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Python19

colab 에서 kaggle 설정 설치 !sudo pip install kaggle Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting kaggle Downloading kaggle-1.5.13.tar.gz (63 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 63.3/63.3 kB 4.4 MB/s eta 0:00:00 Successfully built kaggle Installing collected packages: kaggle Successfully installed kaggle-1.5.13 kaggle api 받기 kaggle 로그인 > profile >.. 2023. 6. 7.
Pandas 사용 시리즈(Series) 데이터가 순차적으로 나열된 1차원 배열 형태 딕셔터리로 Series 생성시 -> key 는 시리즈의 인덱스와 대응된다. 리스트로 Series 생성시 -> 리스트의 인덱스가 시리즈의 인덱스로 대응된다. dict_data = {'a':1,'b':2,'c':3} series_data=pd.Series(dict_data) a 1 b 2 c 3 list_data = ['2022-10-11',3.14,'ABC',100,True] series_data1=pd.Series(list_data) 0 2022-10-11 1 3.14 2 ABC 3 100 4 True 데이터프레임(DataFrame) 행과 열로 만들어지는 2차원 배열 형태 열은 각각의 시리즈 객체이다. key 값이 열 이름이 된다. dic.. 2023. 5. 23.
NumPy 사용 NumPy 배열 차원(Dimension)을 축(axis)이라고 표현한다. 배열 속성값 shape : 배열의 각 축(axis)의 크기 ndim : 축의 개수(Dimension) dtype : 각 요소(Element)의 타입 itemsize : 각 요소(Element)의 타입의 bytes 크기 size : 전체 요소(Element)의 개수 배열 생성 np.array 이용 : 튜플이나 List 입력 print(np.array([2,3,4])) [2 3 4] np.zeros(shape) : 0 으로 구성된 N 차원 배열 생성 print(np.zeros((3,4))) [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] np.ones(shape) : 1로 구성된 N차원 배열 생성 prin.. 2023. 5. 9.
Conda python 버전 업데이트 현재 conda 를 사용한 python 가상 환경의 버전은 3.8.2 로 되어있다. 이것을 변경하기 위해서는 다음과 같은 절차를 거친다. 1. 설치 가능한 python 버전 확인 conda search python 위 명령어를 사용하면 설치 가능한 python 버전을 확인 할 수 있다. 2. python 설치 conda install python=버전 3. 가상환경 재접속 가상환경을 deactivate 하고 다시 activate 하면 파이썬 버전이 변경되어있다. 2023. 4. 15.
Mac 에서 Conda 설치 Mac 에서 Conda 는 간단히 설치가 가능 하다. . brew install conda .... ## 설치 완료시 anaconda was successfully installed! ➜ ~ conda -V zsh: command not found: conda 설치 완료 후에 실행을 해보면 저렇게 not found 가 나올수 있다. 현재 사용중인 터미널에 path 가 입력이 안되어서 저런 현상이 발생한다. ➜ ~ /usr/local/anaconda3/bin/conda init zsh no change /usr/local/anaconda3/condabin/conda no change /usr/local/anaconda3/bin/conda no change /usr/local/anaconda3/bin/con.. 2023. 4. 5.
파이썬 문법 : 제너레이터 함수 이터러블 객체 순서가 있는 자료형 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, range 객체 __iter__(), __next__() 메소드가 정의되어있다. 제너레이터 함수 이터레이터를 만드는 함수이다. yield 사용한다 제너레이터 표현식을 사용해서 만들 수 있다. 메모리 사용이 효율적이다. List 같은 경우 결과 값을 메모리에 저장한다. 제너레이터의 경우 식만 저장할뿐 값을 저장 하지 않는다. __next__ 함수가 호출 될 때에 결과값을 만든다 # yield 사용 def gen_func(*args): for arg in args: yield arg month = gen_func('1월', '2월', '3월', '4월') print(month.__next__()) # 1월 print(month.__next.. 2023. 3. 9.
