2019년 9월 29일 일요일

2축 그래프 그리기

파이썬 - 2축 그래프 그리기

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from random import *

x = np.arange(10)
y1 = [random() for _ in x]
y2 = [uniform(1,10) for _ in x]

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

data_y1 = ax1.plot(x, y1, color='b', linestyle='-.', marker='o', label='y1')
data_y2 = ax2.plot(x, y2, color='r', linestyle='--', marker='s', label='y2')

ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('data_y1')
ax2.set_ylabel('data_y2')

data_y = data_y1+data_y2
labels = [l.get_label() for l in data_y]
plt.legend(data_y, labels, loc=1)

plt.show()

# 각 y축의 범위 설정 방법

# http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=onlyjeje&logNo=221168953266

ax1.set_ylim(bottom, top)

ax2.set_ylim(bottom, top)

2019년 9월 24일 화요일

map() 함수

python map() 함수

python docs 의 map 함수에 대한 정의를 보자.

map(function, iterable, ...)

Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended with None items. If function is None, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.

map() 함수는 built-in 함수로 list 나 dictionary 와 같은 iterable 한 데이터를 인자로 받아 list 안의 개별 item을 함수의 인자로 전달하여 결과를 list로 형태로 반환해 주는 함수이다. 글로 설명하면 복잡하니 아래 예제를 보자.

def func(x):

return x * 2

인자로 받은 정수를 두배로 곱하여 반환해 주는 매우 간단한 함수이다.

이 함수에 인자를 map() 함수를 이용해 전달해 보자.

>>> map( func, [1, 2, 3, 4] )

[2, 4, 6, 8]

위와 같이 map() 함수는 for문과 같은 반복문을 사용하지 않아도 지정한 함수로 인자를 여러번 전달해 그 결과를 list 형태로 뽑아 주는 유용한 함수이다. 한줄로 처리되다 보니 매우 간결한 형태의 코딩이 가능하다는 것이 큰 장점이다.

map() 함수의 경우 보통 위와 같이 인자를 list 형태로 전달하는게 일반적이지만 iterable 한 형태인 dictionary 같은 인자도 가능하다.

>>> x = { 1 : 10, 2 : 20, 3: 30 }

>>> map(func, x)

[ 2, 4, 6 ]

dictionary 의 key 값이 전달되게 되지만, 아래와 같이 조금만 응용하면 value 값을 전달하는 것도 가능하다.

>>> x = { 1 : 10, 2 : 20, 3: 30 }

>>> map(func, [ x[i] for i in x ])

[ 20, 40, 60 ]

[ 참고 ]

https://docs.python.org/2/library/functions.html#map

출처: https://bluese05.tistory.com/58 [ㅍㅍㅋㄷ]

unix timestamp를 datatime으로 바꾸는 방법

Python Exercise: Convert unix timestamp string to readable date

Python datetime: Exercise-6 with Solution

Write a Python program to convert unix timestamp string to readable date.

Sample Solution:

Python Code:

import datetime
print(
    datetime.datetime.fromtimestamp(
        int("1284105682")
    ).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
)

Sample Output:

2010-09-10 13:31:22

출처 : https://www.w3resource.com/python-exercises/date-time-exercise/python-date-time-exercise-6.php

numpy array 슬라이싱 [1][2]와 [1,2]

예전에 Python Pandas 의 DataFrame 전처리에 대해서 연재할 때 DataFrame의 행 또는 열 데이터 선택해서 가져오기 (Indexing and selection of DataFrame objects) 하는 방법에 대해서 소개했던 적이 있습니다.

이번 포스팅에서는 Python NumPy 배열의 일부분, 부분집합을 선택 (Indexing and slicing an ndarray) 하는 방법을 알아보겠습니다.

다차원 배열 다룰 때 indexing, slicing 은 마치 밥 먹을 때 수시로 김치에 젖가락이 가듯이 그냥 일상적으로 사용하곤 하므로 정확하게 알아둘 필요가 있습니다.

