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파이썬/통계분석96

[파이썬 강의] 66. 배열 요소 추가하기 배열에 요소를 추가할 때는 np.append 라는 함수를 사용합니다. 사용 방법은 아래와 같습니다. np.append(배열, 추가하려는배열, 축) 1차원 배열을 예로 들어 사용방법을 설명하면 아래와 같습니다. >>> import numpy as np >>> m1=np.array([1,2,3]) >>> np.append(m1,np.array([4,5,6]),axis=0) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 1차원배열에는 방향이 하나 뿐이기 때문에 위와 같은 모양으로 밖에 추가가 안됩니다. 만약 행방향으로 배열을 추가하고 싶다면 어떻게해야 할까요? 리스트를 한겹 씌워서 2차원 배열로 만들고 추가하면 됩니다. >>> m1=np.array([[1,2,3]]) >>> np.append(m1,np.arr.. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 65. 축(axis) 개념 이해하기 축 개념은 배열에서 자주 사용되는 개념입니다. 축을 행,열,높이 등으로 이해하는 경우가 있는데요. 그렇게 이해하게 되면 차원이 높아질 경우 한계에 부딪히게 됩니다. 1차원 배열에서는 축이 하나이므로 2차원 부터 생각해봅시다. 2차원 배열을 두개 정의합시다. >>> m1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> m2=np.array([[7,8,9],[10,11,12]]) 위 두 배열을 0번 축으로 합칠 경우 아래와 같이 합쳐집니다. >>> np.concatenate((m1,m2),axis=0) array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 1번 축으로 합칠 경우 아래와 같이 합쳐집니다. >>> np.concatenate((m1,m2).. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 64. 배열을 원하는 방향으로 합치기 (concatenate 함수와 axis) 배열을 합치는데 사용되는 함수는 크게 두가지가 있습니다. stack 류 함수와 concatenate 함수입니다. 1) stack 류 함수 - vstack - hstack - column_stack 2) concatenate 함수 오늘은 concatenate 함수에 대해 알아봅시다. concatenate 함수는 하나의 함수가 vstack, hstack 을 포함합니다. axis 라는 옵션을 이용합니다. axis 옵션만 이해하면 concatante 를 자유자재로 사용할 수 있습니다. axis의 개수는 합치려는 배열의 차원의 개수와 동일합니다. 3차원이면 axis는 0,1,2 세개입니다. shape 함수의 결과가 axis와 동일합니다. shape함수의 첫번째 값이 0번 axis, 두번째 값이 1번 axis 입니.. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 63. 벡터를 열벡터로 연결 (column_stack 함수) 배열을 합치는데 사용되는 함수는 크게 두가지가 있습니다. stack 류 함수와 concatenate 함수입니다. 1) stack 류 함수 - vstack - hstack - column_stack 2) concatenate 함수 오늘 배워볼 column_stack 함수는 1차원 벡터를 열벡터로 인식하여 연결합니다. 2차원 부터는 hstack 함수와 동일한 역할을 합니다. column_stack : 1차원 벡터를 열벡터로 인식하여 연결 아래와 같이 합치는 것을 말합니다. [1,2,3] + [4,5,6] = [[1,4] [2,5] [3,6]] 1차원 배열 예시 >>> v1=np.array([1,2,3]) >>> v2=np.array([4,5,6]) >>> np.column_stack((v1,v2)) arra.. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 62. 배열을 열 방향(가로 방향)으로 합치기 (hstack 함수) 배열을 합치는데 사용되는 함수는 크게 두가지가 있습니다. stack 류 함수와 concatenate 함수입니다. 1) stack 류 함수 - vstack - hstack - column_stack 2) concatenate 함수 오늘은 stack류 함수를 이용하여 배열을 열 방향으로 합쳐보겠습니다. 배열을 열방향으로 합칠때는 hstack 함수를 사용합니다. hstack 함수에서 h는 horizontal 입니다. '가로'를 의미합니다. hstack : 배열을 행 방향으로 합치는 함수 배열을 행 방향으로 합친다는 것은 아래와 같이 합치는 것을 말합니다. [1,2,3] + [4,5,6] = [1,2,3,4,5,6] 1차원 배열 예시 >>> v1=np.array([1,2,3]) >>> v2=np.array([4.. