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함수 설명/기본 및 범용82

[Python] if문 한 줄(one-line), 한 줄 if문 (ternary operator, one) 활용 예제 숫자가 양수인지 판별기본 사용법result = "양수" if num > 0 else "음수 또는 0"상세 설명"양수": 조건이 참(num > 0)일 때 반환되는 값입니다.else "음수 또는 0": 조건이 거짓일 경우 반환되는 값입니다.if num > 0: num이 0보다 클 때 조건을 만족합니다. 짝수/홀수 구분기본 사용법result = "짝수" if n % 2 == 0 else "홀수"상세 설명"짝수": n이 2로 나눠떨어질 경우 반환됩니다. "홀수": 나눠떨어지지 않을 경우 반환됩니다.n % 2 == 0: 짝수 여부를 판단하는 조건식입니다. 나이로 성인 여부 구분기본 사용법status = "성인" if age >= 20 else "미성년자"상세 설명"성인": age가 20 이상일 때 반환됩니다."미.. 2025. 4. 13.

[Python] 리스트 컴프리헨션(List Comprehension) 활용 예제 숫자 제곱 리스트 만들기기본 사용법squares = [x**2 for x in range(10)]상세 설명x2: 각 숫자 x의 제곱 값을 반환합니다.for x in range(10): 0부터 9까지 반복하며 리스트를 만듭니다. 짝수만 필터링 기본 사용법evens = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]상세 설명x for x in range(20): 0부터 19까지 숫자를 반복합니다.if x % 2 == 0: 짝수인 값만 리스트에 포함합니다. 문자열에서 대문자만 추출 기본 사용법caps = [c for c in "AbCDefG" if c.isupper()]상세 설명for c in "AbCDefG": 문자열의 각 문자 c를 순회합니다.if c.isupper(): 대문자인 경우만 .. 2025. 4. 13.

[NumPy] 함수 목차 1. 배열 생성 및 조작np.array(): 배열을 생성합니다.np.zeros(): 모든 요소가 0인 배열을 생성합니다.np.ones(): 모든 요소가 1인 배열을 생성합니다.np.empty(): 초기화되지 않은 배열을 생성합니다.np.arange(): 지정된 범위의 값으로 배열을 생성합니다.np.linspace(): 지정된 범위 내에서 균등하게 분포된 값으로 배열을 생성합니다.np.reshape(): 배열의 형태를 변경합니다.np.transpose(): 배열의 축을 바꿉니다.np.concatenate(): 배열을 연결합니다.np.split(): 배열을 분할합니다.np.stack(): 배열을 쌓아 새로운 차원을 만듭니다.np.vstack(): 배열을 수직으로 쌓습니다.np.hstack(): 배열을 수평으.. 2024. 11. 18.

[Python] 함수 목차 1. 수학 및 숫자 관련 함수abs(x): 숫자 x의 절댓값을 반환합니다.divmod(a, b): 두 숫자의 몫과 나머지를 튜플로 반환합니다.sum(iterable, /, start=0): iterable의 합계를 계산합니다.min(iterable, *[, key, default]): 최소 값을 반환합니다.max(iterable, *[, key, default]): 최대 값을 반환합니다.float([x]): 숫자를 부동소수점으로 변환합니다.int([x[, base]]): 값을 정수로 변환합니다. 2. 데이터 타입 변환 및 생성 함수bool([x]): 값을 불리언으로 변환합니다.dict(**kwargs): 딕셔너리 객체를 생성합니다.list([iterable]): 리스트 객체를 생성합니다.str(objec.. 2024. 11. 18.

[NumPy] 함수 벡터화하여 배열 처리하기: np.vectorize() 소개 np.vectorize(pyfunc, otypes=None, doc=None, excluded=None, cache=False, signature=None) 함수는 주어진 파이썬 함수 pyfunc를 배열에 대해 요소별로 작동하도록 벡터화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 파이썬의 반복적인 작업을 배열 차원에서 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 일반적인 파이썬 함수를 다차원 배열에도 적용할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 일반 파이썬 함수 정의def my_func(x): return x ** 2# 함수를 벡터화vectorized_func = np.vectorize(my_func)# 배열에 벡터화된 함수 적용array = np.array([1, 2, 3.. 2024. 10. 4.

[NumPy] 텍스트 파일 데이터를 배열로 로드하기: np.genfromtxt() 사용 및 설명 소개 np.genfromtxt(fname, dtype=, delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=None, replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes', *, like=None) 함수는 텍스트 파일에서 데이터.. 2024. 10. 4.

[NumPy] 저장된 배열 불러오기: np.load() 사용 및 설명 소개 np.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII') 함수는 저장된 .npy 또는 .npz 파일에서 배열을 불러오는 함수입니다. 이 함수는 np.save() 함수로 저장된 배열을 다시 메모리로 로드하는 데 사용됩니다. 배열 데이터를 쉽게 저장하고 다시 불러와 분석할 때 매우 유용하며, 메모리 매핑을 통해 대용량 데이터를 처리할 수도 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 저장된 배열 파일 불러오기loaded_array = np.load('array.npy')print("불러온 배열:", loaded_array)상세 설명file: 불러올 .npy 또는 .npz 파일의 경로입니다. 경.. 2024. 10. 4.

[NumPy] 배열을 파일로 저장하기: np.save() 사용 및 설명 소개 np.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) 함수는 배열 arr을 바이너리 파일로 저장하는 함수입니다. 저장된 파일은 .npy 확장자를 가지며, 이후에 데이터를 다시 불러올 때 편리하게 사용할 수 있습니다. 이 함수는 데이터를 영구적으로 저장하거나, 큰 데이터를 파일로 저장한 후 분석할 때 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 배열 생성array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 배열을 'array.npy' 파일로 저장np.save('array.npy', array)# 저장된 배열 불러오기loaded_array = np.load('array.npy')print("저장된 배열 불러오기:", loa.. 2024. 10. 4.

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