우노

zip 여러 개의 순회 가능한(iterable)한 객체를 인자로 전달 받고, 각 객체가 담고 있는 원소를 차례대로 접근하며 튜플의 형태로 묶고, 요소 개수만큼의 새로운 iterable 객체를 생성하는 기능입니다. 예제 코드 list1 = ['a', 'b', 'c'] list2 = [1, 2, 3] pairs = [pair for pair in zip(list1, list2)] print(pairs) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] 인자 언패킹(argument unpacking) packing 은 여러 객체를 하나의 객체로 합치는 기능이라면, unpacking 은 여러 객체를 포함하고 있는 객체..

Anaconda에 설치된 Python 버전 확인 conda search python Anaconda Python 버전 변경 # conda install python=원하는 파이썬 버전 conda install python=3.7.0

예제 코드 import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', size=20) # 기본 폰트 크기 plt.rc('axes', labelsize=20) # x,y축 label 폰트 크기 plt.rc('xtick', labelsize=50) # x축 눈금 폰트 크기 plt.rc('ytick', labelsize=20) # y축 눈금 폰트 크기 plt.rc('legend', fontsize=20) # 범례 폰트 크기 plt.rc('figure', titlesize=50) # figure title 폰트 크기 참고 https://bjy2.tistory.com/82

import numpy as np # dataframe 생성 data = np.array([[1,4],[2,5],[3,6]]) df = pd.DataFrame(data, columns=['col1','col2']) # col1 col2 #0 1 4 #1 2 5 #2 3 6 # dataframe에 numpy 배열 추가 col3 = np.array([7,8,9]) df['col3'] = col3 # col1 col2 col3 #0 1 4 7 #1 2 5 8 #2 3 6 9

2차원 dictionary 생성 및 요소 추가 name = {} info = {} info['live'] = 'seoul' name['unho'] = info #{'unho': {'live': 'seoul'}}

np.where() np.where(조건, True일 때 값, False일 때 값) np.where을 사용하면 편리하게 배열 요소를 변환할 수 있습니다. 또한, 벡터 연산을 하므로 for loop을 돌지 않아서 속도가 매우 빠릅니다. import numpy as np a = np.arange(-5, 5) # array([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]) b = np.where(a < 0, 0, a) # 0보다 작은 수는 0으로 나머지는 그대로 변환되며 # 원래의 배열 a는 변경되지 않고 그대로 있습니다. # array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4])

밑이 자연상수 e인 지수함수(e^x)의 그래프 numpy.exp() Numpy의 numpy.exp() 함수는 밑이 자연상수 e인 지수함수(e^x)로 변환해줍니다. 결과값이 inf라면, 해당 값이 무한대(infinite)라는 것입니다. import numpy as np print(np.exp(0)) # e^0 와 동일 # 1.0 print(np.exp(1)) # e^1 와 동일 # 2.718281828459045 print(np.exp(10)) # e^10 와 동일 # 22026.465794806718 x = np.array([0.00001, 1, 2, 4, 10, 100]) print(np.exp(x)) #array([ 1.00001000e+00, 2.71828183e+00, 7.38905610e+00,..

정규표현식이란? 정규 표현식(regex)은 특정한 규칙을 가진 문자열 검색 및 치환에 사용됩니다. 정규표현식은 컴파일 설정과 문자열 검색 및 치환 설정을 통해 사용할 수 있습니다. 간단한 사용 예제 import re # 탐색할 문자열 sentence = "123 456 789" # 컴파일 설정 (연속된 숫자를 검색) rule = re.compile(&#39;[0-9]+&#39;) # 해당 컴파일 설정 규칙을 사용해, 문자열 탐색 result = rule.findall(sentence) # 결과 출력 print(result) 컴파일 설정 방법 re.compile() 을 사용해 어떤 규칙을 가지는 문자열들을 검색 및 치환할 건지 설정할 수 있습니다. import re # 탐색할 문자열 sentence = "..

DataFrame에서 랜덤한 행을 추출하는 방법 원하는 개수 만큼 추출할 때 df.sample(n=5) 원하는 % 만큼 추출할 때 df.sample(frac=0.7) DataFrame의 전체 행을 랜덤하게 섞는 방법 frac을 사용해 전체 데이터를 shuffling 할 수 있다. frac=1을 사용해 모든 데이터를 shuffling 해 반환하고 reset_index를 사용해 기존의 index가 아닌 새로운 indexing을 가능케한다. df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

Python 코드에서 Shell 명령어를 실행하고 싶다면, 두 가지 모듈(os, subprocess)을 사용해 수행할 수 있다. os 모듈 사용 # 모듈 import import os # 쉘 명령어 실행 os.system("echo test")