기본 콘텐츠로 건너뛰기

[Git] 명령어 정리

자주 사용하는 Git 명령어를 정리한다.

Mac 사용자라면 터미널(Terminal), Window 사용자라면 커맨드 라인(Command Line)에서 명령어를 입력하여 사용한다.


$ git init
- git 저장소를 초기화한다. git init을 해야지 해당 폴더를 git으로 관리할 수 있다.

$ git status
- git 저장소의 상태를 확인한다. 어떤 파일이 있는지, 어떤 파일이 추가되고 수정되었는지 확인할 수 있다.

$ git remote add origin [url]
- git 저장소에 리모트(원격) 저장소를 추가한다. github등 에서 만든 repository의 url을 적용하여 입력한다.

$ git remote -v
- git의 연결 상태를 확인한다.

$ git add .
- 현재 working directory의 모든 파일을 깃의 staging area에 추가한다.
- .gitignore 파일을 만들어 관리하지 않으면, 개인정보 등이 포함된 파일 전부가 git add 될 수 있으므로 주의해야 한다. .gitigonre을 적용하는 방법은 "[Git] .gitignore 적용하기" 포스팅에서 확인할 수 있다.

$ git rm -r --cached file(folder)_name
- git 원격 저장소의 파일/폴더를 삭제한다. 이후 commit를 해야 한다.
- 로컬의 파일/폴더는 삭제하지 않는다.

$ git commit -m "some comments"
- some comments를 달면서 깃을 커밋(commit)한다.
- "git add"를 통해 staging area에 추가된 파일들의 변화를 코멘트를 달아 repository에 저장하는 것이다.

$ git push origin master
- 변경내용을 master라는 branch에 푸시하여 올린다.
- 원격서버(ex. Git Hub)에 잘 업로드 되었음을 확인할 수 있다.

$ git push -u origin +master
- 원격서버의 master 브랜치에 강제로 푸시하여 업로드한다.


댓글

이 블로그의 인기 게시물

웨딩 드레스 스케치 도안

웨딩 드레스샵 투어를 다니면서 샘플로 드레스를 입는 경우에는 드레스 사진을 찍지 못하게 하는 샵이 많다. ​ 그래서 투어를 돌고 나면 어떤 샵의 어떤 스타일이 신부에게 잘 어울렸는지 헷갈릴 수가 있다. ​ 하지만 투어를 다닐 때 드레스샵에서 입은 드레스의 특징과 느낌을 잘 기록하면 샵을 선택하는 데 도움이 될 수 있다. ​ 드레스 투어를 다닐 때 드레스를 기록할 스케치 도안은 아래 링크에서 확인/다운로드 할 수 있다. 웨딩 드레스 스케치 도안 확인/다운로드 하기 투어를 마친 후 드레스샵과 계약을 하고, 드디어 본식 드레스를 고를 때에는 사진을 찍을 수 있는 경우가 많다. ​ 이 땐 사진을 잘 찍어서 어떤 드레스를 입을지 잘 선택하도록 하자. ​ ​

파이썬(Python)을 이용한 선형 회귀분석(linear regression)

파이썬의 statsmodels 라이브러리를 이용해 간단하게 선형 회귀분석을 해볼 수 있다. 예시를 통해 살펴보자. 먼저 아래와 같이 예시 데이터프레임을 만든다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import pandas as pd height = [ 170 , 168 , 177 , 181 , 172 , 171 , 169 , 175 , 174 , 178 , 170 , 167 , 177 , 182 , 173 , 171 , 170 , 179 , 175 , 177 , 186 , 166 , 183 , 168 ] weight = [ 70 , 66 , 73 , 77 , 74 , 73 , 69 , 79 , 77 , 80 , 74 , 68 , 71 , 76 , 78 , 72 , 68 , 79 , 77 , 81 , 84 , 73 , 78 , 69 ] body = pd . DataFrame( { 'height' : height, 'weight' : weight } ) body . tail() 위 코드에 대한 설명은 "파이썬(Python) Pandas를 이용한 데이터프레임(DataFrame) 만들기" 포스팅을 통해 확인할 수 있다. 위 코드를 Jupyter Notebook을 통해 실행해보면 아래와 같이 데이터 프레임이 만들어진 것을 확인할 수 있다. 선형 회귀분석은 아래와 같은 가정을 만족해야 한다. 선형 회귀분석을 할 때에는 데이터가 아래의 가정을 따르는지 먼저 생각해보는 습관을 기르자. - 변수의 선형 상관관계 : 선형 회귀분석은 종속변수(Y)와 독립변수(X)가 선형의 상관 관계를 가지는 것을 가정한다. 선형의 상관관계가 아닐 경우, 다른 회귀분석 방법을 사용하거나, 새로운 변수를 추가하거나, 기존의 변수를 로그, 지수등의 방법으...

파이썬(Python)을 이용한 피어슨 상관계수 구하기

피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 두 변수 간의 상관관계를 확인하기 위한 가장 기본적인 방법이다. 피어슨 상관계수를 사용할 때 주의해야할 사항은 아래와 같다. - 상관관계가 인과관계를 의미하는 것은 아니다. 단순히 두 변수의 연관성을 확인하는 것이다. - 두 변수가 정규분포일 때 잘 작동한다.  - 이상치(outlier)에 민감하므로, 이상치는 제거하는 것이 좋다. - 두 변수가 완전히 동일하면 피어슨 상관계수는 1.0이다. 완전히 반대방향으로 동일하면 -1.0, 전혀 상관 없으면 0이다. 세부적인 해석은 아래와 같이 한다. - -1.0과 -0.7 사이이면, 강한 음적 선형관계 - -0.7과 -0.3 사이이면, 뚜렷한 음적 선형관계 - -0.3과 -0.1 사이이면, 약한 음적 선형관계 - -0.1과 +0.1 사이이면, 거의 무시될 수 있는 선형관계 - +0.1과 +0.3 사이이면, 약한 양적 선형관계 - +0.3과 +0.7 사이이면, 뚜렷한 양적 선형관계 - +0.7과 +1.0 사이이면, 강한 양적 선형관계 파이썬을 통해 피어슨 상관계수를 쉽게 구할 수 있다. 예시를 통해 알아보자. height, weight의 두 변수를 가지는 body라는 DataFrame을 만들었다. DataFrame을 만드는 과정은 아래의 포스트에서 확인할 수 있다.  "파이썬(Python) Pandas를 이용한 데이터프레임(DataFrame) 만들기" body 데이터프레임으로 피어슨 상관계수를 구하는 코드는 아래와 같다.  1 2 corr = body . corr(method = 'pearson' ) corr Jupyter Notebook으로 구하면 아래와 같은 결과를 얻는다. 표의 행과 열을 살펴보면 "height - height", "weight - weight"는 1이...