Python (30) 썸네일형 리스트형 정규표현식(Regular Expressions) 정규 표현식(Regular Expressions)은 복잡한 문자열을 처리할 때 사용하는 기법으로, 파이썬만의 고유 문법이 아니라 문자열을 처리하는 모든 곳에서 사용한다. 정규 표현식을 배우는 것은 파이썬을 배우는 것과는 또 다른 영역의 과제이다. ※ 정규 표현식은 줄여서 간단히 "정규식"이라고도 말한다. 정규 표현식은 왜 필요한가? 다음과 같은 문제가 주어졌다고 가정해 보자. 주민등록번호를 포함하고 있는 텍스트가 있다. 이 텍스트에 포함된 모든 주민등록번호의 뒷자리를 * 문자로 변경해 보자. 우선 정규식을 전혀 모르면 다음과 같은 순서로 프로그램을 작성해야 할 것이다. 전체 텍스트를 공백 문자로 나눈다(split). 나뉜 단어가 주민등록번호 형식인지 조사한다. 단어가 주민등록번호 형식이라면 뒷자리를 *로.. if elif else if if if if if elif if elif else Lamda 함수 lambda는 함수를 생성할 때 사용하는 예약어로 def와 동일한 역할을 한다. 보통 함수를 한줄로 간결하게 만들 때 사용한다. 우리말로는 "람다"라고 읽고 def를 사용해야 할 정도로 복잡하지 않거나 def를 사용할 수 없는 곳에 주로 쓰인다. 사용법은 다음과 같다. lambda 매개변수1, 매개변수2, ... : 매개변수를 이용한 표현식 한번 직접 만들어 보자. add는 두 개의 인수를 받아 서로 더한 값을 돌려주는 lambda 함수이다. 위 예제는 def를 사용한 다음 함수와 하는 일이 완전히 동일하다. ※ lambda 예약어로 만든 함수는 return 명령어가 없어도 결괏값을 돌려준다. 함수 함수 만들기 def 함수명(매개변수): ... 매개변수와 인수 매개변수(parameter)와 인수(arguments)는 매개변수는 함수에 입력으로 전달된 값을 받는 변수를 의미 인수는 함수를 호출할 때 전달하는 입력값을 의미한다. def add(a, b): # a, b는 매개변수 return a+b print(add(3, 4)) # 3, 4는 인수 Numpy _ 1 2. 기본 사용 NumPy의 주요한 객체는 다차원의 동종 어레이 (homogeneous multidimensional array)입니다. 보통 숫자로 구성되는 어레이는 모두 동일한 타입의 요소를 갖고, 음이 아닌 정수 (0, 1, 2 ..)로 인덱싱됩니다. NumPy 어레이를 하나 만들고 출력해 보겠습니다. 예제 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a) [1 2 3] np.array() 함수에 숫자들을 입력함으로써 1차원의 어레이가 하나 만들어지고 출력됩니다. 3. 어레이 생성/초기화 NumPy는 어레이의 생성/초기화와 관련된 다양한 함수 (링크)를 제공합니다. 예제 import numpy as np a = np.zeros(3) b = np.ones((.. Python 변수 (Variables) Python Basics [ Keyword ] [ False, None, True ] [ 식별자 ( Identifier ) ] numpy 모듈 & ndarray 이해하기 - 성능 : 파이썬 리스트보다 빠름 - 메모리 사이즈 : 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용 - 빌트인 함수 : 선형대수 , 통계관련 여러 함수 내장 ndarray 는 C 언어로 구성되어 있어서 속도가 빠르다 Vectorization : 한번에 한 연산을 하는게 아니라 , 전체의 데이터를 한묶음의 데이터로 처리해버림 ㄴ ( python 는 한번에 한개씩 ( for , while 하나씩 하나씩 .. ) 다양한 방법으로 ndarray 생성하기 np.arange 함수로 생성하기 np.ones, np.zeros로 생성하기 np.empty, np.full로 생성하기 np.eye로 생성하기 np.linspace로 생성하기 reshape 함수 활용 ndarray의 형태, 차원을 바꾸기 위해 사용 이건 되는데 이건 안.. 이전 1 2 3 4 다음