1차원 배열, 2차원 배열, 3차원 배열의 순서대로 indexing 하는 방법을 간단한 예를 들어서 설명해보겠습니다.

(1-1) Indexing a subset of 1D array : a[from : to]

#%% NumPy array Indexing and Slicing

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.arange(10)

In [3]: a
Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# (1-1) Indexing a subset of 1D array
In [4]: a[0]
Out[4]: 0
In [5]: a[0:5]
Out[5]: array([0, 1, 2, 3, 4])

(1-2) array slices are views of the original array and are not a copy

Python NumPy의 배열 indexing, slicing에서 유의해야할 것이 있습니다. 배열을 indexing 해서 얻은 객체는 복사(copy)가 된 독립된 객체가 아니며, 단지 원래 배열의 view 일 뿐이라는 점입니다. 따라서 view를 새로운 값으로 변경시키면 원래의 배열의 값도 변경이 됩니다.

아래 예에서 원래의 배열 'b'의 0, 1, 2 위치의 원소에 빨간색으로 밑줄을 그어놨습니다. 배열 b에서 0, 1, 2, 3, 4 위치의 값을 indexing 해서 만든 b_idx 배열은 원래 배열 b의 view 일 뿐이며, copy가 아닙니다. b_idx 에서 뭔가 변화가 일어나면 원래의 배열 b에도 b_idx의 변화가 반영됩니다. b_idx의 0, 1, 2 위치의 원소 값을 '10'으로 바꿔치기 했더니 원래의 배열 b의 0, 1, 2 위치의 값도 '10'으로 바뀌어있음을 알 수 있습니다.

In [6]: b = np.arange(10)

In [7]: b
Out[7]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [8]: b_idx = b[0:5]

In [9]: b_idx
Out[9]: array([0, 1, 2, 3, 4])

# Assigning(Broadcasting) a scalar to a slice of 1D array
In [10]: b_idx[0:3] = 10

In [11]: b_idx
Out[11]: array([10, 10, 10, 3, 4])

# compare this 'b' with the original array 'b' above, it's different!!!
In [12]: b
Out[12]: array([10, 10, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

R 사용자라면 위 상황을 보고 아주 당황스러울 것입니다. R에서는 indexing을 하면 무조건 copy 가 되고, 원래의 배열과 indexing한 후의 배열은 전혀 별개의, 독립된 객체로 간주가 되거든요. 그래서 저 같은 경우는 크기가 매우 큰 배열의 경우 아주 작은 일부분만 indexing을 해 온후에, 작은 크기의 indexing한 배열을 가지고 데이터 조작 test를 이렇게 저렇게 다양하게 해 본 후에, 제대로 작동하는 걸 확인한 최종 R script를 원래의 크기가 큰 배열에 적용하곤 했거든요. indexing 했던 배열에 제가 무슨 짓을 하던 그건 원래의 배열에 영향이 없었던 거지요.

반면에, Python NumPy의 배열에서는 indexing해온 배열에 제가 무슨 짓을 하면요, 그게 원래의 배열에도 반영이 되는 줄을 처음에 몰랐었습니다. 그러다 보니 indexing했던 배열에 이런, 저런 test 해보고 나서 원래 배열이 변질(?)이 된 것 보고 '이게 뭐지? 왜 이런 거지? 무슨 일이 벌어진 거지? 이거 혹시 버그?'... 뭐, 이랬습니다. 한참을 이랬습니다. 에휴... -_-;

Python NumPy가 배열 indexing 할 때 copy가 view를 반환하는데는 이유가 있겠지요? 그건 성능(performance)을 높이고 메모리(memory) 이슈를 피하기 위해서 입니다.

