Appia의 IT세상

오늘은 예전에 봤던 포스팅 했던 '파이썬[Python] 041 Ndarray 객체 - Numpy002'에 이어서, Ndarray를 생성하는 방법들에 대해서 포스팅을 하고자 합니다. 물론 위의 링크에 있는 부분을 바탕으로 기본적인 배열을 생성할 수 있지만, 조금 더 다양하게 생성할 수 있는 방법들이 있습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 다음과 같이 3가지 방법들에 대해서 살펴보고자 합니다. 초기화 되지 않는 배열 생성 0으로 초기화된 배열 생성 1로 초기화된 배열 생성 초기화 되지 않는 배열 생성 이 부분은 배열 생성 시, 다음과 같이 numpy.empty를 이용하는 형태입니다. numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') 배열 생성시, 각 값들의 랜덤한 값으로 생성해..

오늘 포스팅은 리스트 관련된 이야기를 잠깐 또 해보고자 합니다. 오늘 갑자기 리스트를 슬라이싱 하면서, 각 맴버들을 불러오는 데 갑자기 각 맴버들의 Index 값이 너무나 궁금했습니다. 그래서 궁리 하고 예전에 했던 부분들을 살펴보던 중에 다음 함수를 생각했습니다. enumerate() 파이썬[Python] 내장함수인 enumerate은 시퀀스 기반의 자료형을 인자로 하여 각 맴버와 함께 Index값을 반환해 주는 기능을 합니다. 따라서 반복문을 수행하는 for문과 많이 사용됩니다. 그럼 다음 예제를 한번 살펴보겠습니다. 1 2 3 4 5 6 Array = ['V1','V2','V3','V4','V5'] print(enumerate(Array)) for Index, Member in enumerate(A..

이번 포스팅은 오래 만에 문자열에 대해서 간단히 이야기를 해보고자 합니다. 물론, 이 또한 오늘 업무 중에 필요로 한 부분이 있어서 다음과 같이 정리하고 있습니다. 크게 문자열을 구성 인자의 성분을 확인하는 것이라고 봐도 좋을 것 같습니다. 자세히는 문자열을 구성하는 객체가 숫자 인지 확인하는 방법과 문자열이 숫자 또는 알파벳인지 확인하는 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. 먼저 문자열이 숫자 인지에 대해서 확인하는 함수는 다음과 같습니다. 이 함수에서는 문자열의 구성이 숫자로만 이루어 져야 합니다. isdigit() 다음 함수의 결과는 Bool형태 즉, True / False로 출력이 됩니다. 그럼 다음과 같은 예제를 살펴보겠습니다. 1234567Arg1='1984-12-08'Arg2='V32'Arg3=..

이번 포스팅은 간단한 부분에 대해서 이야기를 드리고자 합니다. 바로 리스트와 같은 시퀀스 자료형내에서의 최소값 최대값구하는 방법에 대해서 이야기를 드리고자 합니다. 물론 관련된 부분에 대해서는 상당히 많은 부분에서 다루어지기 때문에, 오늘은 조금 간단하게 이야기 하고자 합니다. 우선, 파이썬[Python]에서는 내장함수로 최소값 최대값을 구하는 min() / max() 함수를 제공합니다. 따로서 각 함수에서의 인자 값의 시퀀스 기반의 자료형을 놓으면 각 부분에 최소값 최대값을 표현합니다. 다음 예를 살펴보겠습니다. 1234A=[1,11,13,14,15,16,111,0.7] print(min(A))print(max(A))cs 그럼 다음과 같은 결과가 나옵니다. 120.7111cs 물론 심심하시다면 다음과 ..

먼저, 너무 오랜만에 포스팅을 하게 되어 송구스럽고, 죄송스러운 마음입니다. 개인적인 사정으로 2월 처음 포스팅을 하게 되었습니다. 앞으로는 이렇게 장기간 포스팅을 못 올리는 일이 없도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서는 수학적인 부분에 대해서 이야기를 드리고자 합니다. 앞서서 Numpy에 대해서 이야기를 하고 있었지만, 갑자기 업무 부분에서 사용이 필요한 부분이 있어서 절대값과 반올림를 구하는 함수에 대해서 포스팅 드리고자 합니다. 절대값 구하기 파이썬[Python]에서는 abs() 라는 내장함수를 제공합니다. 여기에 입력된 인자의 절대값을 입력합니다. 단, 복소수를 입력할 경우, 복소수의 크기를 반환하게 됩니다. 복소수의 크기는 A+ Bi의 경우 A제곱 + B제곱의 루트 연산을 한 것입니다. ( 수식 표..

