기계는 거짓말하지 않는다

pip install, uninstall 사용 시 볼 수 있다. 뒷 부분 경로(lib\site-packages)안의 ~ 로 시작하는 임시 디렉터리를 지운다.

try, except, else, finally를 사용할 수 있다. try: # 실행 코드 except: # 예외가 발생 했을 경우 실행 코드 else: # 예외가 발생하지 않았을 때 실행 코드 finally: # 예외 발생 여부와 상관없이 항상 실행 코드 try, except만 명시하면 오류를 지정하지 않으면 모든 오류에 대해 예외 처리를 한다. try, except (발생 오류)를 사용하면 지정 한 오류에 대해서만 예외 처리를 한다. try: # 실행 코드 except: # 모든 오류에 대해 처리 try: # 실행 코드 except ZeroDivisionError as e: # ZeroDivisionError 예외 처리 try, except (발생 오류) , except (발생 오류) ...는 여러 ..

import pandas as pd raw_data_path = "./data.csv" skiprows = 1 encoding = "utf-8" df= pd.read_csv(raw_data_path, skiprows=skiprows, encoding=encoding) # Column 컬럼의 row 값이 1인 행만 df = df[df['Column'] == 1] # loc을 사용하는 경우 문자열 인덱스를 사용 # iloc을 사용하는 경우 행 번호를 사용 print(df.loc["Index", "Column"]) print(df.iloc[0, 1]) print(df.iloc[0].iloc[1]) print(df.iloc[0][1]) print(df.iloc[0].loc['Column']) print(df.i..

in을 사용해서 하나의 요소가 있는지 판별 가능하다. ex) if e in string: 여러 요소를 한꺼번에 판별하고 싶을 때 any와 for을 함께 사용한다. # 판별하고 싶은 요소 element = ["One", "Two", "Three", "Four"] # 요소들이 들어있거나 들어있지 않은 string string_list = ["abcdOneqwerThreeABCD", "cvbnmtyui", "ertyui", "NNNNNFour"] for string in string_list: if any(e in string for e in element): print(string)

C언어의 getopt와 같은 역할을 하는 명령행 파싱 모듈이다. 콘솔에서 실행할 때 매개변수를 명령어로 지정할 수 있다. add_argument의 default 매개변수는 입력하지 않아도 기본으로 지정되는 값이며 없을 경우 None이다. help 매개변수는 --help 또는 -h 입력 시 도움말이다. type 매개변수는 기본 타입을 지정한다. 타입과 다를 경우 에러를 출력한다. action 매개변수는 True 또는 False를 지정할 수 있다. import argparse def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--str', type=str, default="String Option", help='string ty..

import os dir_path = "test/files" file_names = os.listdir(dir_path) for name in file_names: src = os.path.join(dir_path, name) dst = name.replace("old_char", "new_char") dst = os.path.join(dir_path, dst) os.rename(src, dst)

Numpy의 any를 이용한 필터 import numpy as np num_in_array = np.array([0]) x = np.array([ [2 ,33 ,1 ,6 ,24 ,0], [2 ,56 ,2 ,3 ,8 ,5], [1 ,2 ,12 ,65 ,4 ,1], [9 ,22 ,77 ,4 ,3 ,10], [15 ,0 ,2 ,73 ,2 ,3], [2 ,42 ,19 ,11 ,55 ,0] ]) # Filter by num_in_array if num_in_array is not None: print(x[:, 5:6] == num_in_array) print((x[:, 5:6] == num_in_array).any(1)) # 마지막 열이 num_in_array안의 숫자와 하나라도 일치할 경우 # any의 매개변수..

Scikit Learn 라이브러리에서 제공하는 데이터 셋 중 Iris 꽃의 데이터이다. from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() print(type(iris_dataset) # sklearn.utils.Bunch print(iris_dataset.keys()) # dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) print(iris_dataset['DESCR'][:193]) ''' .. _iris_dataset: Iris plants dataset -------------------- **Data Set Chara..