[파이썬 자료형] 튜플(tuple), 딕셔너리(dictionary), 집합(set)
일반적인 프로그래밍 언어와 달리 파이썬에는 특이한 자료형이 있다. 일반적인 통계 분석 프로그램인 SAS와 R에 익숙한 나는 처음 파이썬을 접하게 되었을 때, 이들 자료형에 낯설움을 느꼈다. 튜플(tuple), 딕셔너리(dictionary), 집합(set) 자료형이 바로 그들이다. ※ 기본적인 자료형 (숫자형, 문자, 문자열, 리스트, 불 자료형)은 아래 포스팅 글을 참고하시면 됩니다 [파이썬완전기초] print, 기본자료형, 변수, 주석 본 포스팅은 2021 NIPA AI 온라인 무료 교육의 AI 실무 기본 과정을 기반으로 작성하였습니다. 1. 출력하기 (print) 1.1. 한 문장 출력하기 파이썬의 실행 결과를 화면에 보여주기 위한 함수입니다. 사용 zzinnam.tistory.com 그럼 하나하나씩..
2022. 3. 21.
NumPy 패키지 소개
Python을 이용해서 데이터 분석하기 위해서 필요한 패키지를 소개하고, 해당 패키지를 설치하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 본 포스팅은 Numpy 공식 페이지를 기반으로 작성하였습니다. 내용이 어렵다면, Python에서 수치 연산을 효율적으로 하기 위한 라이브러리 정도로 이해하고, 한번 읽어보신 후 넘어가도 좋습니다. 다만, 코드 실행을 위해 4. Numpy 설치하기는 꼭 숙지하시길 바랍니다. 1. Numpy NumPy는 Python의 과학적인 컴퓨팅을 위한 기본 패키지입니다. Numpy는 다차원 배열 객체, 다양한 파생 객체(예: 마스크된 배열 및 행렬) 및 수학, 논리, 모양 조작, 정렬, 선택, I/O, 이산 푸리에 변환, 기본 선형 대수학, 기본 통계 연산, 무작위 시뮬레이션 등을 포함한 배열..
2021. 8. 10.
[파이썬완전기초]데이터시각화 Metplotlib
본 포스팅은 2021 NIPA AI 온라인 무료 교육의 AI 실무 기본 과정을 기반으로 작성하였습니다. 1. Matplotlib 그래프 1.1. Line plot 그래프를 그리는 기본적인 문법은 아래와 같습니다. fig, ax = plt.subplots() x = np.arange(15) y = x ** 2 ax.plot( ____x, y, ____linestyle = ":", ____marker = "*", ____color = "#524FA1" ) 기본 linestyle의 선택은 아래와 같이 정의할 수 있습니다. x = np.arange(10) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, x, linestyle = "-") # solid ax.plot(x, x+2, linestyl..
2021. 7. 31.
[파이썬완전기초]데이터다루기 Pandas심화
본 포스팅은 2021 NIPA AI 온라인 무료 교육의 AI 실무 기본 과정을 기반으로 작성하였습니다. 1. 데이터 정렬하기 데이터 정렬은 index 값 기준, column 값 기준으로 정렬할 수 있습니다. 1.1. index 값 기준으로 정렬하기 index 값 기준으로의 정렬은 행 index 기준과 열 index 기준으로도 가능합니다. 아래 예시를 살펴보겠습니다. 간단한 데이터 프레임 df를 생성한 후에 idex 기준으로 정렬하는 예를 실행해 보겠습니다. import numpy as np import pandas as pd data = { ____'col1' : [1, 2, 9, 7, 8, 4], ____'col2' : ['A', 'A', 'B', 'D', np.NaN, 'C'], ____'col3' ..
2021. 7. 30.