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 61. 배열을 행 방향(세로 방향)으로 합치기 (vstack 함수) 배열을 합치는데 사용되는 함수는 크게 두가지가 있습니다. stack 류 함수와 concatenate 함수입니다. 1) stack 류 함수 - vstack - hstack - column_stack 2) concatenate 함수 오늘은 stack류 함수를 이용하여 배열을 행 방향으로 합쳐보겠습니다. 배열을 행방향으로 합칠때는 vstack 함수를 사용합니다. vstack에서 v는 vertical 입니다. '세로'를 의미합니다. vstack : 배열을 행 방향으로 합치는 함수 배열을 행 방향으로 합친다는 것은 아래와 같이 합치는 것을 말합니다. [1,2,3] + [4,5,6] = [[1, 2, 3] [4, 5, 6]] 1차원 배열 예시 >>> import numpy as np >>> v1=np.array([.. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 60. 주피터 노트북 경로 드라이브 변경하기 주피터 노트북의 디폴트 드라이브는 C 드라이브입니다. 다른 드라이브로 바꾸는 방법을 알아봅시다. 지난시간에 브라우저 경로를 수정할 때와 방법은 같습니다. 커멘드 창을 열고 아래 명령어를 실행합니다. jupyter notebook --generate-config 경로가 하나 뜰겁니다. 해당경로로 찾아갑니다. jupyter_notebook_config.py 라는 파일이 보일텐데 메모장이나 노트패드로 열어줍니다. Ctrl+F 로 검색기능을 사용하여 c.NotebookApp.notebook_dir 를 찾아줍니다. 우변을 바꿔주면 됩니다. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 59. 주피터 노트북 크롬에서 실행하기 주피터 노트북을 실행시키면 익스플로러에서 뜨는 분도 계시고 크롬에서 뜨는 분도 계실겁니다. 원하는 브라우저에서 실행하는 방법을 알려드리려고 합니다. 크롬을 예로 들겠습니다. 커멘드 창을 열어서 아래와 같이 입력합니다. jupyter notebook --generate-config 경로가 하나 뜰겁니다. 해당경로로 찾아갑니다. jupyter_notebook_config.py 라는 파일이 보일텐데 메모장이나 노트패드로 열어줍니다. Ctrl+F 로 검색기능을 사용하여 c.NotebookApp.browser 를 찾아줍니다. 등호 오른쪽에 있는 경로가 브라우저입니다. 크롬을 원하는 경우 크롬 경로를 입력하셔야 하는데, 크롬 경로는 크롬 실행파일에서 우클릭하면 알 수 있습니다. 크롬 경로에 실행파일 이름은 붙여서 .. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 58. 주피터 노트북 설치하고 실행하기 앞으로 코드 양이 좀 늘어날 것 같아서 파이썬 코딩을 한결 편하게 해주는 프로그램을 설치해서 사용하겠습니다. 주피터 노트북이라는 프로그램입니다. 주피터 노트북은 파이썬 코딩을 편하게 할 수 있도록 도와주는 프로그램입니다. 이러한 프로그램들을 IDE라고 부릅니다. IDE는 Integrated Development Environment의 약어이고, 우리말로는 '통합 개발 환경'이라고 부릅니다. R은 R스튜디오가 대표적인 IDE입니다. 파이썬은 R과 달리 여러 종류의 IDE가 있습니다. 주로 사용되는 IDE는 아래와 같습니다. 파이참 주피터 노트북 비주얼 스튜디오 코드 스파이더 파이썬 설명과 학습용으로는 주피터 노트북이 가장 좋기 때문에 설치해서 사용하도록 하겠습니다. 주피터 노트북 설치 커멘드 창을 열어줍니.. 2021. 10. 22.
[파이썬 강의] 57. 3차원 배열의 모양에 대한 고찰 3차원 배열에 shape 메소드를 사용해보고 결과에 대한 고찰을 해보려고 합니다. 2차원 배열에서 shape 결과는 행과 열의 개수 였습니다. >>> ar2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> ar2 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> ar1.shape (2, 3) 3차원 배열을 하나 정의해봅시다. >>> ar3=np.array([ [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] , [[13,14,15,16],[17,18,19,20],[21,22,23,24]] ] ) >>> ar3 array([[[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20].. 2021. 10. 20.