파이썬 문법 : 내부 함수, 클로저 내부함수 함수 안에서 정의 되는 함수 클로저(closure) 함수가 종료되어도 자원을 사용할 수 있는 함수 클로저 조건 내부함수 외부함수 변수를 참조해야 한다. 외부함수가 내부함수를 반환 해야 한다. def outer(name):# 외부함수 def inner():# 내부함수 print(name, "하이")# 외부함수 변수 참조 return inner# 내부함수 반환 callfunc = outer("tom") callfunc() # OUTPUT tom 하이 클로저 살펴보기 print(dir(callfunc)) # ['__annotations__', '__builtins__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__de.. 2023. 3. 6.
파이썬 문법 : method 인스턴스 메소드 인스턴스 속성에 접근하는 메소드 self 를 파라미터로 받는다. 클래스 메소드 클래스 속성에 접근하는 메소드 클래스를 의미하는 cls 를 파라미터로 받는다 @classmethod 를 붙인다 class Unit: count = 0 def __init__(self, name, weight, height, hidden): self.name=name self.weight=weight self.height=height self.__hidden=hidden Unit.count +=1 print(f"{self.name} Unit 생성") def __str__(self): return f"name={self.name} weight={self.weight} height={self.height}" # 인스.. 2023. 3. 3.
파이썬 문법 : class 속성들 인스턴스 속성 객체마다 다르게 갖고 있는 속성 코드에서 self 로 표기된 속성들이 인스턴스 속성이다. 클래스 속성 모든 객체가 공유하는 속성 count 가 클래스 속성 접근시에는 클래스이름.속성 으로 접근 (ex : Unit.count) 비공개 속성 클래스 안에서만 접근 가능한 속성 __hidden 이 비공개 속성이다. 외부에서 변경시 Unit.__hidden 으로는 접근이 불가능 하다 네이밍 맹글링에 의해서 접근은 가능하다 (unit1._Unit__hidden) class Unit: count = 0 def __init__(self, name, weight, height, hidden): self.name=name self.weight=weight self.height=height self.__hid.. 2023. 3. 2.
파이썬 문법 : map, filter 함수 map 함수 map(함수, 순서가 있는 자료형) map 의 결과는 map object 이기 때문에 사용하기 편한 list 형태로 변환한다. def remove_blank(x): return x.strip() items=[' mouse', ' monitor '] items=list(map(remove_blank, items)) print(items) # output # ['mouse', 'monitor'] # 람다함수로 표기할 경우 items=list(map(lambda x:x.strip(), items)) filter 함수 filter(함수, 순서가 있는 자료형) def func(x): return x < 0 print(list(filter(func, [-3, 0, 2, 7, -7]))) # output.. 2023. 2. 28.
파이썬 문법 : 람다 함수 람다함수를 사용하면 코드가 간결해진다 메모리 사용이 효율적이다. # 람다함수 선언 방법 lambda a : a-1 # 호출방법 1 : 그대로 호출 print ((lambda a:a-1)(10)) # 호출방법 2 : 변수에 담아서 호출 minus_ten = lambda a : a-10 print (minus_ten(100)) # 람다함수 if 문 사용 def is_positive_num(a): if a > 0: return True else: return False lambda a : True if a > 0 else False 개인적으로 함수 자체를 호출하는 방법보다는 변수에 담아서 호출하는게 가독성에는 더 좋아보인다. 2023. 2. 27.
파이썬 문법 : 튜플 튜플은 () 로 정의된다 튜플은 값을 바꿀수 없다. t1 = () t2 = (1,) t3 = (1,2,3) t4 = 1,2,3 t5 = ('a', 'b', ('ab', 'cd')) 1개의 요소만 가질때에는 콤마(,) 를 붙여야 한다. 괄호가 생략 가능하다 개수가 정해지지 않은 매개 변수로 사용된다. (* 가 매개변수 앞에 붙는다.) = 위치가변 매개변수 def print_fruits(*args): print(args) for arg in args: print(arg) print_fruits('apple', 'banana', 'melon') output ('apple', 'banana', 'melon') apple banana melon 2023. 2. 27.
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