(1-3) indexing한 배열을 복사하기 : arr[0:5].copy()

배열을 indexing 한 후에 얻은 배열을 복사하고 싶으면, 그래서 원래의 배열과 독립된 배열로 처리하고 싶으면 copy() method 를 사용하면 됩니다. 아래 예는 c[0:5].copy() 만 다르고, 나머지는 위의 예와 동일한데요, 제일 마지막의 [19] 번 결과를 보면 원래의 배열 'c'가 indexing된 배열 'c_idx_copy'가 중간에 바뀐것에 영향을 안받고 원래의 값을 그대로 유지하고 있습니다. 빨간색으로 밑줄 그어놓은 부분을 위의 [12]번 결과와 아래의 [19]번 결과를 비교해보시기 바랍니다.

In [13]: c = np.arange(10)

In [14]: c
Out[14]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [15]: c_idx_copy = c[0:5].copy()

In [16]: c_idx_copy
Out[16]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [17]: c_idx_copy[0:3] = 10

In [18]: c_idx_copy
Out[18]: array([10, 10, 10, 3, 4])

In [19]: c
Out[19]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

이제 2차원 배열로 넘어가 볼까요?

(2-1) Indexing and Slicing 2D array with comma ',' : d[0:3, 1:3]

행과 열 기준으로 위치를 지정해주어서 indexing을 하며, 연속된 위치 값의 경우 '0:2' 처럼 콜론(colon) ':' 를 사용하면 편리합니다. 행과 열의 구분은 콤마(comma) ',' 를 사용합니다.

아래 몇 가지 유형별로 예시를 들어놓았으니 indexing 방법과 결과를 살펴보시기 바랍니다.

In [20]: d = np.arange(20).reshape(4, 5)

In [21]: d
Out[21]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
        [ 5, 6, 7, 8, 9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
      [15, 16, 17, 18, 19]])

# indexing a row of 2D array => returning a 1D array
In [22]: d[0]
Out[22]: array([0, 1, 2, 3, 4])

# indexing mutiple rows in a row of 2D array : use colon ':'

In [23]: d[0:2]
Out[23]:
array([[0, 1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8, 9]])

# indexing an element of of 2D array : use comma ','

In [24]: d[0, 4]
Out[24]: 4

In [25]: d[0:3, 1:3]
Out[25]:
array([[ 1, 2],
      [ 6, 7],
        [11, 12]])

(2-2) Indexing and Slicing 2D array with square bracket '[ ][ ]' : d[0:3][1:3]

NumPy 배열을 행과 열을 기준으로 indexing 할 때 콤마(comma) ','를 사용하지 않고 아래 처럼 대괄호(square bracket)을 두개 '[ ][ ]' 처럼 사용할 수도 있습니다. 다만, indexing 하는 순서와 결과가 위에서 예를 들었던 콤마 ','를 사용하는 것과 조금 다르므로 주의하기 바랍니다.

대괄호 두개 '[ ][ ]'는 첫번째 대괄호 '[ ]'에서 indexing을 먼저 하고 나서, 그 결과를 가져다가 두번째 대괄호 '[ ]'에서 한번 더 indexing을 하게 됩니다.

In [26]: d
Out[26]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
        [ 5, 6, 7, 8, 9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]])

In [27]: d[0][4] # the same result with the above [24]
Out[27]: 4

In [28]: d[0:3][1:3] # a different result from the above [25], working sequencially
Out[28]:
array([[ 5, 6, 7, 8, 9],
        [10, 11, 12, 13, 14]])

(2-3) array slices are views of the original array and are not a copy

위의 (1-2) 에서 NumPy 배열을 indexing해서 얻은 배열은 원래 배열의 copy가 아니라 view 라고 했었습니다. 2차원 배열도 똑같습니다. 복습하는 차원에서 2차원 배열에서 indexing한 view 'd_idx_0'에 일부 변화를 줘보겠습니다. 그랬더니 원래 배열 'd'에도 view 'd_dix_0'의 변화가 반영이 되었음을 알 수 있습니다.

