파이썬의 키워드들 (변수 이름으로 사용불가)
파이썬의 키워드들 (변수 이름으로 사용불가) 키워드는 파이썬을 만들 때 미리 사용된 단어들입니다. 사용자가 변수이름으로 사용할 수 없습니다. 파이썬의 키워드들은 아래와 같습니다. 알파벳 순입니다. >>> import keyword>>> print(keyword.kwlist)['False', 'None', 'True', '__peg_parser__', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not..
2020. 11. 21.
파이썬 시간/날짜 모듈 구조 분석 (time 모듈)
파이썬 시간/날짜 모듈 구조 분석 (time 모듈) 파이썬에서 시간/날짜 관련 클래스와 함수를 제공하는 time 모듈의 구조를 분석해봅시다. 모듈을 import 하고 dir 함수를 적용합니다. >>> import time>>> dir(time) ['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock', 'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', 'mktime', 'monotonic', 'monotonic_ns', 'perf_counter', 'perf_counter_ns', 'process_..
2020. 11. 20.
파이썬에서 특정 모듈이 제공하는 함수 목록 출력 (dir함수)
파이썬에서 특정 모듈이 제공하는 함수 목록 출력 (dir함수) 파이썬에서 어떤 모듈이 제공하는 클래스와 함수의 목록을 출력할 때는 dir함수가 사용됩니다. 아래는 예시입니다. matplotlib 에 적용하였습니다. import matplotlib >>> dir(matplotlib)['LooseVersion', 'MatplotlibDeprecationWarning', 'MutableMapping', 'Parameter', 'Path', 'RcParams', 'URL_REGEX', '_DATA_DOC_APPENDIX', '_DATA_DOC_TITLE', '_ExecInfo', '__bibtex__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__load..
2020. 11. 20.
파이썬 패키지,라이브러리,모듈,클래스,메소드,함수,객체 용어 정리
파이썬 패키지,라이브러리,모듈,클래스,메소드,함수,객체 용어 정리 파이썬을 공부하다 보면 아래와 같은 용어들이 등장한다. 라이브러리패키지모듈클래스메소드함수객체 완벽히 구분되지는 않고, 의미가 중첩되어 있는 부분들이 있어서 헷갈릴 수 있다. 각각의 설명은 아래와 같다. 라이브러리 : 패키지와 같은 의미로도 쓰이고, 패키지를 모아놓은 것이라는 의미로도 쓰임패키지 : 모듈과 같은 의미로도 쓰이고, 모듈을 모아놓은 것이라는 의미로도 쓰임모듈 : 함수,변수,클래스를 모아놓은 것클래스 : 속성과 함수를 포함하는 구조 (ex.리스트)메소드 : 클래스 안에 정의된 함수함수 : 입력값을 받고 지정한 연산을 수행하여 결과값을 출력객체 : 속성과 메소드를 가진 모든 것 아래와 같은 포함관계를 갖는다. 라이브러리 ≥ 패키지 ..
2020. 11. 19.
[파이썬 numpy] 배열의 누적곱 (axis 방향별)
[파이썬 numpy] 배열의 누적곱 (axis 방향별) 배열의 누적곱를 구할때는 cumprod 메소드를 사용합니다. 먼저 배열을 하나 정의합시다. >>> import numpy as np>>> A=np.array([1,2,3,4,5]) 배열의 누적곱 배열의 누적곱은 아래와 같이 두 가지 방법으로 구할 수 있습니다. 넘파이 함수를 사용해도 되고, 정의한 배열에 메소드를 적용해도 됩니다. >>> np.cumprod(A)array([ 1, 2, 6, 24, 120], dtype=int32) >>> A.cumprod()array([ 1, 2, 6, 24, 120], dtype=int32) 배열의 axis 에 따른 누적곱 2차원 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.arange(1,7).reshape(2,3)..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 배열의 누적합 (axis 방향별)
[파이썬 numpy] 배열의 누적합 (axis 방향별) 배열의 누적합을 구할때는 cumsum 메소드를 사용합니다. 먼저 배열을 하나 정의합시다. >>> import numpy as np>>> A=np.array([1,2,3,4,5]) 배열의 누적합 배열의 누적합은 아래와 같이 두 가지 방법으로 구할 수 있습니다. 넘파이 함수를 사용해도 되고, 정의한 배열에 메소드를 적용해도 됩니다. >>> np.cumsum(A)array([ 1, 3, 6, 10, 15], dtype=int32) >>> A.cumsum()array([ 1, 3, 6, 10, 15], dtype=int32) 배열의 axis 에 따른 누적합 2차원 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.arange(6).reshape(2,3)>>> Aar..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 배열의 합 (axis 방향별)
