통계 분석을 한 번이라도 해 본 사람은 누구나 데이터 조작의 유혹을 느꼈을 것이다. 그렇지 않더라도 어디서 오류가 생길 수 있는지는 알 수 있다. 그리고 데이터 분석을 많이 해보기 시작하면 잘못된 통계 결과를 야기할 수 있는 부분이 어떠한 곳에 있는지 보다 더 잘 알게 된다.
저자가 말하는 다크 데이터는 천문학의 암흑 물질에서 따왔다고 말하고 있다. 천문학에서 암흑 물질이나 암흑 에너지는 있는 것은 분명한데 현재 우리 기술로는 그 존재 여부를 확인할 수 없는 그런 것을 말한다.
다크 데이터는 그와 유사한 개념으로 받아들이면 된다. 통계 결과를 왜곡할 수 있는 수 많은 부분들을 통칭하고 있기 때문에 측정할 수 없는 데이터만을 이야기하지 않는다.
통계 분석을 어느 정도 해보면 알 수 있는 개념을 소개하고 있기 때문에 이 책을 읽기에 적합한 사람은 통계 분석을 해본 적이 없거나 조금 해 본 사람들에게 적합하다. 통계 분석을 어느 정도 해 본 사람들은 가볍게 읽을 수 있다.
지난 번에는 cv2.putText를 이용해서 글자를 넣는 방법을 시도했다. 그런데 글꼴 변경이 제한적이고 anti-aliasing도 마음에 들지 않아서 다른 방법을 찾아 보았다.
다른 방법은 pillow를 이용하는 것이다. 정말 웃기는 것은 PIL.ImageDraw는 동작하지 않는 다는 것이다.
Text 를 그림 한 가운데에 넣으려면 위치를 계산해 주어야 한다. 수작업으로 구해볼려고 하다가 찾아봤더니 역시 크기를 측정하는 함수가 있었다.
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
W, H = (600, 240)
fig = numpy.zeros((H, W, 3), dtype = numpy.uint8)
fig = cv2.cvtColor(fig, cv2.COLOR_BGR2RGB)
fig = Image.fromarray(fig)
draw = ImageDraw.Draw(fig)
myfont = ImageFont.truetype("consola.ttf", 260)
w, h = draw.textsize("2", font=myfont)
draw.text(
((W-w)/2,(H-h)/2),
"2",
font=myfont
)
fig = cv2.cvtColor(numpy.array(fig), cv2.COLOR_RGB2BGR)
도서관 홈페이지에서 사서 추천 도서로 선정되어 있길래 빌려 보았다. 사회적으로 중요한 여러 주제에 대하여 심도 깊은 분석이 되어 있다.
이 책은 토론 수업을 앞두고 있는 학생들이 읽으면 더 예리한 토의가 가능하지 않을까 싶다. 책 소개를 토론 수업에 맞추는게 좋았을 것 같다. 🙂
이 책은 그러한 관점을 제공해 준다는 점에서 매우 좋은 책이다.
읽기에 그치지 않고 ‘스스로 생각하고 논의하는 것’을 의미하는 ‘철학’이라는 행위는 비판적인 사고 능력을 향상시키고, 급변하는 세상으로부터 비롯되는 수많은 도전 과제에 대비할 수 있는 도움을 준다.
60페이지
신중하고 열정적인 시민들로 이뤄진 작은 모임이 세상을 바꿀 수 있다는 주장에는 의심의 여지가 없다. 실제로 세상은 지금까지 그렇게 변화해왔다.
– Margaret Mead
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