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Computer Science/파이썬

파이썬의 연산자 메소드 연습 def solution(num1, num2): answer = int(num1).__floordiv__(num2) return print(answer) # 연산자 메소드 # __add__(self, other) : + # __sub__(self, other) : - # __mul__(self, other) : * # __truediv__(self, other) : / # __floordiv__(self, other) : // # __mod__(self, other) : % # __pow__(self, other[, modulo]) : ** # __lshift__(self, other) : > ref. https://andamiro25.tistory.com/50 [파이썬]연산자 오버로딩과 특수메소드, Ra.. 더보기
[Python] pandas .tsv 파일 불러오기 - header 생성 및 추가 tsv 파일이란, csv파일과 비슷하지만 ,(쉼표)가 아닌 탭으로 뛰어진 파일이다. 기본 파일 불러오기 import pandas as pd df = pd.read_csv("파일이름.tsv",delimiter='\t') print(df) CSV파일을 읽을때 DataFrame에 header columns 추가 import pandas as pd import numpy as np # read_csv 에서 names 를 직접 사용하거나 파일에 헤더가없는 경우 명시 적으로 header = None 설정 가능 df = pd.read_csv("파일이름.tsv", sep='\t', names=["a", "b", "c", "d"]) DataFrame 메소드에서 직접 header columns 을 추가 import pan.. 더보기
파이썬에서 시간 측정하기 알고리즘의 성능 측정은 공간/시간복잡도로 이루어지고 시간 측정은 Notation Big O와 아래의 모듈과 같이 측정할 수 있다. 많은 양의 입력이 들어오면 차이는 점진적 또는 지수적으로 커지게 된다. 문제를 해결하는데 있어서 다양한 방법이 존재하지만, 가능하면 빠른 알고리즘을 사용하는 이유는 속도 때문이다. 데코레이터를 활용 자주 사용해야할때 불러오기 편하다. # 파이썬에서 시간을 측정하기 위한 함수생성 import time from functools import wraps def check_time(function): @wraps(function) def measure(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = function(*args, **kwar.. 더보기
[Python] CLI로 사용하기 Terminal, git bash, Command line Command Line Interface (CLI) Terminal 혹은 Command line, Power Shell과 같이 문자로 명령하는 인터페이스 (할미시절 ms-dos, C++ 같은 느낌의 인터페이스같은것) Graphic User Interface(GUI) windows os, mac os처럼 그래픽을 클릭하면서 명령하는 인터페이스 https://youtu.be/hNdAQQeqkYU Terminal vs. Bash vs. Command-line 차이 terminal emulator is the window bash is the language that runs in most terminal emulators (zsh , bash , shell= langauge) visual studio code.. 더보기
[Python] 파이썬에서 Github 사용하기 (ft.잔디농사를하자git commit) Git, Github git : 버전관리도구 like as 사진기, 블랙박스 git clone vs pull : git clone은 리모트 설정을 자동으로 해주는 초기 다운로드에 사용하고git pull은 리모트 설정이 이미 되어있을 떄 업데이트 사항 등을 다운로드 할 떄 사용한다고 github : git을 이용한 협업도구 git init : 깃시작 ------- git clone https://저장소path : 원격저장소를 로컬로 끌어올 수 있음. 이 경우에 git init은 하지않아도 된다. ------------ # git 처음 시작할때 git config user.name git config user.email --------- git reset "돌아갈 commit 번호" --hard : 완전히 .. 더보기
[Python] Conda 가상환경만들기 (+ 패키지 확인하기 저장하기 설치하기 requirements.txt) 파이썬에서 작업을 시작 하기전 가상환경을 왜 만들어야 할까? 모두의 컴퓨터 환경이 다르고 각 코드들이 요하는 설치 버전이 다르기 때문에 콘다 가상환경을 통하여 각각에 맞는 버전및 요구되어지는 파일을 설치하고 작업을 시작한다. 콘다 가상환경을 만들때 가상환경명은 알아보기 쉽고 이해가 직관적으로 만들어 주는것을 권장한다. conda --version : conda 버전 확인 conda create -n 환경명 python=버전 : 가상환경 생성 conda env list : conda의 가상환경 리스트 확인 conda remove -n 환경명 --all : 가상환경 삭제 activate 가상환경명 : 가상환경 실행 conda deactivate : 가상환경 비활성화 콘다 가상환경을 만들고 설치된 패키지 파일.. 더보기
[Python] Basic Collection - list[], tuple(), dict{} 기본자료형 vs 컬렉션 자료형 기본 자료형(문자열, 숫자, bool)등은 특정 하나의 값만 사용. 컬렉션은 여러개의 값을 저장 할 수 있다. 컬렉션 자료형의 특징에 따라 리스트, 튜플, 셋, 딕셔너리로 구분. List [ ] 컬렉션 자료형에서 가장 많이 쓰이는 자료형태로; 딘순자료형이 아닌 자료구조의 형태를 취함 리스트는 가변 가능함 (=동적이다) ; 인덱스와 메소드를 활용, 값의 수정 및 정렬이 쉽다. cheeses = ['Cheddar', 'Edam', 'Gouda'] numbers = [123, 456] empty = [] print(cheeses, numbers, empty) # ['Cheddar', 'Edam', 'Gouda'] [123, 456] [] print('numbers[1] :',nu.. 더보기
[데이터전처리] tidy-wide tabular data -변환-> Pivot Table, Melt 1. Wide Table (long-form형식) 이러한 데이터를 기반으로 실제로 구현, 변환을 해보겠습니다. %matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns wide_table1 = pd.DataFrame([[np.nan, 2], [16, 11], [3, 1]], index=['X', 'Y', 'Z'], columns=['A', 'B']) wide_table1 A B X NaN 2 Y 16.0 11 Z 3.0 1 wide_table1은 wide table의 형태 (=long-form) 테이블은 2개의 열과 3개의 행으로 구성되어 있으며 각각 라벨링 되어 있습니다. 2. Transpose (.T; 전치) wid.. 더보기