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# 핵심 코드 정리 Source Code 설명 Data Type Comment import numpy as np {np.ndarray}.shape {numpy.ndarray}의 형태를 tuple로 반환 tuple (row, column) 1차원 행벡터: (row, ) 3차원 tensor: (z, row, column) {np.ndarray}.ndim {numpy.ndarray}의 차원을 int로 반환 int 1차원 행벡터: 1 2차원 행렬: 2 3차원 tensor: 3 {np.ndarray}.size {numpy.ndarray} 데이터의 수를 int로 반환 int {numpy.ndarray}.shape 내 모든 숫자의 곱 {np.ndarray}.nbytes {numpy.ndarray} 객체의 메모리 크기..

# 핵심 코드 정리 Source Code 설명 Data Type Comment import numpy as np np.array(list, dtype=) {numpy.ndarray} 객체 생성 numpy.ndarray numpy는 하나의 data type만 가능 {np.ndarray}.dtype {numpy.ndarray}의 dtype 변수 반환 numpy.dtype "np data type" 구글에 검색 *{np.ndarray}: numpy의 ndarray 객체를 의미하며 어떤 형태는 반환되는 결과가 {np.ndarray} class라면 적용 가능한 code임을 말한다. numpy.ndarray 객체 생성 수치 자료 분석을 위해서는 분석을 하고자 하는 데이터를 python에 load 시키는 과정이 필요..

지금까지 기본적인 자료 구조에 대해서 배웠고, 이제부터는 이러한 자료 구조들을 활용하여 코드를 본격적으로 만들기 위해 코드 구조에 대해서 다뤄보겠습니다. 목차 1. 조건문 if-else 2. 비교 연산자/불형 연산자 3. 추가 조건-elif 4. 참과 거짓 프로그래밍 언어에는 로직의 흐름을 제어하기 위한 여러 가지 문법을 제공합니다. 대표적으로 조건문, 예외 처리문, 반복문이 있습니다. 조건문은 모든 프로그래밍 언어에서 가장 기본이 되는 문법입니다. 특정 조건을 만족할 때만 코드가 시행되게 하게끔 만들 때 반드시 필요한 문법이기 때문이죠. 파이썬에서 조건문을 만들 때는 if문과 elif(else if), 그리고 else문을 사용합니다. 1. 조건문 if-else 가장 기본적인 예제는 다음과 같습니다. v..

딕셔너리는 파이썬에서 제공하는 기본 자료형으로 해시 테이블(hash table)로 구현되어 있습니다. 해시 테이블은 키와 값이 연관되어 있고, 키(key)를 통해 연관된 값(value)을 얻는 연관 배열(associative array)을 구현하는 데 사용되는 자료구조로 리스트와 유사하지만 값이 순서가 아닌 값에 연결되는 키로 값을 조회할 수 있습니다. 딕셔너리는 가변(mutable) 자료형으로 딕셔너리 내의 키-값 요소의 추가, 삭제, 변환이 자유롭습니다. 목차 1. 딕셔너리 선언 2. 자료형 변환 dict( ) 3. 컬렉션 데이터 타입 속성-딕셔너리 (1). 멤버십 연산 in (2). 크기 함수 len(seq) (3). 반복성(iterable) 4. 딕셔너리: 자료 조회, 추가 및 삭제 (1) [ke..

컬렉션 자료구조는 시퀀스 자료구조와 달리 데이터를 서로 연관시키지 않고 모아두는 컨테이너와 같습니다. 컬렉션 자료구조는 시퀀스 자료구조에서 사용할 수 있었던 속성 중 세 가지 속성을 지닙니다. 파이썬 내장 컬렉션 타입의 속성 1. 멤버십 연산 in 2. 크기 함수 len(col) 3. 반복성(iterable) 즉, 시퀀스 자료구조의 인덱싱/슬라이싱을 제외한 나머지 속성을 사용할 수 있습니다. 파이썬 내장 컬렉션 자료형에는 셋(집합, set)과 딕셔너리(dictionary)가 있습니다. 이번 글에서는 파이썬의 셋에 대한 기본적인 운용을 다뤄보도록 하겠습니다. 목차 1. 셋 선언 2. 자료형 변환 set( ) 3. 컬렉션 데이터 타입 속성-셋 (1). 멤버십 연산 in (2). 크기 함수 len(seq) (..