[파이썬 numpy] 배열의 합 (axis 방향별) 배열의 합을 구할때는 sum 메소드를 사용합니다. 먼저 배열을 하나 정의합시다. >>> import numpy as np>>> A=np.array([1,2,3,4,5]) 배열의 합 배열의 합은 아래와 같이 두 가지 방법으로 구할 수 있습니다. 넘파이 함수를 사용해도 되고, 정의한 배열에 메소드를 적용해도 됩니다. >>> np.sum(A)15 >>> A.sum()15 배열의 axis 에 따른 합 2차원 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.arange(6).reshape(2,3)>>> Aarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) axis=0 방향의 합을 구해봅시다. 행방향 합입니다. >>> A.sum(axis=0)array([3, 5, 7]..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 배열의 평균 (axis 방향별)
[파이썬 numpy] 배열의 평균 (axis 방향별) 배열의 평균을 구할때는 mean 메소드를 사용합니다. 먼저 배열을 하나 정의합시다. >>> import numpy as np>>> A=np.array([1,2,3,4,5]) 배열의 평균 평균은 아래와 같이 두 가지 방법으로 구할 수 있습니다. 넘파이 함수를 사용해도 되고, 정의한 배열에 메소드를 적용해도 됩니다. >>> np.mean(A)3.0 >>> A.mean()3.0 배열의 axis 에 따른 평균 2차원 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.arange(6).reshape(2,3)>>> Aarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) axis=0 방향의 평균을 구해봅시다. 행방향 평균입니다. >>> A.mean(axis=0)array(..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 유용한 where 함수 (조건에 맞는 값의 위치, 값 변경)
[파이썬 numpy] 유용한 where 함수 (조건에 맞는 값의 위치, 값 변경) where 함수는 두가지 기능을 합니다. - 특정 조건에 맞는 원소의 위치를 반환- 특정 조건에 맞는 원소와 그렇지 않은 원소를 원하는 값으로 변경 특정 조건에 맞는 원소의 위치를 반환 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.array([1,2,3,4,5,6]) 3보다 큰 값의 위치를 구해봅시다. >>> np.where(A>3)(array([3, 4, 5], dtype=int64),) 특정 조건에 맞는 원소와 그렇지 않은 원소를 원하는 값으로 변경 위 배열에서 3보다 큰 원소는 100으로, 그렇지 않은 원소는 0으로 바꿔봅시다. >>> np.where(A>3,100,0)array([ 0, 0, 0, 100, 100, 10..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 넘파이에서 반올림, 올림, 버림,내림 하는 방법
[파이썬 numpy] 넘파이에서 반올림, 올림, 버림,내림 하는 방법 넘파이 패키지를 불러옵니다. >>> import numpy as np 반올림 np.round(수, 자리수) >>> np.round(345.345,1)345.3 >>> np.round(345.345,2)345.34 >>> np.round(345.346,2)345.35 넘파이는 사사오입이 아니라 오사오입 방법을 사용하는 것으로 보입니다. 올림 올림은 입력값보다 같거나 큰 정수중 가장 가까운 값을 반환합니다. ceil 함수를 사용합니다. >>> np.ceil(3)3.0 >>> np.ceil(3.4)4.0 >>> np.ceil(3.6)4.0 >>> np.ceil(-3.4)-3.0 >>> np.ceil(-3.6)-3.0 버림 버림은 소수점을 그..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 배열에서 정수와 소수부분 분리
[파이썬 numpy] 배열에서 정수와 소수부분 분리 modf 함수를 사용하면 배열의 정수와 소수부분을 분리할 수 있습니다. 정수부분과 소수부분을 각각 튜플의 원소로 반환합니다. 변수 두개를 입력할 경우 각 변수에 저장할 수도 있습니다. 배열의 정수와 소수부분을 튜플로 반환 배열을 하나 정의합시다. >>> import numpy as np>>> A=np.array([1.3,2.5,-1.3,-2.5]) modf 메소드를 사용해봅시다. >>>np.modf(A)(array([ 0.3, 0.5, -0.3, -0.5]), array([ 1., 2., -1., -2.])) 정수부분과 소수부분이 각각 튜플의 원소로 반환됩니다. 정수부분과 소수부분을 변수에 저장 아래와 같이 변수 두개를 선언해줍니다. >>> A1,A2=..
2020. 11. 12.
[파이썬 numpy] 두 배열의 원소를 비교하여 최대값 반환 (maximum 함수)
[파이썬 numpy] 두 배열의 원소를 비교하여 최대값 반환 (maximum 함수) 넘파이의 maximum 함수는 두 배열의 원소를 비교하여 최대값을 갖는 배열을 반환합니다. 먼저 두 배열을 정의합시다. >>> import numpy as np>>> A=np.array([1,2,3,4,5])>>> B=np.array([5,4,3,2,1]) maximum 함수를 적용해봅시다. >>> np.maximum(A,B)array([5, 4, 3, 4, 5]) 두 배열의 크기가 다를 경우 오류가 발생합니다.
2020. 11. 12.
