경을 통해 사용자의 명령을 해석하고 운영체제에 전달하는 역할을 한다. 일반적으로 terminal은 powershell에서 보았듯이 텍스트로만 입출력이 가능하여 파이썬 코드 파일을 만들고, 코드를 실행하고, 결과를 확인하는 것까지 텍스트 기반으로 이루어지게 된다. 마우스를 이용해 파일을 옮기고, 더블클릭해 프로그램을 실행하던 기존의 PC 환경에 익숙하다면 이러한 과정에 답답함을 느낄 수 있고, 직관성도 다소 떨어지게 된다. 그러나 Jupyter notebook을 사용하면 terminal을 통해 우리가 잘 알고 있는 chrome 등의 웹 브라우저에서 파일을 생성하고, 관리하고, 결과 역시 시각화하여 확인할 수 있다

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[Python] Anaconda 시작 위치 및 관리자 권한

IDE 관련 글을 작성하기에 앞서 Anaconda 사용 시에 추가해놓으면 좋은 세팅들을 적어두려고 한다. 계속 언급해 왔듯이 Anaconda를 사용하면 개발환경과 프로젝트를 분리할 수 있다. 다시 말하면 conda 환경이 만들어지는 폴더와 프로젝트의 코드 파일을 모아두는 폴더가 분리된다는 뜻이다. 그러나 Anaconda powershell 등을 실행하였을 때의 기본 디렉토리는 Anaconda의 설치경로로 되어 있다. 해당 경로의 envs 폴더가 conda 환경이 만들어지는 경로인데, conda 환경 폴더 안에 어떠한 파일이든 넣어두면 conda remove 등으로 지울 때 같이 지워진다. 그래서 당연히 이 경로에 코드 파일을 모아두면 안되고 별도 경로에 프로젝트 폴더를 만들어야 한다. 매번 프로젝트 경로로 cd 명령어로 옮겨가는 게 꽤나 귀찮으니 기본 디렉토리를 프로젝트 폴더로 옮겨놓으면 편리하다. 또한 Python을 사용할 때 자주 쓰게 되는 Jupyter, pip 등 명령어는 관

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[Python] Anaconda Command

Anaconda를 사용했을 때의 장점은 개발 환경을 개발 프로젝트마다 분리할 수 있다는 점이다. 만능 개발 환경이 하나 있어서 그 환경에서 모든 프로젝트를 진행하면 좋겠지만, 패키지 간에 충돌이 있거나 한 사람이 만든 코드를 여러 사람이 사용해야 할 경우, 개발 환경을 그대로 구축하는 것은 사실상 불가능한 일이다. 또한 패키지들이 업데이트 되면서 내장 함수가 사라지거나 기본값이 변경되는 경우, 또는 패키지와 파이썬 버전이 호환되지 않는 경우 등 개발 환경을 일치시키는 것이 필요한 경우가 필연적으로 발생하게 된다. Anaconda를 이용한 개발 환경과 프로젝트의 분리 Anaconda가 있다면 프로젝트 별로 환경을 지정할 수 있게 되고, 코드를 작성한 사람은 코드를 배포함과 동시에 개발환경(사용한 패키지와 버전)을 같이 배포하여 누구든 해당 코드를 개발자와 동일한 환경에서 사용할 수 있게 만들 수 있다. 실제로 Github에 있는 많은 코드들을 살펴보면 일반적으로 requirements

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첫 글

이제는 무언가 기록해 두지 않으면 자연스레 잊어버리는 시기가 왔다. 메모로 가득찬 컴퓨터 화면과 스마트폰을 정리하며 사소한 것들을 기록해 둔다.

