라일락 꽃이 피는 날

변수 작명 규칙 1. 알파벳 대/소문자, 숫자, 언더바(_), 한글 사용 가능 2. 변수명의 시작은 숫자로 불가능 3. 공백, 언더바를 제외한 특수문자, Python 예약어 사용 불가능 ex) a, A, 변수, a1, a_, _a, a_10 → 가능 ex) 1a, *, a$, a b → 불가능 변수 선언 변수명 = 값 변수명1, 변수명2 = 값1, 값2 a = 10 b = '10' c, d = 11.5, '11.5'

1-1. 덧셈 shape이 같아야 하고, 같은 position끼리 연산한다. a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) b = np.array([[3, 4, 5], [1, 2, 3]]) a + b # array([[4, 6, 8], [3, 5, 7]]) 1-2. sum 행 sum: np.sum(arr, axis=0) 열 sum: np.sum(arr, axis=1) a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) np.sum(a, axis=0) # array([3, 5, 7]) np.sum(a, axis=1) # array([6, 9]) 2. 뺄셈 shape이 같아야 하고, 같은 position끼리 연산한다. a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3,..

1. sort (정렬) 1차원 오름차순 정렬: np.sort(arr) 1차원 내림차순 정렬: np.sort(arr)[::-1] arr = np.array([1, 10, 5, 8, 2, 4, 3, 6, 8, 7, 9]) np.sort(arr) # array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10]) np.sort(arr)[::-1] # array([10, 9, 8, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) 하지만, 이렇게 정렬된 값들은 유지되지 않는다. 값을 정렬된 상태로 저장하려면 정렬된 값을 다시 배열에 저장하거나, 배열 자체에 sort를 해주면 된다. arr.sort() arr # array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10]) 2차원 열 정렬:..

arange (~이상~미만) 순서대로 리스트에 값을 생성하는 방법이다. 첫 번째 인자에는 start 값, 두 번째 인자에는 stop 값이 들어간다. keyword 인자는 파라미터의 keyword를 지정해줌으로써 순서 없이 지정해 줄 수 있다. arr = np.arange(10) arr # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr = np.arange(1, 11) arr = np.arange(start=1, stop=11) arr # array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 추가로 세 번째 인자에는 step 값을 넣어줄 수 있다. arr = np.arange(1, 11, 2) arr = np.arange(start=1, stop=11, ste..

1. index 지정 색인 arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[0] # 0 arr[5] # 5 arr[-1] # 9 arr[-10] # 0 arr2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) arr2d[0, 2] # 3 arr2d[2, 1] # 10 2. 범위 색인 (~이상~미만) arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[1:] # array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) → index 1이상 arr[:5] # array([0, 1, 2, 3, 4]) → index 5미만 arr[1:5] # array([1, 2, 3..

Numpy : 수학, 과학 계산을 위한 패키지 (Numerical Python) import numpy as np ndarray : n차원 배열 (n dimension array) 1D array : 1차원 배열 numpy.array([1, 2, 3, 4]) shape: (4,) ⇒ 4×1의 배열 2D array : 2차원 배열 numpy.array([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]) shape: (3, 4) ⇒ 3×4의 배열 3D array : 3차원 배열 shape: (2, 5, 3) ⇒ 2×5×3의 배열 1. ndarray 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=int) arr # array([1, 2, 3, 4]) type(..

{} : 문자열 또는 정수 출력 print('{} {}'.format('String', 100)) # String 100 print('{} {}'.format(100, 'String')) # 100 String {:f} : 실수 출력 {:.2f} : 소수점 2자리까지 실수 출력 print('{:f}'.format(5/3)) # 1.666667 print('{:.2f}'.format(5/3)) # 1.67 {:b} : 표현식 없는 2진수 값 출력 {:o} : 표현식 없는 8진수 값 출력 {:x} : 표현식 없는 16진수 값 소문자로 출력 {:X} : 표현식 없는 16진수 값 대문자로 출력 print('{:b}'.format(10)) # 1010 print('{:o}'.format(10)) # 12 prin..

1. 진법 표현 방법 진법 표현 문자 표현 식 2 0, 1 0b 8 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 0o 10 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 16 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F 0x 표현 식에서의 0은 표현 식을 나타내주기 위한 구분 코드다. 각 진법에 해당하는 표현 식을 앞에 붙이면 자동으로 10진수로 변환되어 출력된다. print(0b10) # 2 print(0o10) # 8 print(0x10) # 16 2. 진법 변환 bin() : 2진수 값으로 변환 oct() : 8진수 값으로 변환 hex() : 16진수 값으로 변환 진법 변환 함수를 이용하면 출력될 때 앞에 표현식이 붙는다. print(bin(100)) # 0..