[파이썬 강의] 56. 배열의 차원, 모양, 원소 수 배열은 아래와 같은 특성을 갖습니다. 차원 (ndim) 모양 (shape) 원소 수 (size) 괄호 안이 함수이기도 하고 메소드이기도 합니다. 2차원 배열을 예로 들어 특성을 확인해봅시다. 아래와 같이 2차원 배열을 하나 정의하겠습니다. >>> import numpy as np >>> ar1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> ar1 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 차원을 알아봅시다. 함수를 사용할 수도 있고 메소드를 사용할 수도 있습니다. 행렬이므로 2차원입니다. >>> np.ndim(ar1) 2 >>> ar1.ndim 2 모양을 알아봅시다. 2행 3열입니다. >>> np.shape(ar1) (2, 3) >>> ar1.shape (2, 3) 원소 수를 알아봅.. 2021. 10. 18.
[파이썬 강의] 55. 3차원 배열의 정의, 인덱싱, 슬라이싱 3차원 배열은 리스트를 세겹 중첩하여 정의합니다. 4행 3열 2층 의 3차원 배열을 정의하고 싶다고 해봅시다. 아래 두 행렬이 높이 방향을 쌓여있는 3차원 배열을 정의하고 싶은 것입니다. 여기서 '고'는 높이를 의미합니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 아래와 같이 정의하면 됩니다. >>> import numpy as np >>> ar1=np.array([ [[1,2,3],[4,5,6]] , [[7,8,9],[10,11,12]] ]) >>> ar1 array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) 인덱싱을 해봅시다. 첫번째 자리의 인덱싱이 '층'임을 알 수 있습니다. >>> ar1[0] array([[1, 2, 3], [4, 5, .. 2021. 10. 15.
[파이썬 강의] 54. 행 또는 열의 길이가 다른 배열도 정의가 가능한가 행 또는 열의 길이가 다른 배열도 정의가 가능하지 궁금해서 시험해봤습니다. 예를들면 1행은 2열까지만 있고, 2행은 3열까지만 있는 배열 정의가 가능한지에 대한 의문입니다. 1 2 1 2 3 >>> import numpy as np >>> ar1=np.array([[1,2],[1,2,3]]) Warning (from warnings module): File "", line 1 VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If y.. 2021. 10. 15.
[파이썬 강의] 53. 넘파이의 자료형 우리가 이미 알고 있는 자료형은 아래와 같습니다. 정수 int 실수 float 복소수 complex 문자열 str 논리형 bool numpy는 자신만의 데이터 타입을 갖습니다. 아래와 같습니다. 1. 숫자형 1-1. 정수형(int8, int16, int32, int64) 1-2. 부호 없는 정수형(uint8, unit16, unit32, unit64) 1-3. 부동소수형 (float16, float32, float64) 1-4. 복소수형 (complex64, copmlex128) 2. 문자형 (string_) 3. 눈리형 (bool) 4. 날짜시간형 (datetime64) 숫자혀이 더 세분화되어 있습니다. int8, int32 등에서 뒤에 붙어있는 숫자는 bit입니다. 비트는 0과 1을 갖는 데이터의 가.. 2021. 10. 15.
[파이썬 강의] 52. 2차원 배열(행렬)의 행렬곱 행렬의 곱셈은 아래와 같이 정의됩니다. $\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} b_{11} & b_{12} \\ b_{21} & b_{22} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a_{11}b_{11}+a_{12}b_{21} & a_{11}b_{12}+a_{12}b_{22} \\ a_{21}b_{11}+a_{22}b_{21} & a_{21}b_{12}+a_{22}b_{22} \end{bmatrix} $ 숫자를 넣어서도 계산해봅시다. $\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{b.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 51. 2차원 배열(행렬)의 산술연산 행렬을 두개 정의해봅시다. >>> import numpy as np >>> m1 array([[10, 20], [30, 40]]) >>> m2=np.array([[5,6],[7,8]]) >>> m2 array([[5, 6], [7, 8]]) 일곱가지 산술연산자를 적용해봅시다. 일곱가지 산술연산자는 아래와 같습니다. + 덧셈 - 뺄셈 * 곱셈 / 나눗셈 ** 제곱 // 몫 % 나머지 >>> m1+m2 array([[15, 26], [37, 48]]) >>> m1-m2 array([[ 5, 14], [23, 32]]) >>> m1*m2 array([[ 50, 120], [210, 320]]) >>> m1/m2 array([[2. , 3.33333333], [4.28571429, 5. ]]) >>> m1*m2.