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파이썬을 시작하며

요즘 일을 하면서 파이썬을 사용하는 경우가 잦아졌다. 특히 단순 반복 작업에서 다루는 데이터의 양이 점점 많아지면서 직접 하기에는 시간이 너무 많이 걸리게 되어버렸다. 늘 코딩을 하면서 코드를 짜는 시간이 빠를까 그냥 반복 작업을 직접 하는게 빠를까 하는 생각이 들지만 그래도 코드 하나 짜놓으면 꽤나 실용적으로 쓸 수 있는 것 같다. 학교를 다니면서 자바, C++ 등 여러가지 프로그래밍 언어를 배웠지만 결국 졸업한 뒤에 쓰는 프로그래밍 언어는 배운 적도 없는 파이썬이다. 파이썬을 접하면서 느낀 파이썬의 가장 큰 장점은 많은 정보라고 생각한다. 간단히 필요한 기능만 검색해도 그에 대한 방안을 찾을 수 있고, 파이썬을 쓰면서 생긴 오류들도 검색을 통해 쉽게 디버깅이 가능하다. 또 다양한 기능을 가진 패키지들이 공유되고 있고, 간단하게 불러와서 사용할 수 있는 것도 파이썬이 가지는 장점이 아닐까 생각한다. 회사에서 활용하던 코드를 집에서 재현해 볼 겸, 그때그때 찾아가면서 야매로 배운 파

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[Python] 왜 파이썬에는 환경 세팅이 필요한가?

처음 파이썬을 배울 때 파이썬을 설치하는 과정도 이해하기 어려웠다. 다른 프로그램처럼 설치하고 실행하면 되는 게 아니라 이것저것 설치할 게 많기 때문이다. 파이썬을 시작하면서 헤맸던 부분들에 대해서 정리하고자 한다. 처음 생각했던 파이썬 실행 방식 처음 파이썬을 시작할 때는 일반적인 프로그램을 실행하듯이 파이썬만 설치하고 실행하면 끝날 줄 알았다. 물론 파이썬 설치 여부 및 버전을 확인하거나 코드 한 두 줄 정도 돌리는 경우는 직접 파이썬을 실행하여 쓰기도 하지만 본격적인 코딩은 사실상 불가능할 정도로 불편하다. 다만 이 경우는 파이썬 하나만 설치하고 실행하면 프로그램 내부에서 코드 입력을 통해 결과를 볼 수 있으므로 정말 파이썬 프로그램 하나로도 코딩을 할 수 있다. 회사에서 사용중인 방식 파이썬을 보다 편리하게 사용하는 방법은 IDE (Integrated Development Environment) 라고 불리는 프로그램을 설치하고, 코드를 포함하고 있는 파일을 별도로 생성하여 이

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[Python] Anaconda 설치

Anaconda를 사용하면 앞선 포스트에서 언급했듯이 다양한 환경을 구축하여 파이썬을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 Anaconda 내에 유저들이 자주 사용하는 패키지들이 기본적으로 포함되어 있어 한결 쾌적한 코딩이 가능하다. Anaconda에 대한 공식적인 설명은 홈페이지에서 확인해 볼 수 있다. Conda Conda is an open-source package and environment management system that runs on Windows, macOS, and Linux. Conda quickly installs, runs, and updates packages and their dependencies. It also easily creates, saves, loads, and switches between environments on your local computer. It was created for Python programs, but it can pac

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[Python] Anaconda Powershell Command

Anaconda Powershell Prompt를 처음 실행하면 검은 화면을 만나볼 수 있다. 그럴듯해 보이는 화면에 프로그래머가 된 기분도 들지만, 명령어를 모르면 사실 아무것도 할 수가 없다. 물론 Jupyter notebook을 사용한다면 굳이 이 검은화면을 들여다 볼 필요는 없지만, 그래도 간단한 커맨드를 통해 Powershell에 대해 알아보도록 하자. Powershell은 Command Line Interface(CLI)의 한 종류로, 커맨드(=텍스트)를 통해서 사용자와 상호작용하는 방식을 의미한다. 예를 들면 일반적인 PC환경(GUI)에서는 바탕화면에 마우스를 우클릭하고 새 폴더를 만들지만, CLI에서는 검은 화면(=터미널)에 커맨드를 입력함으로써 새 폴더를 만들 수 있다. GUI 환경에서 새 폴더를 만드는 방법 // CLI에서 새폴더를 만드는 방법 (base) PS C:\Users\(Username)> mkdir 새폴더 처음 CLI를 사용할 때는 명령어로만 모든 것을

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