[멋사] AI SCHOOL 5기_ Day 5

Anaconda

데이터 분석에 유용한 Pandas나 Scikit-learn 등의 라이브러리를 기본적으로 포함하고 있다.

ip주소와 토크을 사용해 원격으로 사용할 수도 있다. (당연히 본 컴퓨터가 작동중이어야 한다)

Jupyter notebook

Cell의 실행: Shift + Enter

EditMode(편집 모드)에서 ESC를 누르면 CommandMode(명령 모드)로 변경된다.

명령모드에서 아래의 단축키들을 사용할 수 있다!

• C : 복사하기
• V : 붙여넣기
• X : 잘라내기
• A : 위에 셀 추가
• B : 아래에 셀 추가
• DD : 셀 삭제
• Z : 되돌리기
• M : 마크다운 셀로 변경
• Y : 코드 셀로 변경

참고) 코드 셀에서  tab 누르면 자동완성, 함수 뒤에 shift+tab 누르면 설명이 나온다!

 

Jupyter notebook 파일은 이 자체로 사용하는 경우가 많다. 그래서 제공되는 기능이 마크다운이다.

https://heropy.blog/2017/09/30/markdown/

MarkDown 사용법 총정리

# 첫번째로 큰 제목
###### 6번째까지 있다

**굵은 글씨 사용할 때**

> 인용문 처리

``` 코드 처리 ```

- 리스트 1
- 리스트 2

<br> 간격 조절

<span style="color:blue; font-size:3em;"> HTML 문법도 그대로 사용가능하다! </span>

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 Part1_ 가장 빠르게 익히는 파이썬 프로그래밍 기초

 

0. 특정 함수에 대해 궁금할 때

주피터 노트북에서는 Shift+Tap 으로 사용할 수 있다. 

그런데 구글 colab 도 그렇고, 코딩테스트를 보러 간 상황에서는 이게 안 먹힐 수 있다. 

그럴 때는 help() 를 써주면 된다. 

참고) Tab 은 dir() 로 대체할 수 있다. 

 

1. 기초 데이터 타입

데이터 타입은 크게 4가지로 구분된다. 

• 정수형(integer)
• 실수형(floats)
• 문자열(string)
• 참/거짓(bool)

✅ 변수

number = 713

여기서 사용된 '=' 은 '같다' 라는 의미가 아니다. ( '같다' 라는 의미를 사용하고 싶으면 '==', '다르다' 는 '!=')

코드를 실행하면 메모리에 number 라는 변수가 선언(declaration)되고, 713 이라는 값이 할당(assignment)되는 것이다.

따라서 코드를 실행하지 않으면 사용할 수 없다. 

 

✅ Type

파이썬은 동적 타이핑 언어다. 

그래서 type()을 사용해 데이터의 자료형을 알아보곤 한다.

참고) 자바는 정적 타이핑 언어다. 변수를 만들 때, int number = 713 이렇게 작성한다.

데이터의 타입마다 사용 가능한 기능이 다르기 때문에 변수 생성 이후에 데이터의 타입을 바꿔주는 일도 생긴다.

그걸 Type-casting, 즉 (자료)형 변환 이라고 한다.

사용방법은 간단하다. 바꿔주고 싶은 자료형으로 감싸주면 된다.

number = 713  # 이거는 int(정수형)

# 문자열로 바꿔주고 싶으면?!
number = str(number)

 

✅ 연산자

** : 제곱

/  : 나누기 (몫, 소수점까지)

// : 나누기 (몫만)

% : 나누기 (나머지만)

마침표 연산자(operator) -  . 을 쓰고 tab 을 누르면 쓸 수 있는 기능들이 보인다

.upper() : 모든 문자를 대문자로 고쳐준다

.lower()  : 모든 문자를 소문자로 고쳐준다

 

✅ 문자열 포맷팅

3가지 방식이 있다.

#1
print("오늘은 {0}월 {1}일 {2}요일 입니다".format(3,18,"금")) # 숫자로 자리를 지정해줄 수도 있다!(공백이면 순서대로)

#2
print("오늘은 %d월 %d일 %s요일 입니다"%(3,18,"금"))

#3
month = 3
date = 18
day = "금"
print(f"오늘은 {month}월 {date}일 {day}요일 입니다")

 

✅ something[xxx] 

something: str, list, tuple, numpy.array() 라면 xxx 에는 index number 가 들어간다

something: dict, pandas.DataFrame() 이라면 xxx 에는 key 가 들어간다 

* 참고

numpy.array() 는 수치행렬(벡터라고도 부르고 배열이라고도 부른다)을 다루는 데이터 타입이다.

pandas.DataFrame() : 엑셀파일을 읽고나면 데이터 프레임이 된다. 그때 '열'이 key 값이 된다.

 

✅ 슬라이싱

[ 앞 : 뒤 ] 의 형태를 갖고 있으며 (앞)에서부터 (뒤) 전까지를 의미한다.

예를 들어, [ 1 : 3 ] 이면 1부터 3전까지, 즉 1, 2 를 의미한다.

[ : ] 이러면 모든 값을 의미한다. 

* 참고 - numbers[ 2, 100, 5 ] 이러면 '2부터 99까지 5씩 건너 뛰어가며' 라는 의미가 된다.

문자열 나누기

.split(sep='구분자') 을 사용한다. 괄호 안을 비우면 디폴트 값인 공백 으로 인식한다.

문자열 합치기

구분자.join(리스트) 로 사용한다.

 

✅ 논리 연산자

• and ( & ) : 모두 참이어야 참
• or ( | ) : 하나만 참이면 참
• not : 참이면 거짓으로, 거짓이면 참으로 바뀜