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'])..

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..

1. K-means 클러스터링이란? K-means 클러스터링은 군집분석의 한 방법으로, 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기법입니다. K-means 클러스터링은 각 데이터 포인트와 그룹의 중심 간의 거리를 측정하여 가장 가까운 그룹에 할당하는 방식으로 동작합니다. 이를 반복하여 그룹의 중심을 업데이트하고, 그룹 간의 거리를 줄여나가며 클러스터를 형성합니다. K-means 클러스터링은 비계층적인 방식으로 동작하며, 클러스터의 개수를 미리 지정해주어야 합니다. 클러스터의 개수는 사용자가 정해주어야 하며, 적절한 클러스터 개수를 선택하는 것이 중요합니다. 2. K-means 클러스터링 예시 K-means 클러스터링 예시를 보겠습니다. 먼저, 필요한 라이브러리들을 import합니다. import nu..

1. NumPy sort 함수 NumPy의 sort() 함수는 배열을 오름차순으로 정렬하는데 사용됩니다. 기본적으로 numpy.sort() 함수는 다음과 같은 형태로 사용할 수 있습니다. import numpy as np arr = np.array([4, 2, 1, 5, 3]) sorted_arr = np.sort(arr) print(sorted_arr) 결과 [1 2 3 4 5] 2. 정렬 알고리즘 선택하기 numpy.sort() 함수는 선택적으로 정렬 알고리즘을 지정할 수 있습니다. 이때 kind 매개변수를 사용하여 선택할 수 있는 알고리즘은 다음과 같습니다. 'quicksort': 퀵 정렬 (기본값) 'mergesort': 병합 정렬 'heapsort': 힙 정렬 'stable': 안정적인 정렬 알..

넘파이 배열 인덱싱 넘파이 배열에서의 인덱싱은 다음 4가지 방법으로 이루어집니다. 단일 값 추출 : 특정한 위치의 데이터 선택 슬라이싱(Slicing) : 연속된 인덱스 위치의 데이터 선택 팬시 인덱싱(Fancy Indexing) : 인덱스 집합을 리스트형태로 지정하여 데이터 선택 불린 인덱싱(Boolean Indexing) : True/False 기반으로 True에 해당하는 인덱스 위치의 데이터 선택 이제 각각의 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 단일 값 추출 단일 값 추출은 넘파이 배열에서 특정한 위치의 데이터를 선택하는 방법입니다. 이때 대괄호([]) 안에 인덱스를 지정하여 데이터를 선택합니다. 예를 들어, 다음과 같이 1차원 배열에서 단일 값 추출을 수행할 수 있습니다. import num..

넘파이 배열은 reshape() 함수를 이용하여 배열의 크기를 변경하거나 차원을 추가/제거할 수 있습니다. reshape() 함수 넘파이에서 reshape() 함수는 다음과 같이 정의됩니다. numpy.reshape(arr, newshape, order='C') arr: 변경하려는 배열 newshape: 변경하려는 배열의 새로운 shape order: 배열의 요소 순서. 'C'(기본값)는 C 언어 스타일의 요소 순서, 'F'는 포트란 스타일의 요소 순서 reshape() 함수는 arr 배열의 shape을 newshape으로 변경하여 새로운 배열을 반환합니다. 이때, 새로운 배열의 요소 개수는 원래 배열의 요소 개수와 동일해야 합니다. 만약 newshape으로 지정된 크기가 원래 배열의 크기와 다르면, r..