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Programming/Python

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os모듈 함수 파일의 경로상에서 디렉터리를 구분할때 Windows 환경에서는 역슬래시(\)를 사용 Unix/Linux에서는 슬래시(/)를 사용 파이썬에서 문자열 리터럴을 표기하는 경우 역슬래시를 사용하기 위해서는 이스케이프 처리를 위해 역슬래시를 두 번 연속 사용해야 합니다. os 모듈 : 내 컴퓨터의 Directory(폴더)나 경로, 파일 등을 활용하게 도와주는 모듈 1. 현재 작업 디렉토리 확인 import os os.getcwd() 2. 현재 작업 디렉토리 변경 os.chdir("D:/") # 변경된 작업 디렉토리 확인 os.getcwd() 3. 입력 경로 내의 모든 파일, 폴더 이름 리스트로 반환 - 파일은 확장자명까지 표시 os.listdir("C:/Users/User/Desktop") 4. 폴더 생성 os...
튜플 튜플은 값이 변하지 않는 리스트 튜플 : ( , , ) 또는 괄호를 사용하지 않는 , , (2, 3, 7, 7 ,2) 2, 3, 7, 7 ,2 리스트 [ , , ] [2, 3, 7, 7 ,2] 값 1개만이 튜플이 될 때도 ,를 꼭 붙여야 함 (2,) 2, 튜플 형태로 return이 가능 def method(): x = 10 y = 20 return x-y, x+y print(method()) // (-10, 30)
입력값이 몇 개가 될지 모를 때(*args) 여러 개의 입력값을 받는 함수 def add_many(*args): result = 0 for i in args: result = result + i return result 입력 값이 몇 개이든 상관이 없음 *args처럼 * 뒤로 아무 이름이나 붙여 쓰면 입력값을 전부 모아서 튜플로 만들어줌 응용하기 def add_mul(choice, *args): if choice == "add": result = 0 for i in args: result = result + i elif choice == "mul": result = 1 for i in args: result = result * i return result print(add_mul('add', 1, 2, 3, 4, 5)) print(add_mul('..
영화평점 분석하기 # 영화 평점 데이터 분석하기 import numpy as np data = np.loadtxt('data/ratings.dat', delimiter = '::', dtype = np.int64) data # array([[ 1, 1193, 5, 978300760], # [ 1, 661, 3, 978302109], # [ 1, 914, 3, 978301968], # ..., # [ 6040, 562, 5, 956704746], # [ 6040, 1096, 4, 956715648], # [ 6040, 1097, 4, 956715569]], dtype=int64) # 행(평점 작성개수)이 1000209개 열(데이터의 종류)이 4개 # 1000209 * 4 = 4000836 print(data.shape) p..
Pandas # pandas : 엑셀과 비슷 # 자동화 할 수 있는 장점 # 다른 언어와의 접목 # 내부적으로는 numpy로 구성되어 있음 # numpy : index를 숫자로만 함 # pandas : index를 글자로 할 수 있음 # Series(1차원) : 인덱스, 값 # 넘파이의 배열과 유사 # Data Frame(2차원) : 인덱스, 밸류, 컬럼 # Dictionary : Key, Value로 구성 # pandas모듈 불러오기 # import pandas as pd # Series 생성 population = pd.Series([9904312,3449737,2890451,2466502]) population # 0 9904312 # 1 3449737 # 2 2890451 # 3 2466502 # dtype:..
Numpy # None : 파이썬의 Null # 아나콘다 설치 : Python, Numpy, Pandas, Matplolib 모두 포함 # 인공지능 # 머신러닝(학습하는 AI) # 딥러닝(사람의 뇌 구조를 모방) # 모듈 - 함수들의 모음 # Numpy - 기본 베이스 모듈, Pandas, Matplolib 내부에서도 쓰이는 모듈 # 고성능 과학계산을 위한 데이터 분석 라이브러리 # Pandas - 모듈 # 행과 열로 구성된 표 형식의 데이터를 지원하는 라이브러리(엑셀모양) # Matplolib - 모듈 # 2D 그래프로 시각화가 가능한 라이브러리 # Numpy 주요기능 # 1. 빠르고 효율적인 벡터 산술연산을 제공하는 다차원배열 제공 (ndarray 클래스) # ndArray (; N dimensional Arr..
JupyterNotebook 설치 설치 구글 검색 : Anaconda Anaconda Python 3.7 version 다운로드 프로그램 실행 Anaconda Navigator 실행 Jupitor Notebook 실행 New : Other -> Folder Untitled Folder :체크 rename : 파이썬 파이썬 클릭 New : Notebook -> Python3 추가 기능 Untitiled 클릭 : 제목 바꾸기 저장된 폴더위치 내PC \ 로컬디스크C \ 사용자 \ 사용자명 \ 폴더 단축키 빠른 실행 - Ctrl Enter 파란 커맨드모드 아래 생성 - B 위 생성 - A 녹색 커맨드모드 다음 줄 - Alt Enter 되돌리기 - Ctrl Z 다시하기 - Ctrl Y
함수 # 2배출력 함수 def a(x) : print(x * 2) a(10) # 20 # 두 수의 합 출력 함수 def b(num1, num2) : print(num1 + num2) b(10, 20) # 30 # return하지 않고 출력만 하면 None ; Null 반환 result = b(10,20) print('result : {}'.format(result), 'value : ', result) # 3 # result : None value : None def c(num1, num2) : return num1 + num2 result = c(10, 20) print(result) # 30 # 기본값 설정 def d(num1, num2 = 3) : return num1 + num2 result = d(1..