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파이썬

파이썬(python) Numpy와 ndarray? ● Numpy numpy를 사용하는 이유 : 파이썬 리스트(list)보다 빠름 메모리 사이즈 : 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용 Build-in 함수 : 선형대수, 통계 관련 여러 함수 내장 ● ndarray numpy에 사용되는 다차원 리스트를 표현할 때 사용되는 데이터 타입 연속된 메모리 사용 vs python list 연속되지 않은 메모리 명시적인 loop 사용 ● 예제 1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1,2,3]) y = np.array([4,5,6]) print(x) print(y) plt.plot(x, y) 결과 : ● 예제 2 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2,.. 더보기
파이썬(Python) 오버라이드(Override), SpecialMethod. method override 부모 클래스의 method를 재정의 하위 클래스(자식 클래스)의 인스턴스 호출 시, 재정의된 메소드가 호출됨 class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def eat(self, food): print('{}은 {}를 먹습니다.'.format(self.name, food)) def sleep(self, minutes): print('{}은 {}분 동안 잡니다.'.format(self.name, minutes)) def work(self, minute): print('{}은 {}분 동안 일해요.'.format(self.name, minute)) class Student(Person): .. 더보기
파이썬 생성자, 상속 문제 풀기 생성자 문제 class Cake: def __init__(self, fruit, snack, price): self.fruit = fruit self.snack = snack self.price = price self.sales = 0 def sell(self): self.sales += self.price print("이 케익의 가격은 {}원입니다.".format(self.price)) def income(self): print("케익은 총 {}원 팔았습니다.".format(self.sales)) a = Cake("수박", "핫도그", 10000) a.sell() a.sell() a.sell() a.sell() a.sell() a.sell() a.income() 상속 문제 #클래스 상속 #상속을 하려고.. 더보기
파이썬 pandas 선생님 말씀 : 평일에 빡세다고 느껴야 잘가고 있는 것... 1. pandas 판다스는 파이썬의 데이터 분석 라이브러리다. 기본적으로 넘파이를 사용한다. import pandas as pd #pandas 모듈 호출 import numpy as np #numpy 모듈 호출 from pandas import Series, DataFrame list_data = [1,2,3,4,5] list_name = ["a","b","c","d","e"] example_obj = Series(data= list_data, index=list_name) print(example_obj) print(example_obj.index) print(example_obj.values) print(type(example_obj.val.. 더보기
파이썬 넘파이 연습 넘파이는 강력하다. 왜? 배열 연산이 매우 빠름, 다른 차원간의 배열도 계산이 가능함. 한마디로 빠른데 처리하는 데이터양도 많음. 도구도 많이 가지고 있음. 효율적임. 결론 강력함. 1. 예제 연습 import numpy as np # 파이썬 리스트 선언 data = [1, 2, 3, 4, 5] print(data, type(data)) # 파이썬 2차원 리스트(행렬) 선언 data2 = [[1, 2], [3, 4]] print(data2) # 파이썬 리스트를 numpy array로 변환 arr = np.array(data) print(arr, type(arr)) arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr, type(arr)) # 2차원 리스트를 np.array로 만듦 -> 행렬.. 더보기
파이썬 statistics 모듈 활용, set, 가위바위보 게임 프로그램 1. 리스트 안 통계치 (평균, 최빈값, 중간값, 표준편차 등) 구하기 import statistics sample = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 7, 7] print(f"입력 리스트={sample}") print(f"평균={statistics.mean(sample)}") print(f"중간값={statistics.median(sample)}") print(f"최빈값={statistics.mode(sample)}") print(f"표준편차={statistics.stdev(sample)}") 2. set s = set() s = {1, 2, 5} #추가 s.add(10) s.add(3) print(s) #삭제 s.discard(5) print(s) s.remove(1) print(s) #s.r.. 더보기
Python matplotlib이란 무엇인가? 1. 시각화의 필요성 - 데이터를 효과적으로 보여주는 방법 - 데이터들의 분포를 표를 이용하여 정리할 수 있음(직관적이진 않음) - 데이터들의 분포를 한눈에 알아볼 수 있도록 시각화 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('y label') plt.xlabel('x label') plt.show() 2. 막대그래프 import matplotlib.pyplot as plt x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [10, 7, 15, 8, 12] plt.bar(x, y) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.show() 주.. 더보기
파이썬 딕셔너리 연습 딕셔너리. 사전에서 뭘 꺼낸다. key값과 value 값을 꺼낸다. 둘은 한 쌍이다. # 딕셔너리 자료형 선언 a = {'name': 'earth', 'phone': '01023459393', 'birth': '20100101'} b = { 0: 'hello Earth!'} c = {'arr': [1,2,3,4,5]} print('a : ', type(a), a) print('b : ', type(b), b) print('c : ', type(c), c) #출력 print('a : ', a['name']) #존재X => 에러발생 print('a : ', a.get('phone')) #존재X => None 처리 print('b : ', b[0]) print('b : ', b.get(0)) print('c .. 더보기

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