# assigning a scalar value to the subset(1D array) of 2D array

In [29]: d
Out[29]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
        [ 5, 6, 7, 8, 9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]])

In [30]: d_idx_0 = d[0]

In [31]: d_idx_0
Out[31]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [32]: d_idx_0[0:2] = 100

In [33]: d_idx_0
Out[33]: array([100, 100, 2, 3, 4])

# once again, subset of array by indexing is not a copy, but a view!!!
In [34]: d
Out[34]:
array([[100, 100,   2,   3,   4],
      [ 5,   6,   7,   8,   9],
        [ 10, 11, 12, 13, 14],
        [ 15, 16, 17, 18, 19]])

3차원 배열 indexing도 마저 알아보겠습니다.

(3-1) Indexing and Slicing of 3D array : e[0, 0, 0:3]

방법은 위의 1차원 배열, 2차원 배열 indexing과 동일합니다. 3차원이 되면 2차원 배열이 층을 이루어서 겹겹이 쌓여서 나타나게 되어서 좀 헷갈릴 수 있는데요, 아래에 몇 개 indexing 유형별로 예를 들었으니 참고하시기 바랍니다.

층을 먼저 선택(2차원 배열 덩어리 중에서 먼저 indexing) 하는 것이 추가가 된 것이구요, 그 다음의 indexing은 위의 2차원 배열 indexing 방법과 동일합니다.

# (3-1) Indexing and Slicing 3D array

In [35]: e = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

In [36]: e
Out[36]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
       [ 4, 5, 6, 7],
         [ 8, 9, 10, 11]],
        [[12, 13, 14, 15],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])

# indexing the first array with shape(3, 4) from the 3D array with shape(2, 3, 4)
In [37]: e_idx_0 = e[0]

In [38]: e_idx_0
Out[38]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
        [ 4, 5, 6, 7],
        [ 8, 9, 10, 11]])

# indexing the first row of the first array with shape(3, 4) from the 3D array with shape(2, 3, 4)
In [39]: e_idx_0_0 = e[0, 0]

In [40]: e_idx_0_0
Out[40]: array([0, 1, 2, 3])

# indexing the '0, 1, 2' elements from the first row of the first array with shape(3, 4)
# from the 3D array with shape(2, 3, 4)
In [41]: e_idx_0_0_0_2 = e[0, 0, 0:3]

In [42]: e_idx_0_0_0_2
Out[42]: array([0, 1, 2])

(3-2) 축 하나를 통째로 가져오기( indexing the entire axis by using colon ':')

콜론(colon) ':' 을 사용해서 행 축(row, axis 0)을 통째로 slicing 해올 수 있습니다.

In [44]: e
Out[44]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
         [ 4, 5, 6, 7],
         [ 8, 9, 10, 11]],
      [[12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

# indexing the entire axis by using colon ':'

In [43]: e[0, :, 0:3]
Out[43]:
array([[ 0, 1, 2],
        [ 4, 5, 6],
      [ 8, 9, 10]])

Python NumPy 배열 Indexing과 R의 행렬 Indexing 비교

마지막으로, R을 사용하면서 Python을 사용하는 분이라면 indexing이 처음에 혼란스러울 것입니다.

저는 R indexing이 훨씬 더 쉬운데요, 여러분은 어떤지 모르겠습니다. Python indexing은 '0'부터 시작하는 것도 어색하고, '0:3'이라고 했을 때 '3' 위치는 포함하지 않는 것도 어색합니다. Python indexing 할 때는 항상 긴장하고, 실수 하지 않기 위해 머리 써야 해서 피곤합니다. -_-;;;

(Java 나 C 프로그래밍 하셨던 분이라면 Python indexing이 더 쉽고 R indexing이 혼란스럽다고 하겠지요? ㅎㅎ)

아래에 Python NumPy 2차원 배열 indexing과 똑같은 결과를 얻을 수 있는 R의 행렬 indexing을 비교해보았습니다.