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 50. 2차원 배열(행렬)의 정의, 인덱싱, 슬라이싱 넘파이 패키지의 배열 자료구조를 이용하여 벡터를 정의하고 인덱싱과 슬라이싱을 해봅시다. 먼저 넘파이 패키지를 불러옵시다. >>> import numpy as np 행렬은 리스트를 중첩하여 정의합니다. >>> m1=np.array([[1,2],[3,4]]) 위 행렬은 아래와 같은 행렬입니다. $\begin{bmatrix} 1 &2 \\ 3 &4 \end{bmatrix}$ 인덱싱은 리스트의 인덱싱과 동일한 방식으로 하면 됩니다. 예를들어 2라는 원소에 접근하고 싶은 경우, [1,2]라는 원소에 먼저 접근하고 나서 2에 접근하면 됩니다. >>> m1[0] array([1, 2]) >>> m1[0][1] 2 배열의 경우 아래와 같이 입력해도 인덱싱이 가능합니다. 이 방법을 주로 사용합니다. >>> m1[0,1].. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 49. 1차원배열(벡터)의 산술연산 길이가 같은 벡터 두개를 정의해봅시다. >>> import numpy as np >>> v1=np.array([10,20,30]) >>> v2=np.array([3,5,7]) 일곱가지 산술연산자를 적용해봅시다. 일곱가지 산술연산자는 아래와 같습니다. + 덧셈 - 뺄셈 * 곱셈 / 나눗셈 ** 제곱 // 몫 % 나머지 >>> v1+v2 array([13, 25, 37]) >>> v1-v2 array([ 7, 15, 23]) >>> v1*v2 array([ 30, 100, 210]) >>> v1/v2 array([3.33333333, 4. , 4.28571429]) >>> v1**v2 array([ 1000, 3200000, 395163520], dtype=int32) >>> v1//v2 array([3, .. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 48. 1차원 배열(벡터)의 정의, 인덱싱, 슬라이싱 넘파이 패키지의 배열 자료구조를 이용하여 벡터를 정의하고 인덱싱과 슬라이싱을 해봅시다. 먼저 넘파이 패키지를 불러옵시다. >>> import numpy as np 벡터를 하나 정의합시다. >>> v1=np.array([1,2,3,4,5]) 인덱싱과 슬라이싱 방법은 리스트와 동일합니다. 첫번째 원소에 접근해봅시다. >>> v1[0] 1 >>> v1[-5] 1 슬라이싱을 이용하여 3,4,5에 접근해봅시다. >>> v1[2:5] array([3, 4, 5]) 인덱싱을 이용하면 원소의 자료형이 반환되고, 슬라이싱을 이용하면 배열이 반환되는 것을 알 수 있습니다. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 47. 자료구조 - 배열 (Numpy Array) 파이썬에서 기본적으로 제공하는 자료구조는 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합이 있습니다. 또 사람들이 파이썬을 더 편하게 쓰기위해 만들어낸 자료구조로 Array, Series, DataFrame 이 있습니다. - 리스트 - 튜플 - 딕셔너리 - 집합 - Array (넘파이 패키지) - Series (판다스 패키지) - DataFrame (판다스 패키지) 오늘 배워볼 자료구조는 배열(Array)입니다. 배열은 아마 파이썬에서 가장 많이 사용하는 자료구조일 것입니다. 벡터가 1차원 배열, 행렬이 2차원 배열이라는 것을 지난 시간에 이미 이야기했습니다. 파이썬에서 배열을 하나 정의해봅시다. 먼저 numpy 를 불러오는데 np라고 줄여서 부르겠다고 선언합니다. >>> import numpy as np 배열은 arr.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 46. 넘파이(numpy)패키지 소개 우리는 배열이라는 자료구조를 사용하기 위해 넘파이라는 패키지를 설치했습니다. 배열에 대해 본격적으로 배우기 전에 넘파이 패키지에 대해서 간단히 알아봅시다. numpy 패키지는 홈페이지가 있습니다. 아래 링크입니다. https://numpy.org/ 홈페이지 메인에 보면 아래와 같은 설명이 있습니다. The fundamental package for scientific computing with Python 과학 계산을 위한 필수적인 패키지라고 합니다. 넘파이가 무엇을 위해 만들어진 것인지 알 수 있습니다. 넘파이의 핵심은 배열이라는 자료구조입니다. 배열이 넘파이의 핵심(core)이며, 배열과 배열을 이용한 연산이 넘파이의 전부라고 봐도 무리가 없습니다. 배열이 생소하신 분들이 계실텐데 우리가 잘 아는 벡.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 45. 넘파이 불러오기 (import numpy as np) 넘파이를 설치했으니 불러와봅시다. 