참고글 : [Python] Numpy 배열 메서드 NumPy (Numerical Python) - Array 구조의 객체 지원 - 수학적 반복 연산을 빠르게 처리 * array 구조는 단 하나의 데이터 타입만 허용 * 수학적 연산에 반복적인 벡터 연산 가능 (단, 문자 치환은 벡터 연산 불가) - 수학적 연산이 많은 딥러닝 수행 시 유용 * 딥러닝 구조의 핵심 데이터 타입 - 빠르고 효율적인 메모리 사용 # 모듈 적용# numpy 모듈을 np로 사용 import numpy as np # 생성 (.array, .arange, .random.randn)np.array([10,20,30])array([10, 20, 30]) np.arange(10) # 0 ~ n-1 까지의 값을 갖는 1차원 배열array([0..
모듈 : 메서드의 집합 참고글 : [Python] 파이썬 기초(변수, 출력, 모듈, 연산, 문자열) #. 모듈 생성# my_module.pydef func1() : 명령어 def func2() : 명령어 >>> import my_module>>> my_moduel.func1()>>> my_moduel.func2() # calculator.py 로 모듈 생성def sum(x, y) : return(x + y) def minus(x, y) : if x >= y : return(x - y) else : return(y - x) # 모듈 호출>>> import calculator>>> calculator.sum(1,3)4>>> calculator.minus(1,3)2 #. 모듈 호출# 모듈명을 생략하고 메서드 ..
딕셔너리(Dictionary) dic = { key1:value1, key2:value2, ...} # key, value 값을 갖는 자료구조 -> 빠른 입력과 출력# list in R = Python dictionary # Dictionary 생성>>> fruits = {'이름':'사과', '가격':2000, '수량':10}>>> fruits{'이름': '사과', '가격': 2000, '수량': 10}>>> type(fruits) # 새로운 key:value 삽입>>> fruits['크기'] = '중'>>> fruits{'이름': '사과', '가격': 2000, '수량': 10, '크기': '중'} # 수정 >>> fruits['크기'] = ['중','소'] # 리스트로도 수정 가능>>> fruits{..
튜플(tuple) : (읽기만 가능한)리스트 t = ( val1, val2, ... )# vector in R = Python list# 읽기만 가능한 리스트 (입력, 수정, 삭제 불가)# 주로 수정하면 안 되는 데이터셋에 사용 참고글 : [Python] 리스트 (list) # 튜플 생성>>> t1 = (1,2,3)>>> t1(1, 2, 3) >>> t1 = 1,2,3>>> t1(1, 2, 3) >>> t1 = (10) >>> t110>>> type(t1) # 하나의 원소만 삽입 시 스칼라 원소로 적용 >>> t2 = (10,) >>> t2(10,)>>> type(t2) # 하나의 원소를 튜플로 삽입 시 ,(콤마)와 함께 사용 # 튜플은 수정, 삽입, 삭제 불가>>> t1 = (1,2,3) >>> t1[..
참고글 : [Python] 리스트 (list) 리스트의 메서드 # insert() : 리스트의 특정 위치에 요소 삽입>>> test1 = [1,2,3]>>> test1.insert(1, 10) # 두 번째위치에 10 삽입>>> test1[1, 10, 2, 3] # append() : 리스트 끝에 요소 삽입>>> test1 = [1,2,3]>>> test1.append(5)>>> test1[1, 2, 3, 5] # clear() : 리스트 내용 모두 삭제>>> test1 = [1,2,3]>>> test1.clear()>>> test1[] # del() : 리스트의 특정 위치 요소 삭제>>> test1 = [1,2,3]>>> del(test1[1])>>> test1[1, 3] # remove() : 리스트의..
참고글 : [Python] 리스트 메서드 (list method) 리스트 (1차원 자료구조 = 배열) l = [val1, val2, ...]# vector in R = Python list # 리스트 생성>>> l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 리스트의 요소 추가 : append>>> la = []>>> la.append(1)>>> la.append(2)>>> la[1, 2] # 리스트의 요소 삭제 : del>>> l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> del(l1[2]) # 특정 위치의 요소 삭제>>> l1[1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> l1[2:4] = [] # 슬라이스 색인으로 여러 요소 삭제 >>> l1[1, 2, 6,..
#. for문for 변수 in range(시작값, 종료값+1, 증가값) # 증가++ 반복할 명령어 for 변수 in 리스트 # 리스트도 적용 가능 반복할 명령어 for 변수 in range(시작값, 종료값-1, 감소값) # 감소-- 반복할 명령어 for i in range(1,6): print(i) print('end') =============== RESTART: D:/Q.py =============== 1 2 3 4 5 end for _ in range(1,4): # 변수 미사용 시 _(언더바) 사용 가능 print('repeat') =============== RESTART: D:/Q.py =============== repeat repeat repeat fruit = ['apple','grape..
#. if문if 조건식 : # if문은 들여쓰기에 민감 조건이 True일 경우 실행 # 들여쓰기의 유무로 참, 거짓을 구분조건이 False일 경우 실행 if문과 상관없이 출력 weight = 75 if weight>=90 : print('비만') print('정상')print('입니다') =============== RESTART: D:/Aaron/Q.py ===============정상입니다 #. if~else문 if 조건식 : 조건이 True일 경우 실행else : 조건이 False일 경우 실행 weight = 100 if weight>=90 : print('비만')else : print('정상')print('입니다') =============== RESTART: D:/Aaron/Q.py ======..