기계는 거짓말하지 않는다

ndarray 배열 슬라이싱 import numpy as np arr = np.arange(0, 10) arr1 = arr[2:6] arr1[0] = 15 # shallow copy print(arr) print(arr1) print() arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) arr1 = arr[:2, 1:3] arr1[0, 0] = 5 # shallow copy print(arr) print(arr1) 배열을 잘라 따로 가지고 올 수 있지만 위와 같은 코드는 얕은 복사가 되며, 원본 데이터도 같이 바뀌게 된다. 아래와 같이 copy()를 이용한다. import numpy as np arr = np.arange(0, 10) arr1 = arr[2:6].c..

NumPy 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있는 자료구조 기능 지원, 다양한 수치해석, 통계분석 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리. NumPy 패키지의 대부분 함수는 C나 Fortran으로 구현되어 우수한 성능 제공 Pandas, Matplotlib 등과 함께 사용 되는것이 일반적임 Install command 창에서 pip install numpy 입력 (pip 패키지 관리자가 있어야 함) python 버전 확인은 커맨드 창에 python --version 또는 py --version 입력. NumPy를 사용하기 위해 import numpy를 사용 관행적으로 np 라는 별칭을 사용하여 import numpy as np로 사용한다. NumPy 배열 클래스 ndarray ndarray 생성 ..

반복문 - 프로그램 내에서 같은 명령을 특정 횟수만큼 반복하는 명령문 중첩 반복문도 가능하며 들여쓰기에 주의 while """ (사용 문법) while 조건: 실행할 명령 """ sum = 0 i = 1 n = int(input('1 ~ n 까지의 합. n입력: ')) while i < n + 1: sum += i i += 1 print('1 ~ {} 까지의 합: {}'.format(n, sum)) do while 문은 없다. for """ (사용 문법) for 변수 in 시퀀스: 실행할 명령 """ sum = 0 n = int(input('1 ~ n 까지의 합. n입력: ')) """ range 함수는 다양하게 사용 가능 1. range(end) 0 부터 end - 1 까지의 연속된 정수로 구성된 시퀀..

변수 할당 x, y, z = 'aa', 'bb', 'cc' print(x + ' ' + y + ' ' + z) x, y, z = [[1, 2], [3, 4],[5, 6]] print(x, y, z) 단일 변수 할당 가능하고 위와 같이 동시에 여러 값 할당 가능. 2차원 리스트도 위와 같이 나누어서 할당 가능 데이터 타입 확인, 지정 print(type("str")) # 데이터 타입 확인 print(type(5.234)) print(type(20)) x = int(5.2) # 데이터 타입 지정 y = float(4) z = str(124) print(x, y, z) print(type(x), type(y), type(z)) 문자열 string = """여러 줄에 걸친 긴 문자열은 따옴표 3개로 표현. 두 ..

버전은 VS 2019 이다. 솔루션 탐색기에서 'Python 환경 우클릭 - 모든 Python 환경 보기'를 클릭한다. 솔루션 탐색기가 보이지 않는다면 위 쪽에 '보기 - 솔루션 탐색기(Ctrl + Alt + L)'를 클릭한다. 이 화면에서 곧바로 명령 실행을 클릭하여 패키지 설치를 진행 할 수 있다.