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앱개발로플랫폼을 만들어 창업하며 공부하고 경험한 내용을 기록하는 블로그입니다. - Flutter, Frontend, Backend, Python, 경영, 창업, 트렌드

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  • [파이썬 기초] 문자열 자료형 - 심화편2 오늘은 f 문자열 포매팅과 문자열 관련 함수들을 공부해보겠습니다. f 문자열 포매팅 name = '쿼카' age = 25 f'나의 이름은 {name}입니다. 나이는 {age}입니다.' 이렇게 f를 앞에 붙이면 문자열에서 변수를 사용할 때 편리하게 사용할 수 있습니다. 포맷 코드 활용 1. 오른쪽으로 특정 크기 만큼 띄우기 2. 왼쪽으로 특정 크기 만큼 띄우기 3. 양쪽으로 특정 크기 만큼 띄우기 4. 양쪽으로 특정 문자로 채우기 * 왼쪽,오른쪽으로 채우기도 똑같이 >,< 를 이용해 사용하시면 됩니다. 문자열 관련 함수들 대소문자 변환 (upper, lower) 공백 삭제 (lstrip, rstrip, strip) - l이 붙으면 왼쪽 공백 삭제, r이 붙으면 오른쪽 공백 삭제 문자열 삽입 (join) 문.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 12.
  • [파이썬 기초] 문자열 자료형 - 심화편1 오늘은 문자열에 대한 심화지식을 공부해 보겠습니다. 문자열 인덱싱 인덱싱이란 '번호표'라고 생각하시면 되는데요. 프로그래밍의 순서는 대부분 0에서부터 시작됩니다. 앞에서부터 부르기 a = "안녕하세요." print(a[0]); 뒤에서부터 부르기 음수로 하면 뒤에서부터 번호를 매깁니다. 단, 음수로 할 때는 0번이 아닌 -1번부터 시작입니다. a = "안녕하세요." print(a[-1]); 문자열 슬라이싱 슬라이싱이라는건 잘라내는 걸 말하는데요. 위에서 배운 인덱싱(번호표)으로 범위를 선택하는데요. 문자열변수[a:b] -> 문자열 데이터에서 a번째 문자부터 (b-1)번째 문자까지 가져오기 a나 b를 생략할 수 있는데요. a를 생략하면 a[:b] -> 처음부터 (b-1)까지 b를 생략하면 a[a:] -> a.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 28.
  • [파이썬 기초] 문자열 자료형 - 기초편 문자열이란? 문자, 단어 등으로 구성된 문자들의 집합을 말한다. "안녕하세요." "Hello, python" "20230925" 문자열을 만드는 방법 1. 큰따옴표 "Hello, python" 2. 작은따옴표 'Quokka Blog' 3. 큰따옴표 3개 """우리는 지금 파이썬 기초를 배우고 있습니다""" 4. 작은따옴표 3개 '''현재 파이썬 기초 강의를 보고 있으십니다.''' 문자열 안에 따옴표 추가하는 방법1 따옴표를 추가하는 방법은 다른 따옴표를 쓰는 것입니다! 예를 들어, 큰 따옴표로 문자열을 만들었다면 작은 따옴표를 안에 쓸 수 있고요, 작은 따옴표로 문자열을 만들었다면 큰 따옴표를 안에 쓸 수 있습니다. 1. 큰따옴표 포함시키기 '우린 여기 모였습니다. 바로 "파이썬 기초"!!' 2. 작은따.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 25.
  • [파이썬 기초] 파이썬 입출력 입력 파이썬에서는 input() 함수를 사용하여 사용자로부터 입력을 받을 수 있습니다. input()은 사용자가 입력한 값을 문자열로 반환합니다. 출력 파이썬에서 출력은 print() 함수를 사용하여 출력합니다. print()함수의 인자( () 안에 들어간 데이터 )로 전달 받은 값을 화면에 출력합니다. 예제. 이름을 입력 받아 출력하기 name = input("이름을 입력해주세요. : ") print(name) 이상입니다. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 21.
  • [파이썬 기초] 기본 자료형 오늘은 기본 자료형을 공부해보겠습니다. 천천히 하나하나씩 공부해나가면 앞으로 잘 배울 수 있을거에요. 너무 무리하지 마시고, 천천히 한 게시글씩 공부해보세요. 프로그래밍을 포함해서 모든 분야는 기초가 탄탄해야합니다. 기초가 탄탄하지 않으면, 결국 멀리 가더라도 다시 기초를 공부하기 위해 돌아와야하니까요. 답답하고 빨리 앞으로 가고 싶더라도, 기초는 탄탄하게 쌓아 나갑시다! 자료형이란? - 프로그래밍을 할 때 쓰이는 숫자, 문자열 등등 자료 형태로 사용하는 모든 것 - 프로그래밍의 기본이자 핵심 단위 - 기초 공사와 같은 것 예시) 숫자, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합, 불(boolean) 자료형을 저장하는 공간 -> 변수 숫자형 (정수, 실수, x진수) 숫자형이란? 숫자 형태로 이루어진 자료형.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 21.
