아래 사이트에 올라온 문제를 풀면서 기초를 다지기 시작하였다. https://github.com/rougier/numpy-100 GitHub - rougier/numpy-100: 100 numpy exercises (with solutions) 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 1. Import the numpy package under the name `np` (★☆☆) import numpy as np 2. Print the numpy version and the configuration (★☆☆) print(..
Pandas 정의 - 데이터 조작 및 분석에 사용 - 다양한 파일 형식의 데이터 읽기 및 쓰기, 데이터 정리, 필터링, 그룹화, 병합, 재구성 및 데이터 계산 수행을 위한 광범위한 기능을 제공 Pandas 기본 사용법 # pandas 불러오기 import pandas as pd # pd.Series(): 1차원 데이터를 위한 자료구조 # Serise 내부 구조: 인덱스가 자동으로 부여됨(딕셔너리의 키 개념과 유사) # 인덱스는 문자 또는 숫자로 설정 가능하며, default는 0부터 시작하는 정수 # index: Series 객체의 인덱스에 접근, values: Series 객체의 값에 접근 data = [0,1,2,3] #1차원 배열 생성 s = pd.Series(data) #배열을 series 클래스..
Numpy 정의 - 수학적 함수 모음 제공 - 배열 조작, 수학 연산, 선형 대수, 난수 생성 등을 위한 다양한 기능과 기능을 제공 Numpy 배열(행렬) 생성 # numpy 불러오기 import numpy as np # np.array([]): 배열 생성 a = np.array([1,2,3]) # np.arange(): 특정 범위 배열 생성 a = np.arange(3) print(a) #[0,1,2] # 3차원일 때 arange로 배열 생성 org = (1,2,3) nb = org[0]*org[1]*org[2] a = np.arange(nb).reshape(org) # 0, 1 배열 생성 a = np.zeros(3) # np.zeros(): 0으로 구성된 배열 생성 b = np.zeros((2,3,5..
random.randrange(start, stop): - Python의 random 모듈 중 하나 - start(포함)와 stop(제외) 사이의 범위에서 무작위로 선택된 정수를 반환 open(file_path, mode): - Python에서 파일 열기 - mode > "r": 텍스트 모드에서 읽기용으로 열기 > "rb": 바이너리 모드에서 읽기용으로 열기 > "w": 텍스트 모드에서 쓰기용으로 열기 > "wb": 바이너리 모드에서 쓰기용으로 열기 > "r+": 텍스트 모드에서 읽기 및 쓰기용으로 열기 > "rb+": 바이너리 모드에서 읽기 및 쓰기용으로 열기 fp.seek(offset, whence): - 파일 객체에서 파일 포인터를 지정된 위치로 이동 - offset: 포인터를 이동할 바이트 수를 ..
