Python

github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 41. np.sum() 말고 np.add()를 이용하여 array를 더할 수 있다. 42. allclose(): 두 array가 같은지 비교하는 메서드이다. 43. Z.flag.writeable = False로 설정하여 쓰기 권한을 제한하여 error가 발생한다. 44. random 한 값으로 10x2 matrix를 생성한 뒤 연산을 이용하여 값을 구한다. 45. argmax(): 최댓값을 가지는 ..

github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 31. np.seterr(): err를 설정하는 함수이다. 모두 무시하게 설정한다. 32. False이다. nan == 1j로 다른데 emath를 사용하면 허수로 표현 가능하다. 33. np.datetime64('today'): 날짜를 받아올 수 있다. 34. np.arange()는 날짜도 적용이 가능하다. 35. 여러 함수를 사용하여 copy 없이 연산을 수행한다. 36. 모두 int부분만을 cl..

https://github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 21. np.tile(): array를 반복하여 새로운 vector를 만든다. (array를 가지고 (4,4) 사이즈로 생성) 22. 평균을 빼고 표준 편차로 나누어주면 정규화가 된다. 23. dtype을 만드는 방법이다. 24. np.dot()을 이용하여 matrix끼리 곱할 수 있다. 또한, @연산자를 사용해서도 가능하다 25. 3~8 사이에 요소의 부호를 반전시키는 방법이다. 2..

https://github.com/rougier/numpy-100 11. np.eye(n): n*n사이즈의 항등 행렬을 생성한다. 12. np.random.random(form): form에 맞는 난수 행렬을 생성한다. 13. min(), max(): 최솟값, 최댓값을 받아온다. 14. mean(): 평균을 구한다. 15. 기존 행렬의 테두리를 바꾼다. 16. 기존 행렬의 padding을 적용 17. nan은 수가 아니다. 따라서, 비교가 불가능하다. (하지만, in은 가능하다) 18. diag( ): 대각선을 다루는 함수이다. k로 위치를 조정할 수 있다. (대각이 0) 19. index를 이용하여 checkboard를 만든다. step을 주어 행렬을 변경한다. 20. unravel_index(inde..

https://github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 연습문제를 다운로드하여 풀어볼 예정이다. 4. zeros라는 메서드를 이용하여 n개의 요소를 0으로 채운 vector를 생성할 수 있다. size와 itemsize를 이용해 전체 사이즈를 구할 수 있다. 7. arange(start, end): start부터 end-1까지를 요소로 갖는 vector 생성 8. Z[::-1]: step을 음수로 주어 reverse 9. vector를 생..

넘 파이란? NumPy는 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다. NumPy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다. 기초 및 사용법 import numpy as np 우선 모듈을 설치한 뒤 import를 해야 한다. 흔히들 np라고 alias를 지어 사용한다. 정의에서도 알 수 있듯이 배열을 다루는 모듈이기에 아주 기본적인 1차원 배열을 만들어 보겠다. import numpy as np x = np.array([1,2,3,4]) print(x) print(type(x)) 결과는 다음과 같다. 1차원 배열이 생성된 것을 확인할 수 있다. 하지만 타입을 출력해보니 'numpy.ndarray'라고 출력이 되었다. 기존 list와는 생김새..

클래스와 객체 - 객체: 데이터와 이를 처리하기 위한 메서드의 묶음 - 클래스: 객체를 만드는 형틀 혹은 포멧 클래스로부터 만들어지는 객체를 그 클래스의 인스턴스(instance)라 한다. 클래스 정의하기 class라는 키워드로 시작하고 __init__( )라는 생성자 메서드를 가진다. 객체 생성 클래스 이름으로 호출하면 객체가 생성된다. 프라이빗 멤버와 퍼블릭 멤버 클래스 안에서는 크게 두 가지 멤버가 존재한다. 하나는 클래스 안에서만 접근 가능한 프라이빗 멤버, 다른 하나는 클래스 안과 밖에서 모두 접근 가능한 퍼블릭 멤버 멤버 앞에 __키워드를 붙이면 프라이빗 멤버가 된다. 클래스 멤버 클래스의 메서드 밖에서 선언한 변수로 해당 클래스에서 관리하는 멤버이다. 클래스 이름으로 접근해야 하며 객체로 접..

함수 함수를 이용하면 프로그래밍을 더욱 간단하고 파워풀하게 만들 수 있다. 파이썬에서 함수는 매개변수, 리턴에서 다른 언어들과 달리 유용한 형태가 많다. 함수 기본 기본적인 함수라 설명은 생략하겠다. 기본값 매개변수 사용(default argument) 다른 언어와 달리 함수 자체에 기본적인 매개변수의 값을 설정할 수 있다. 따라서, 해당 매개변수가 전달되지 않았다면 기본값으로 함수를 실행한다. 또한, 전달할 때 변수 이름 = 값과 같은 형태로 매개변수를 전달할 수 있다. 굳이 순서를 맞춰서 전달할 필요가 없어지기 때문에 매우 편리하고 정확해진다. 가변 매개변수 (arbitrary argument) 파이썬은 매개변수의 개수도 가변적으로 사용할 수 있다. 매개변수 마지막에 전달되는 매개변수의 길이를 한정하..

조건문 조건문은 프로그래밍에 있어서 분기를 결정해야 하는 중요한 역할을 한다. 말 그대로 조건을 체크한 뒤, 어느 코드를 실행할지 결정하는 문법이다. 파이썬은 들여쓰기로 코드 블록을 구분하기 때문에 유의해서 코드를 작성해야 한다. 기본적인 if문 구조이다. if 뒤에 조건을 적고 ':' 로 코드 블록의 시작을 알린다. else문도 마찬가지 이다. if~else문의 간단한 예시이다. print('수를 입력하세요 : ') a = int(input()) if a == 0 : print('0은 나눗셈에 이용할 수 없습니다.') else : print('3 /', a, '=', 3/a) 조건에는 ==같은 조건도 가능하지만, 부등호를 사용하는 범위를 제한하는 조건 또한 사용 가능하다. 그 외에도 데이터 타입이나 여..

파이썬 문자열 문자에 접근은 인덱스로 할 수 있다. 0부터 시작하며, 음수 인덱스도 가능하다. 문자열 결합 문자열 결합은 + 연산자를 이용하면 된다. h = 'hello' w = 'world' print(h+w) 문자열 분리 문자열 분리는 [ ] 연산자를 이용해 인덱스를 통해 분리시킬 수 있다. [시작 인덱스 : 끝 인덱스 : 스텝] 시작 인덱스: 범위의 시작 끝 인덱스: 범위의 끝 스텝: 간격 (생략 시 default는 1) h = 'hello, world' print(h[0:5]) print(h[-3:]) print(h[0:10:2]) in 연산자 문자열에 원하는 내용이 있는지 확인 not in 연산자 문자열에 원하는 내용이 없는지 확인 len( ) 문자열 길이를 return 포맷팅 미리 정해진 문자..