  • [파이썬 기초] 파이썬이란? 안녕하세요. 오늘은 파이썬이란 언어에 대해서 게시글을 올려보려고 합니다. 우선 파이썬을 배우기 전에, 파이썬에 대해서 알아봐야겠죠?? 무슨 프로그래밍언어인지 모르고 배우면 안되니까요. 파이썬이란?? 암스테르담의 Guido Van Rossum이 1990년에 개발한 언어입니다. '파이썬'은 고대 신화에 등장하는 파르나소스 산의 '큰 뱀'을 뜻하는데요. 해당 프로그램 언어를 개발한 개발한 사람 맘대로 이름을 붙입니다. 파이썬은 매우 강력하고 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 간결하고 읽기 쉬운 문법으로 유명하며, 웹 개발부터 데이터 과학, 인공 지능까지 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 글에서는 파이썬을 공부하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 중요한 정보를 알려드릴까 합니다. 파이썬의 장점 : 왜 파이썬인가요.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 9. 15.
  • [파이썬 기초] 파이썬 설치 및 아나콘다 설치 안녕하세요. 오늘부터는 파이썬 기초도 기록해놓으려고 합니다. 우선 공부를 하기전에 공책과 연필을 준비하는 과정을 기록하겠습니다. 파이썬과 아나콘다를 설치하는 과정을 알려드릴게요. 1. 파이썬 설치 파이썬을 설치하는 사이트 주소는 https://www.python.org/ 입니다. Welcome to Python.org The official home of the Python Programming Language www.python.org 예전에 찍어뒀던거라 지금은 3.11.5 버전이네요. 버전 상관 없이 설치해주세요. 다운로드가 되었다면 setup프로그램을 실행시켜 주세요. 그리고 아래에 나와있는 것처럼 "Add Python 3.10 to PATH" 를 꼭 체크해주시고 "Install Now" 버튼을 눌.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 9. 11.
  • [파이썬 심화] 5-1. Pandas 정의와 시리즈 클래스 팬더스(Pandas)란 경영, 경제학에서 주로 사용되는 패널 데이터(Panel Data)에서 유래 R에서 사용되는 data.frame과 유사한 DataFrame 구조를 사용 주로 pd로 import (즉, import pandas as pd) 시리즈(Series) 클래스 numpy의 배열과 비슷한 형태지만, 값마다 인덱스를 붙일 수 있음 즉, 시리즈 = 값(value) + 인덱스(index) # 지역별 인구 데이터 ('23년 5월 기준, 1단위: 만 명) import pandas as pd s1 = pd.Series([1361,941,330,297]) # 인덱스를 안 붙였을 때 print(s1) ''' 0 1361 1 941 2 330 3 297 ''' s2 = pd.Series([1361,941,330.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 30.
  • [파이썬 심화] 5-2. Pandas 데이터프레임 클래스 데이터프레임(DataFrame) 클래스데이터프레임은 2차원 행렬 데이터에 인덱스를 붙인 것 - 따라서, 행 인덱스(row index)와 열 인덱스(column index)가 별도로 존재data = {'2015' : [990,344,289], '2010': [963,339,263], '2005':[976,351,251]} columns = ['2015','2010','2005'] index = ['서울','부산','인천'] df = pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns) print(df) ''' 2015 2010 2005 서울 990 963 976 부산 344 339 351 인천 289 263 251 ''' 리스트 형태로도 가능 - 단, 리스트는 입력 모양 그대.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 30.
  • [파이썬 심화] 4-2. NumPy 샘플링, 카운팅 샘플링데이터에서 표본을 무작위로 선택하는 과정np.random.choid(a,size=None,replace=True,p=None) a : 정수 = arange(a), 배열 = 원래 데이터 size : 샘플 숫자 (정수) replace : True면 복원추출(같은 값이 여러 번 표본으로 선택 가능) , False면 비복원추출(boolean, 디폴트는 True) p : 각 데이터의 선택 확률 (리스트)print(np.random.choice(4,3)) # 0 ~ 3 중 3개 샘플링 - 중복 가능(복원추출) # [0 2 2] print(np.random.choice(4,3, replace=False)) # 중복 불가능(비복원추출) # [3 2 0] print(np.random.choice(4)) # 0 ~ .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 27.
  • [파이썬 심화] 4-1. NumPy 기술 통계, 난수 발생 기술 통계import numpy as np x = np.array([10,15,34,96,16,24,81,51,22,34]) print(len(x)) # 배열 원소의 개수 print(np.mean(x)) # 배열 원소의 평균 print(np.var(x)) # 분산 print(np.std(x)) # 표준편차 print(np.max(x)) # 최대값 print(np.min(x)) # 최소값 print(np.median(x)) # 중앙값 print(np.percentile(x, 10)) # 하위 10% 값 print(np.percentile(x, 25)) # 하위 25% 값 (1사분위) print(np.percentile(x, 50)) # 중앙값 (2사분위) 난수 발생random 서브패키지의 rand 함수 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 24.