앞서 포스팅에서는 NumPy에서 가장 핵심인 될 수 있는 다차원 배열(Ndarray)에 대해서 살펴 봤습니다. 이번 포스팅에서는 NumPy에서 제공하는 데이터 타입에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다. Data Type Description bool_ 바이트 형태로 저장되는 Boolean 타입 int_ Default integer 타입 intc C int (일반적으로 int32 또는 int64) intp 인덱싱에 사용되는 integer int8 int 형태 ( -128 ~ 127 ) int16 int 형태 ( -32768 ~ 32767 ) int32 int 형태 ( -2147483648 ~ 2147483647 int64 int 형태 ( -9223372036854775808 ~ 922337203685477..

먼저 명절 기간 동안에 고향에 갔다 오는 바람에 포스팅이 많이 늦어진 점에 대해서 매우 송구스럽게 생각하고, 제 글을 읽어 주시는 분들에게 사과 드리는 바입니다. 오늘 포스팅은 앞서 포스팅에 이어서, Numpy에서 가장 중요한 객체인 Ndarray에 대해서 살펴보고자 합니다. 물론, 현재 제 포스팅을 보시는 분들은 아마도 파이썬[python]에 대한 경험이 있을 것이고, 따라서 파이썬[Python]에서 배열이 없다는 것을 알고 있을 것입니다. 하지만, NumPy에서는 다차원 배열, 즉 동일한 타입을 사용하는 다차원 배열인 Ndarray를 제공합니다. 여기에서 몇가지 부분들을 좀 생각해봐야 합니다. 충분히 파이썬[Python]에서 List를 이용하여 배열을 만들 수 있습니다. 하지만, NumPy를 사용하는..

이번 포스팅에서는 요새 데이터 사이언스 및 빅데이터에서 유명한 Numpy에 대한 설치 하는 방법 및 앞으로의 간단한 계획들을 공유드리고자 합니다. Numpy는 실제 빅데이터 및 머신러닝, 데이터 사이언스를 하기 위해서 받으시 많이 사용되는 부분입니다. 따라서, 이 부분을 토대로, 관련된 부분에 대해 간단한 강의에 대해서 포스팅을 하고자 합니다. Numpy는 장기적으로 MATLAB을 대체 하기에 매우 좋은 모듈입니다. (하지만, 전 절대 동의 하지 않습니다. ) Numpy는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다. 배열 및 매트릭스의 수학 및 논리적인 연산 Fourier transforms 선형 대수학 관련 동작 및 연삭 Numpy는 위의 같은 기능들을 수행하기 위해 많은 기능들을 가지고 있습니다. 그럼..

이번 포스팅에서는 폴더를 생성하고, 삭제하는 방법에 대해서 이야기를 드리고자 합니다. 앞서서, 폴더 및 파일 유무에 대해서는 하기 링크에 있는 포스팅에서 알아봤습니다. 파이썬[Python] 019 파일, 디렉토리 있는지 확인(유무 확인) 하는 법 파이썬[Python] 019 파일, 디렉토리 있는지 확인(유무 확인) 하는 법 이번 포스팅은 실제 특정 파일이 존재 유무를 확인하는 기능 및 방법에 대해서 포스팅 하도록 하겠습니다. 사람들마다 용도가 다 다른지만 저 같은 경우에 예전에 config 파일 만들 떄에 관련해서 활용했었던 적이.. appia.tistory.com 그래서 이번에는 폴더를 생성하는 방법 또는 제거하는 방법에 대해서 한번 살펴보고자 합니다. 저의 경우, 로그 파일 최초 생성시에 특정 폴더 ..

이번 포스팅은 앞서서 Linked List의 진보판인 Double Linked List에 대해서 명시해보고자 합니다. 앞서서 포스팅한 Linked List에는 다음오는 객체를 지칭하는 부분만 있는 반면에 Dobule Linked List에서는 전후에 대한 지칭하는 포인트가 존재합니다. 그래서 한번 간단히 Node를 구성해보는 것은 다음과 같습니다. Node과 Head 부분에 대해서 구성해보겠습니다. class Node: def __init__(self, value): self.val = value self.next = None self.prev = None class dlinked_list: def __init__(self): self.head = None 앞부분 추가하기 def push(self, Ne..