NumPy 기본 구문 & 함수
NumPy 기본 구문 & 함수 NumPy는 파이썬에서 사용되는 수학 및 과학 연산을 위한 라이브러리로, 다차원 배열을 다루는 데 특화되어 있습니다. 아래는 몇 가지 numpy의 기본 문법과 예시 코드입니다. 1. np.array 배열 생성 import numpy as np # 1차원 배열 생성 arr1 = np.array([1, 2, 3]) # 2차원 배열 생성 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 주어진 범위 내에서 일정 간격으로 배열 생성 arr3 = np.arange(0, 10, 2) # 0부터 10까지 2씩 증가 # 주어진 구간을 나누어 배열 생성 arr4 = np.linspace(0, 1, 5) # 0부터 1까지 5개의 값으로 나눔 # 영행렬, 단위행렬 생성..
2023. 12. 26.
sorted, sort 함수
sorted 함수와 sort 함수는 모두 리스트를 정렬하는 데 사용되지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 공통점: 목적: 둘 다 리스트의 원소를 정렬하는 데 사용 원본 변경: 정렬된 결과를 반환하며, 원본 리스트를 변경하지 않습니다. 차이점: sorted: 정렬된 새로운 리스트를 반환 sort: 원본 리스트를 직접 정렬하고 None을 반환 1. sorted 함수로서 iterable을 받아 정렬한 새로운 리스트를 반환 # [sorted 함수 사용] numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2] sorted_numbers = sorted(numbers) print(sorted_numbers) # 결과: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9] # [key, reverse 사용] sorted_number..
2023. 12. 22.
map 함수
map 함수 map 함수는 파이썬 내장 함수로 순회 가능한(iterable) 객체의 각 요소에 함수를 적용하여 새로운 순회 가능한 객체를 생성하는 역할을 합니다. 여러 예시를 통해 map 함수의 역할을 자세히 설명하겠습니다. 예시 1: 각 숫자를 제곱하는 경우 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = map(lambda x: x**2, numbers) result = list(squared) print(result) # 출력: [1, 4, 9, 16, 25] 예시 2: 각 문자열의 길이를 구하는 경우 words = ["apple", "banana", "orange"] lengths = map(len, words) result = list(lengths) print(result) #..
2023. 12. 21.
:= (walrus 연산자)
:=는 파이썬 3.8 버전 이상에서 도입된 walrus 연산자입니다. 이 연산자는 대입문을 표현식 안에서 사용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 코드를 간결하게 작성하고 반복 계산을 최적화할 수 있습니다. 1. 기존 방식 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [] for num in numbers: square = num ** 2 squares.append(square) print(squares) # 출력 결과: [1, 4, 9, 16, 25] 2. := 연산자 사용 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [square := num ** 2 for num in numbers] print(squares) # 출력 결과: [1, 4, 9, 16, 25] :=..
2023. 12. 20.