Python NumPy : Indexing of 2D array	R : Indexing of Matrix
In [44]: d = np.arange(20).reshape(4, 5) In [45]: d Out[45]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [46]: d[0:3, 1:3] Out[46]: array([[ 1, 2], [ 6, 7], [11, 12]])	> R_matrix_4_5 <- matrix(0:19, + nrow=4, + byrow=T) > >>> R_matrix_4_5 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 0 1 2 3 4[2,] 5 6 7 8 9[3,] 10 11 12 13 14[4,] 15 16 17 18 19> > R_matrix_4_5[1:3, 2:3] [,1] [,2][1,] 1 2[2,] 6 7[3,] 11 12

출처: https://rfriend.tistory.com/290 [R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)]

2018년 12월 31일 월요일

[list] 리스트 수정할 때 주의할 점

2. 리스트에서 연속된 범위의 값 수정하기

>>> a[1:2]
[2]
>>> a[1:2] = ['a', 'b', 'c']
>>> a
[1, 'a', 'b', 'c', 4]

a[1:2]는 a[1]부터 a[2]까지를 말하는데 a[2]는 포함하지 않는다고 했으므로 a = [1, 2, 4]에서 a[1]의 값인 2만을 의미한다. 즉, a[1:2]를 ['a', 'b', 'c']로 바꾸었으므로 a 리스트에서 2라는 값 대신에 ['a', 'b', 'c']라는 값이 대입되었다.

[리스트 수정할 때 주의할 점]

2번 예제에서 리스트를 a[1:2] = ['a', 'b', 'c']로 수정하는 것과 a[1] = ['a', 'b', 'c']로 수정하는 것은 전혀 다른 결과값을 갖게 되므로 주의해야 한다. a[1] = ['a', 'b', 'c']는 리스트 a의 두 번째 요소를 ['a', 'b','c']로 바꾼다는 말이고 a[1:2]는 a[1]에서 a[2] 사이의 리스트를 ['a', 'b', 'c']로 바꾼다는 말이다. 따라서 a[1] = ['a', 'b', 'c']로 수정하게 되면 위와는 달리 리스트 a가 [1, ['a', 'b', 'c'], 4]라는 값으로 변하게 된다.

>>> a[1] = ['a', 'b', 'c']
>>> a
[1, ['a', 'b', 'c'], 4]

[출처:] https://wikidocs.net/14

(mac) MySAL 암호 재설정

맥에서 MySQL 초기암호 재설정

맥에서 MySQL 설정하기

라라벨 개발환경을 세팅하기 위해 MySQL을 설치했는데, 1) 처음 발급해주는 관리자 비밀번호를 아무 생각없이 엔터치고 넘어가버렸다. 2) 무식하게 재설치해봤지만 비밀번호는 다시 알려주지 않더라 3) 비밀번호를 재설정하려고 검색하는데 옛날 버전의 내용들이 많아서 시키는게 잘 안 되더라 4) 거기다 아직 mysql에 익숙하지 않아서 버벅댔다. 다시 고생 안 하기 위해 (삽질한 내용은 괄호안에) 정리!

1. MySQL 맥버전 설치

가장 쉬운 방법은 MySQL 사이트에서 최신 버전의 .dmg 파일을 다운로드하는 것이다. 다운로드하기 위해서는 로그인을 해야 하는데 하단에 있는 No thanks …를 누르면 로그인 없이도 다운로드할 수 있다. 설치하는 과정에서 초기 비밀번호를 랜덤하게 생성해서 제공하기 때문에 무의식적으로 엔터를 누르지 않도록 한다. (사실 그 이후로 다른 맥에 MySQL을 설치할 기회가 있어서 초기 비밀번호를 메모하고 정확하게 입력했지만 여전히 로그인이 안 되어서 매번 재설정 과정을 강제 복습함) 참고로 Homebrew로도 설치할 수 있는데, 관련 내용은 여기에 잘 정리되어 있다.

