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Python17

Pandas의 기초 - Series와 DataFrame 1. Pandas란 무엇인가? 파이썬의 데이터 분석 라이브러리! 2. Pandas의 데이터 구조 2가지 - 시리즈(Series) : [엑셀] 하나의 열, [파이썬] 하나의 리스트 (로 이해하면 좋다) - 데이터프레임(DataFrame) : [엑셀] 행과 열로 이루어진 테이블 / [파이썬] 이중 리스트 (로 이해하면 좋다) * 데이터프레임은 여러개의 시리즈로 이루어졌다고 보면 된다. 2023. 11. 20.
클래스의 기초 1) 클래스의 용어 - 클래스(Class) : 객체(Object)* 의 설계도 * 파이썬 일급객체(Object) : 변수, 리스트, 딕셔너리, 이터레이터, 제너레이터, 함수 등등 * 인스턴스(Instance) : 메모리에 살아있는 객체 - 속성(Attribute) : 클래스 안의 변수 - 메소드(Method) : 클래스 안의 함수 - 생성자(Constructor) : 객체를 만들 때 실행되는 함수 생성법 class Sample(아빠): #클래스 x = 0 def __init__(self, name) : # 생성자 : 객체를 초기화 / '__'가 붙을 시 자동으로 호출됨 self.name = name # 속성값 self.name이 아닌 self.other을 해도 적용된다 Sample.x # 클래스 내 전체.. 2023. 11. 15.
Numpy 라이브러리 기초 - 3. 배열의 연산 1. 배열의 연산을 이해하기 위해 - 1, 2차원은 벡터와 행렬? 행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org) 행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 다른 뜻에 대해서는 행진 문서를 참고하십시오. 행렬론은 여기로 연결됩니다. 이론물리학 용어에 대해서는 행렬 이론 문서를 참고하십시오. 행렬의 각 성분은 ko.wikipedia.org - 다차원 연산을 위해선 선형대수학? 선형대수학 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org) 2. 선형대수 기본연산 - 기본연산(+, -) array= np.array([[1,2],[3,4]]) array_plus = array + array array_plus # [[2, 4] # [6, 8]] .. 2023. 11. 5.
Numpy 라이브러리 기초 - 2. 배열 속성 확인 1. 배열 속성을 이해하기 위한 개념 정리 - 차원(dimesion)의 개념 : axis(배열의 축)의 개수 x에 따라 x차원 배열이라 정의됨 (1차원 배열 : Vector / 2차원 배열 : Matrix / 3차원 배열 : Tensor) 2. 배열 속성 코드 : shape, ndim, size, dtype 예시 array sample_array = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) # 3차원 배열 (2,2,2) - shape : 각 배열의 축의 개수 정보 확인 sample_array.shape # (2, 2, 2) tuple 반환 - ndim : 배열의 차원 확인 sample_array.ndim # 3차원이므로 3 반환 - size : 배열의 칸 갯수 확인 samp.. 2023. 11. 5.

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