  • [파이썬 심화] 3-2. NumPy 차원 축소 연산, 정렬 차원 축소 연산최대/최소, 합, 평균, 표준편차 등 차원을 축소하는 연산x = np.array([1,4,2,3]) print(np.sum(x)) # 합 : 10 print(np.min(x)) # 최소값 : 1 print(np.max(x)) # 최대값 : 4 print(np.argmin(x)) # 최소값의 위치 : 0 print(np.argmax(x)) # 최대값의 위치 : 1 print(np.mean(x)) # 평균 : 2.5 print(np.median(x)) # 중간값 : 2.5all, any - all : 모든 데이터가 True면 True - any : 하나라도 True면 Truex = np.array([True, True, False]) print(np.all(x)) # False print(np.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 21.
  • [파이썬 심화] 3-1. NumPy 벡터화 연산 속도 비교, 브로드캐스팅 일반 연산과 벡터화 연산 계산 속도 비교 일반 연산 import numpy as np import time x = np.arange(1,10001) y = np.arange(10001,20001) # 일반 연산 start = time.time() # 시작 시간 측정 z = np.zeros_like(x) for i in range(10000): z[i] = x[i] + y[i] end = time.time() # 종료 시간 측정 print(z[:10]) # [10002 10004 10006 10008 10010 10012 10014 10016 10018 10020] print('%.8f sec' %(end-start)) # 0.00582504 sec 벡터화 연산 # 백터화 연산 start = time.ti.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 18.
  • [파이썬 심화] 2-2. NumPy 배열 변형 전치(transpose) 행과 열을 바꾸는 작업 - T로 표기 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a) ''' [[1,2,3] [4,5,6]] ''' print(a.T) ''' [[1,4] [2,5] [3,6]] ''' 크기 변형 배원 차원 변형 - reshape a = np.arange(12) print(a) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] b=a.reshape(3,4) print(b) ''' [[0 1 2 3] [4 5 6 7] [8 9 10 11]] ''' reshape() 함수 안에 -1로 대체 가능 ( 원소 개수는 정해져 있어서 가능 ) ※ reshape한 배열들은 완전히 다른 배열이다. a = np.arange(12) print(a) # [.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 1.
  • [파이썬 심화] 2-1. NumPy 배열 생성 NumPy 자료형 - ndarray 클래스의 원소는 모두 같은 자료형이어야 함 - np.array로 배열을 만들 때 dtype으로 자료형을 명시 * dtype 인수가 없다면 자료형을 스스로 유추해냄 import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print(a.dtype) # int64 a = np.array([1.0,2.0,3.0]) print(a.dtype) # float64 a = np.array([1,2,3.0]) print(a.dtype) # float64 dtype 접두사 설명 사용 예 b 불리언 b (참 혹은 거짓) i 정수 i8 (64비트) u 부호 없는 정수 u8 (64비트) f 부동소수점 f8 (64비트) c 복소 부동소수점 c16 (128비트) O 객체 0 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 1.
  • [파이썬 심화] 1-2. NumPy 배열 인덱싱 인덱싱 기존의 인덱싱과 매우 유사 import numpy as np a = np.array([0,1,2,3,4]) print(a) #[0 1 2 3 4] print(a[0]) # 0 print(a[1]) # 1 print(a[-1]) # 4 n차원 일 때는 콤마( , )로 구분 import numpy as np a = np.array([[0,1,2],[3,4,5]) print(a) ''' 결과 [[0 1 2] [3 4 5]] ''' print(a[0,0]) # 0 print(a[0,1]) # 1 print(a[1,0]) # 3 print(a[-1,-1]) # 5 슬라이싱 기존의 인덱싱과 매우 유사 a = np.array([0,1,2,3,4]) print(a) # [0 1 2 3 4] print(a[1:3.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 1.
  • [파이썬 심화] 1-1. NumPy 배열 NumPy 패키지란? 수치해석용 파이썬 패키지 벡터, 행렬 등 선형대수로 주로 사용 내부 반복문이 C로 구현되어 있어 파이썬에 비해 속도가 빠름 관례적으로 np로 import(즉, import numpy as np) 배열 1. 사용 방법 import numpy as np arr = np.array([0,1,2,3,4]) print(arr) # [0 1 2 3 4] print(type(arr)) # n-차원 배열(n-dimensional array) 리스트와 차이점 - 모든 원소가 같은 자료형이어야 함. - 원소의 개수를 바꿀 수 없음 - 벡터화 연산을 수행 리스트에 비해 제약이 많으나, 이로 인해 실행 속도가 빠름 벡터화 연산 데이터를 모두 2배 해야하는 경우 (배열 안에 있는 수 하나하나 2배 해야하는.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 31.
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