넘파이를 불러와야 넘파이에 있는 기능들을 사용할 수가 있습니다. 패키지를 불러올 때는 import 라는 명령어를 사용합니다. 아래와 같이 사용하면 됩니다. import 패키지 이름 파이썬쉘에 아래와 같이 입력합시다. >>> import numpy 이제 넘파이 패키지의 기능들을 사용할 수 있게 되었습니다. 넘파이 안에 있는 기능들을 사용하려면 numpy라는 말을 앞에 붙여줘야 합니다. 예를들어 배열은 아래와 같이 정의합니다. >>> numpy.array([1,2,3]) array([1, 2, 3]) 매번 numpy 를 붙이는 것이 번거롭습니다. 이럴때 사용하는 명령어가 as 입니다. >>> import numpy as np numpy 를 np 로 불러온다는 말입니다. 이제.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 44. 패키지 설치 오류 (+파이썬 설치경로) 지난 강의에서 넘파이를 설치하려고 하신 분들 중에 아래 오류가 발생하신 분들이 계실겁니다. 'python'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는배치 파일이 아닙니다. 환경변수 Path에 파이썬 경로가 추가되어 있지 않아서 발생하는 오류입니다. 파이썬 설치 경로를 찾기 위해 IDLE를 켜줍니다. 아래 명령어를입력합니다. sys라는 모듈을 불러오고, sys라는 모듈 안에 있는 executable 함수를 실행한다는 뜻입니다. >>> import sys >>> sys.executable 아마 이런 경로가 뜰겁니다. C:\Users\MSDN\AppData\Local\Programs\Python\Python38 위 경로와 위 경로 안에 있는 Scripts 파일 경로도 추가해줄 겁니다. C:.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 43. 넘파이 패키지 설치하기 우리가 배우기로 계획한 자료구조는 아래와 같습니다. - 리스트 - 튜플 - 딕셔너리 - 집합 - Array (넘파이 패키지) - Series (판다스 패키지) - DataFrame (판다스 패키지) 리스트,튜플,딕셔너리,집합은 배운 상태구요. Array를 배우기 전에 연산자를 먼저 배웠습니다. 오늘 부터 Array 를 배워봅시다. Array는 우리말로 배열입니다. 앞으로 배열이라고 부르겠습니다. 배열은 파이썬 기본 제공 자료구조가 아니기 때문에 numpy 라는 패키지를 설치해야 사용할 수 있습니다. 패키지에 대해 간단히 설명하겠습니다. 패키지는 모듈을 모아놓은 것입니다. 모듈은 변수,함수,클래스를 모아놓은 것입니다. 패키지나 모듈이나 둘다 '도구 상자' 정도로 이해하고 나중에 자세히 배워봅시다. nump.. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 42. 연산자 요약하기 (산술,논리,비교) 우리는 아래 세가지 연산자를 배웠습니다. - 산술 연산자 - 비교 연산자 - 논리 연산자 각 연산자에 어떤 연산자가 들어있는지 표로 정리해봅시다. 연산자 설명 산술 연산자 + 덧셈 - 뺄셈 * 곱셈 / 나눗셈 ** 제곱 // 몫 (버림 나눗셈) % 나머지 비교 연산자 = 같음 != 같지 않음 = 오른쪽이 왼쪽 이하 논리 연산자 and 논리곱 (둘다 True인 경우에만 True) or 논리합 (하나만 True 여도 True) not 부정 (참과 거짓을 뒤집음) 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 41. 논리연산자 우리가 배울 연산자는 아래 세가지입니다. - 산술 연산자 - 비교연산자 - 논리연산자 산술연산자와 비교연산자는 이미 배운 상태입니다. 오늘은 논리연산자를 배워봅시다. 논리연산자는 논리연산에서 사용되는 연산자입니다. 논리연산은 부울연산이라고도 부릅니다. '부울'이라는 단어는 논리형을 배울 때 설명드린 것처럼 조지 부울의 이름을 딴 것입니다. 논리연산은 디지털논리회로를 만들 때 사용됩니다. 컴퓨터 반도체도 디지털 논리회로입니다. 대학에서는 이산수학이라는 과목에서 배웁니다. 파이썬 논리연산자는 and, or, not 세가지가 있습니다. 논리형을 가지고 연산을 수행합니다. 표로 정리해봅시다. 연산 연산자 설명 예시 논리곱 and 둘다 True인 경우에만 True >>> True and True True >>> .. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 40. 비교연산자 우리가 배울 연산자는 아래 세가지입니다. - 산술 연산자 - 비교연산자 - 논리연산자 산술연산자는 이미 배운 상태입니다. 오늘은 비교연산자를 배워봅시다. 비교연산자는 여섯가지가 있습니다. 비교연산의 결과는 논리형입니다. 표로 정리해봅시다. 연산 연산자 예시 같음 == >>> 1==2 False >>> 2==2 True 같지않음 != >>> 'hi'!='hi' False >>> 'hi'!='hey' True 오른쪽이 왼쪽 초과 >> 2> a=3 >>> b=2 >>> a 생략 오른쪽이 왼쪽 이하 >= 생략 !나 부등호기호가 등호 앞에 온다는 것을 기억하시면 됩니다. 2021. 10. 14.
