Data Makes Our Future

#. 상속과 변수 > 변수의 상속 - 자식 클래스는 부모 클래스 변수를 물려받아 사용할 수 있음 => private로 정의된 변수는 상속되긴 하지만 접근할 수 있는 권한이 없음 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 class Employee { public String name; int employeeNo; private int salary; // private 선언 변수는 선언된 클래스 내부에서만 사용 int age; public String jobTitle; protected int deptNo; String grade; } class Manager extends Employee { // Employee 클래스의 모든 변수들은 상속되지만, String jobOfManage; St..

* 요약 *static : 변수에 붙일 시 멤버 변수를 클래스 변수로 선언하는 것이고 클래스로부터 생성되는 모든 객체들이 공유하는 변수가 된다.final : 변수에 붙일 시 상수를 의미하고 메서드 앞에 붙이면 Overriding을 금지하며, 클래스 앞에 붙이면 상속을 금지abstract : 클래스와 메서드 앞에 붙일 수 있고, 메서드 앞에 붙이면 추상 메서드, 클래스 앞에 붙이면 추상 클래스 #. static 예약어 > static 예약어 (변수) - 멤버 변수와 메서드 앞에 붙일 수 있는 modifier로서, 활용 방법을 제어123456class Employee { String name; // 인스턴스 변수 int emplyeeNo; // 인스턴스 변수 int age; // 인스턴스 변수 static ..

참고 : https://data-make.tistory.com/201 (생성자 Overloading) #. 메서드 Overloading * 하나의 클래스에 동일한 이름의 메서드가 여러개 중복되어 정의되는 것 > 변수의 중복 선언 - 데이터 타입이 달라도 변수 이름이 동일한 경우 허용하지 않음 > 메서드의 중복 정의 - 변수와 달리 하나의 클래스에 동일한 이름의 메서드는 여러개 정의 가능 - 매개변수의 개수와 타입을 통해 실행될 메서드를 구분할 수 있기 때문 - JAVA와 같은 객체지향 언어에서만 제공되는 독특한 문법1234public void printData(int data) { }public void printData(double data) { }public void printData(char dat..

#. 메서드 정의하기> 메서드(Method) 정의 - 구문 : 123[access modifier] 반환형(return_type) 메서드명(arg1, arg2, ...) { // 메서드 실행 코드}Colored by Color Scriptercs ㄴ 접근 제한자 (Access Modifier) : 접근 제한 시 사용되는 키워드, 생략 가능 ㄴ 반환형 (Return_type) : 반환형은 메서드가 수행되고 수행 결과로 리턴되는 데이터 타입 기본형이나 참조형 모두 올 수 있고, 아무 값도 리턴하지 않는 경우 void ㄴ 메서드명 : 메서드명은 식별자(identifier) 규칙에 따라 명시 ㄴ 매개변수 (Parameter) : 메소드 수행 시 전달되는 인자의 타입과 변수명으로 존재 각 인자는 쉼표로 구분, 메..

Multi-index & Multi-column #. 생성 - 인덱스의 개수, 상위 level & 하위 level의 개수가 일치해야 함 - 생성할 일은 많지 않음 :( 1. Series s1 = Series([1,2,3,4,5,6], index=[['a','a','b','b','c','c'], [1,2,1,2,1,2]]) s1a 1 1 2 2 b 1 3 2 4 c 1 5 2 6 dtype: int64 2. DataFrame 생성 후 설정 df1 = DataFrame({'value':[1,2,3,4,5,6], 'ind1':['a','a','b','b','c','c'], 'ind2':[1,2,1,2,1,2]}) df1 = df1.set_index(['ind1','ind2']) # 리스트 형식으로 인덱스에 동..

수학, 통계 메서드 Numpy의 수학, 통계 메서드는 모두 axis(축) 지정이 가능합니다. # .sum : 합np.sum?np.sum( ['a', 'axis=None', 'dtype=None', 'out=None', 'keepdims=', 'initial='],) # axis = 축 지정, dtype = 데이터 타입, keepdims = 차원 유지 여부arr = np.arange(10).reshape(2,5)array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])arr.sum()45 # 모든 원소의 합arr3.sum(axis=0) array([ 5, 7, 9, 11, 13]) # 서로 다른 행별(세로) 합arr.sum(axis=1, keepdims = True)array([[10], ..

참고글 : [Python] Numpy 배열(생성, 색인, 연산 ..) # 메서드의 메뉴얼 확인np.arange? Docstring: # Enter : 계속, q: 종료arange([start,] stop[, step,], dtype=None) Return evenly spaced values within a given interval.... np.func?? # 함수의 코드 제공 # 정보 확인arr1 = np.arange(10).reshape(2,5) arr1.shape # 배열의 모양 확인 메서드(2, 5) arr1.dtype # 배열의 데이터 타입 확인 메서드dtype('int32') arr1.ndim # 배열의 차원 확인2 type(arr1)numpy.ndarray # 모양 변경 (a.reshape..

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..