준비하는 대학생

클로저는 Python에서 고차원 함수와 함께 사용되는 강력한 기능입니다. 이 포스트에서는 클로저의 개념을 이해하고, 실제 예제를 통해 클로저를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 클로저의 작동 원리 이해하기 클로저는 중첩 함수에서 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조하는 구조입니다. 클로저의 핵심은 내부 함수가 외부 함수의 변수를 기억한다는 점입니다. 이러한 기억은 Python의 변수 스코프 및 생명 주기 관리와 관련이 있습니다. 1.1. 변수 스코프 및 생명 주기 Python에서 변수는 해당 변수가 정의된 함수의 지역 스코프(Local Scope)에서만 유효합니다. 일반적으로 함수가 종료되면 해당 스코프에 정의된 모든 변수는 메모리에서 제거됩니다. 그러나 클로저를 사용하면 내부 함수가 외부 ..

파이썬에서 "enumerate" 함수는 매우 유용한 내장 함수 중 하나입니다. 이 함수는 반복 가능한 객체를 인자로 받아서 해당 객체의 요소들을 순회하면서, 각 요소의 인덱스와 값을 순서쌍으로 반환합니다. 이러한 기능을 통해 코드 작성의 편의성과 가독성을 높일 수 있습니다. 사용법 "enumerate" 함수는 다음과 같은 문법으로 사용됩니다. enumerate(iterable, start=0) iterable: 반복 가능한(iterable) 객체, 예를 들면 리스트(list), 튜플(tuple), 문자열(str), 딕셔너리(dictionary) 등이 있습니다. start: 인덱스의 시작값을 설정합니다. 기본값은 0입니다. 예제 이제 "enumerate" 함수를 사용한 예제를 살펴보겠습니다. 다음과 같은 ..

DataFrame에서 데이터 선택하기 DataFrame에서 데이터를 선택하는 방법은 다양합니다. 예를 들어, [] 연산자를 사용하여 열(column)을 선택할 수 있으며, loc 메소드와 iloc 메소드를 사용하여 행(row)과 열(column)을 선택할 수 있습니다. # DataFrame에서 데이터 선택하기 import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Kim', 'Emma', 'Andrew'], 'Age': [28, 25, 27, 31], 'Country': ['USA', 'Korea', 'UK', 'Australia']} df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four']) print(df['Name'])..

Pandas Series Series는 1차원 데이터 배열을 나타내는 객체입니다. Series는 인덱스(index)와 값(value)으로 구성되어 있으며, 각 값은 인덱스에 해당하는 레이블(label)로 접근할 수 있습니다. Series 생성하기 Series 객체는 다양한 방법으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어, pd.Series() 함수를 사용하여 리스트(list), 튜플(tuple), 딕셔너리(dictionary), Numpy 배열 등에서 Series 객체를 생성할 수 있습니다. import pandas as pd import numpy as np # 리스트에서 Series 생성하기 data_list = [1, 2, 3, 4, 5] s1 = pd.Series(data_list) # 튜플에서 Seri..

hist 함수 hist 함수는 Matplotlib에서 가장 기본적인 히스토그램 그래프를 그리는 함수입니다. 히스토그램은 데이터의 분포를 그래프로 나타낸 것으로, 데이터가 어떤 범위에 속하는지를 빈도 수로 표현합니다. hist 함수는 다음과 같은 파라미터를 사용할 수 있습니다. x: 히스토그램을 그릴 데이터 bins: 히스토그램을 그릴 때 구간(bin)의 개수 range: 히스토그램을 그릴 데이터의 범위 density: 히스토그램의 y축 값을 빈도 수 대신 확률 밀도로 표시할지 여부 cumulative: 누적 히스토그램을 그릴지 여부 color: 히스토그램의 색상 alpha: 히스토그램의 투명도(0~1) edgecolor: 히스토그램 막대기의 테두리 색상 linewidth: 히스토그램 막대기의 테두리 선의..