[파이썬 강의] 39. 문자열의 덧셈, 문자열의 정수 곱셈 문자열에서는 덧셈과 정수곱셈이라는 산술연산이 가능합니다. 먼저 정수 곱셈은 아래와 같습니다. >>> 'hi'*3 'hihihi' >>> 'python is good'*2 'python is goodpython is good' 곱한 정수만큼 문자열을 반복합니다. 문자열의 덧셈은 실제로도 자주 쓰이는 연산입니다. 아래와 같이 문자열을 연결해줍니다. >>> 'python'+'is'+'good' 'pythonisgood 제가 주로 사용했던 상황은 파일경로였습니다. 어떤 폴더 안에 1,2,3,4,5 라는 이름의 텍스트 파일이 각각 저장되어 있다고 합시다. 이 폴더 각각에 순차적으로 접근할 때, 아래의 폴더 이름 부분을 자동으로 바뀌도록 설정할 수 있습니다. '폴더 경로/'+'폴더이름'+'.txt' for 문을 이.. 2021. 10. 13.
[파이썬 강의] 38. 산술연산자 우리가 배울 연산자는 아래 세가지 입니다. - 산술 연산자 - 비교연산자 - 논리연산자 오늘은 산술연산자가 무엇인지 배워봅시다. 파이썬의 산술 연산자는 7가지 입니다. 표로 정리하면 아래와 같습니다. 연산 연산자 우선순위 예시 덧셈 + 3 >>> 1+3 4 >>> True+True 2 >>> 3+2+7j (5+7j) 뺄셈 - 3 생략 곱셈 * 2 >>> 3.5*2 7.0 >>> (3+3j)*(2+7j) (-15+27j) 나눗셈 / 2 >>> 3/7 0.42857142857142855 >>> (2+3j)/2 (1+1.5j) 제곱 ** 1 >>> 2**3 8 >>> (2+4j)**3 (-88-16j) 몫 (또는 버림 나눗셈) // 2 >>> 7//3 2 나머지 % 2 >>> 7%3 1 2021. 10. 13.
[파이썬 강의] 37. 연산자 한눈에보기 우리는 지금까지 파이썬 기본 제공 자료형과 자료구조를 배웠습니다. - 숫자형 - 문자열 - 논리형 - 리스트 - 튜플 - 딕셔너리 - 집합 - Array (넘파이 패키지) - Series (판다스 패키지) - DataFrame (판다스 패키지) 넘파이 패키지의 배열을 배울 차례인데요. 그 전에 연산자를 먼저 배우려고 합니다. 배열이라는 자료구조 특성상 연산자들을 사용할 일이 많아서 연산자를 먼저 배우는 것입니다. 파이썬에서 제공하는 연산자는 아래와 같이 나뉩니다. - 산술 연산자 - 비교연산자 - 논리연산자 - 대입연산자 - 비트연산자 - 맴버연산자 - 식별연산자 그 중 자주 사용되는 산술,비교,논리 연산자를 배우겠습니다. 나머지는 나중에 필요한 상황이 생기면 다루겠습니다. 산술연산자는 수학 계산에 사용.. 2021. 10. 13.
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