리스트(List) 리스트는 크기를 동적으로 조절할 수 있는 배열(array)을 말합니다. 파이썬에서 기본적으로 제공하는 데이터 타입으로 데이터의 삽입/삭제가 쉽고 인덱스를 통해 데이터를 조회하거나 탐색하기 편한 장점을 가지고 있습니다. 굵은 글씨에 밑줄까지 쳐 놓고 강조를 했는데, 리스트는 순서 및 내용이 비교적 자유롭게 바뀔 수 있는 가변(mutable) 자료형입니다. 목차 1. 리스트 선언 2. 가변형 객체(mutable)-리스트 3. 시퀀스 데이터 타입 속성-리스트 (1). 멤버십 연산 in (2). 크기 함수 len(seq) (3). 슬라이싱 속성 seq[:] (4). 반복성(iterable) 4. 리스트 연산 (1) 더하기 (2) 곱하기 5. 리스트의 수정과 삭제 6. 리스트 메서드 (1) ap..

앞의 글까지 파이썬의 기본적인 자료형들을 다뤘습니다. 정수, 부동소수점으로 시작하는 숫자부터 문자열, 그리고 그 안에서 조금씩은 다뤘던 불형(boolean) 데이터까지 경험해보았습니다. 이 자료형들은 파이썬에서 형태나 구조가 가장 단순한 자료형이라고 할 수 있습니다. 즉, 이 자료형으로부터 좀 더 복잡한 구조의 자료형이 만들어질 수 있습니다. 마치 원자가 결합하여 분자를 만드는 것과 동일합니다. 대부분의 컴퓨터 언어는 위와같은 원자의 나열(sequence)로 만들어지면서 각 원자들의 위치가 정수로서 인덱싱(indexing)되는 형태의 자료 구조를 갖고 있습니다. 앞서 다뤘던 문자열도 문자의 나열로 만들어지면서 각 문자의 위치가 정수로 할당되었었죠? 파이썬은 어떠한 특별한 설정 없이도 여러 가지 자료형으로..

크롤러란 무엇인가? 크롤링/스크래핑이란 무엇인가? 왜 사용하는가? 예시에는 무엇이 있나? Python을 사용해야 하는 이유는? 주의사항

다음으로 파이썬 내장 시퀀스 자료형에 대해 알아봅시다. 파이썬의 내장 시퀀스 타입으로는 문자열, 튜플, 리스트가 있습니다. 파이썬 내장 시퀀스 자료형은 다음과 같은 속성을 기본적으로 갖습니다. 파이썬 내장 시퀀스 타입의 속성 1. 멤버십 연산 in 2. 크기 함수 len(seq) 3. 슬라이싱 seq[:] 4. 반복성(iterable) 우선 문자열 자료형을 다루는 방법을 정리해보고 위의 속성이 어떻게 나타나는지 알아봅시다. 문자열(String) 일반적으로 프로그래머들이 숫자를 다루는 데 능숙하다고 생각하시는 분들이 많습니다. 실제로 대부분의 프로그래머들은 텍스트의 문자열(string)을 숫자보다 더 많이 다룹니다. Python 3은 유니코드(Unicode) 표준을 제공하므로 어떠한 언어든 사용이 가능합니..

목차 1. 정수(Integer) 2. 2/8/16진법 3. 자료형 변환 type(x) int(x) str(x) 4. 실수(Float, 부동소수점) float(x) 부동소수점 round(n, a) 5. 숫자형 자료를 다루기 위한 연산자 +(덧셈), -(뺄셈), *(곱셈), **(제곱), /(나눗셈) %(나머지 반환), //(몫 반환) +=, -=, *=, /=, **=, %=, //= 이번 글부터는 파이썬에 내장되어 있는 데이터 타입(data type, 자료형)에 대해서 알아보겠습니다. 파이썬에 기본적으로 제공하는 데이터 타입 및 데이터 구조(data structure, 자료 구조)에는 여러 가지가 있으며, 여러 자료를 토대로 다음과 같이 나누어 정리해보았습니다. 이외에도 숫자형에는 복소수(특정 모듈을 i..