2. MySQL 서버 켜기

설치가 끝나고 맥의 시스템 환경설정에 가면 하단에 MySQL 메뉴가 생긴다. 여기 들어가면 클릭 한번으로 간단하게 서버를 켜고 끌 수 있다. MySQL에 접속하기 위해 서버를 켰다. 참고로 터미널 명령어로도 서버를 켜고 끌 수 있다.

sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start
sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server stop

3. 터미널에서 접속하기

MySQL 실행은 “/usr/local/mysql/bin/” 폴더에서 할 수 있다. (검색하다가 찾은 블로그에서 알려준대로 하다가 잘 안 되길래 뭐가 문제인가 봤더니 중간에 local을 빼먹어서 다른 폴더를 헤매고 있었던 것이었다!) 첫번째와 같이 경로로 이동해서 mysql을 실행하거나 또는 두번째처럼 붙여서 바로 실행할 수 있다. mysql을 실행하면 비밀번호를 물어보는데 분실한 상황이므로 새로 설정해야 한다.

cd /usr/local/mysql/bin/
sudo ./mysql

/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot

4. 비밀번호 재설정

아래와 같이 입력하면 인증을 생략하고 안전모드로 데몬을 실행한다. 즉, 비밀번호 없이도 MySQL에 접속할 수 있게 된다. (여기서도 많이 헤맸다. 해당 경로로 이동해서 그대로 mysqld_safe –skip-grant-tables 명령어를 치면 실행할 수 없는 명령이라고 나오는데, 반드시 관리자 권한(sudo)로 실행하고 경로에도 ./를 붙여서 실행해야 한다) 그리고 이 단계에서 비밀번호를 물어보는 건 MySQL 비밀번호가 아닌 맥의 관리자 비밀번호다.

sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --skip-grant-tables

위 명령어는 실행된 상태로 유지되므로 새로운 터미널 창을 열어서 MySQL에 접속한다. 이제 비밀번호를 묻지 않고 바로 접속이 된다. (예이!) 만약 접속이 잘 안 된다면 방금 전 실행한 명령어가 완전히 실행되었는지(=바람개비가 다 사라졌는지) 확인한다.

/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot

접속한 뒤에는 아래와 같이 비밀번호를 root로 변경한다. password=(‘root’)에 root 대신 원하는 비밀번호를 입력해도 된다. (참고로 5.7 버전 이전에는 set password=password(‘원하는 비밀번호’)였는데 컬럼명이 바꼈다.1 굳이 바뀐 컬럼명을 직접 보고자 한다면 use mysql;을 하고 show full columnes from user;를 치면 된다.)

mysql> use mysql; 
mysql> update user set authentication_string=password('root') where user='root';

마지막으로 변경사항을 적용하기 위해 flush privileges 명령어를 실행한다.

mysql> flush privileges;

5. MySQL 접속하기

다시 MySQL에 접속하면 잘 되는 것을 확인할 수 있다. 만약 접속이 거부되면 -uroot -proot와 같이 비밀번호까지 붙여서 한번에 실행하는 것을 시도한다.

/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot
/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -proot

그런데 접속 후 명령을 실행하게 되면 다음과 같은 에러가 발생한다. ERROR 1820 (HY000): You must reset your password using ALTER USER statement before executing this statement. 이 경우 아래 명령어를 실행하면 정상적으로 MySQL 명령을 실행할 수 있다.2

mysql> use mysql; 
mysql> set password = password('원하는 비밀번호');

출처 : https://gomdoreepooh.github.io/notes/mysql-reset-password

=================================================================================

위와 같이 설정 후 MySQL 접속 후 명령을 실행하게 되면 다음과 같은 장애가 발생한다.

mysql> SELECT 1;

ERROR 1820 (HY000): You must reset your password using ALTER USER statement before executing this statement.

위와 같은 오류가 발생하는 경우 다음과 같은 명령어를 실행한다.

mysql> SET PASSWORD = PASSWORD('2261bbs');

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)