0. *args, **kargs - 함수의 인자가 가변길이일 때 사용 - args (non-keworded arguments) - kargs(keyworded arguments) 1. args (non-keworded arguments) 1 2 3 4 5 6 7 #개수 제한 없이 튜플 형태의 인수 받아옴 def func(*args): print(args) print(type(args)) func(1,2,3,4) cs (1, 2, 3, 4) 2. kargs(keworded arguments) 1 2 3 4 5 6 7 #개수 제한없이 딕셔너리 형태 인수 받기 def func2(**kwargs): print(kwargs) print(type(kwargs)) func2(a=1,b=3) cs {'a': 1, 'b..
0. 동적계획법(dynamic programming) - 복잡한 문제를 재귀를 통해 간단한 하위 문제로 분류하여 단순화하여 해결하는 방법 - 어떤 문제가 최적부분구조(optimal substructure)와 중복되는 부분문제(overlapping subplot problem)을 갖고 있다면, 동적 계획법으로 해결할 수 있음 - 최적 부분 구조는 답을 구하기 위해서 했던 계산을 반복해야 한다는 문제의 구조 1. 데커레이터? - 소스코드에 있는 함수를 '표시'해서 함수의 작동을 개선할 수 있게 해줌 - 다른 함수를 인수로 받는 콜러블(데커레이트된 함수) - 데커레이트된 함수에 어떤 처리를 수행하고, 함수를 반환하거나 함수를 다른 함수나 콜러블 객체로 대체 - 다른 function의 기능을 조작하여 새로운 f..
파이썬의 숫자는 불변객체타입 파이썬에서 튜플, 문자열, 바이트 ->>> 불변객체타입 리스트, 바이트 ->>> 가변객체타입 * 일반적으로 불변 객체 타입은 객체 타입보다 효율적 * 일부 컬렉션 데이터 타입은 불변데이터 타입으로 인덱싱할 수 있다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 ##1 .가변성 #리스트 예제 myList = [1,2,3,4] newList = myList[:] newList2 =list(myList) #set 예제 people = {"버피", "에인절", "자일스"} slayers = people.copy() slayers.discard("자일스") slayers.re..
1234567891011121314151617181920212223 unixtime1 = 1514735577.775000000000unix_timestamp_plus_5_min = unixtime1 + (6 * 60) #6분후print("unix_timestamp_plus_5_min",unix_timestamp_plus_5_min) a = 1514734859.55b = 1514735272.40datetimeobj1 = datetime.fromtimestamp(a).strftime('%H:%M:%S')datetimeobj2 = datetime.fromtimestamp(b).strftime('%H:%M:%S') print("datetimeobj1",datetimeobj1) #00:40:59print("dat..
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 512 T = 1.0 / 44100.0 f1 = 697 f2 = 1209 t = np.linspace(0.0, N*T, N) y1 = 1.1 ..
RandomState는 다양한 확률 분포에서 추출한 난수를 생성하는 여러 가지 방법을 제공 1 2 3 4 5 6 7 import numpy as np from datetime import datetime random_number = np.random.RandomState(datetime.now().microsecond) print("datetime.now().microsecond",datetime.now().microsecond) #datetime.now().microsecond 600700 print(random_number) #RandomState(MT19937) Colored by Color Scripter cs
타이타닉 데이터를 기준으로 하였다. Kaggle 데이터를 사용해서 데이터를 pandas 를 사용해서 어떻게 잘 처리할 수 있는지 공부해보았다. *** 타이타닉 데이터 - 참고 train.py test.py 1. read_csv 파일 읽기 1 2 train = pd.read_csv('C:\\Users\\my\\Desktop\\input\\train.csv') test = pd.read_csv('C:\\Users\\\my\Desktop\\input\\test.csv') cs 2. train, test 정보확인하기 - info 함수 : 각 column의 정보보기 1 2 print(train.info()) print(test.info()) cs - head() 함수 : 앞 5줄의 정보만 간략하게 보기 1 2 p..
input_comma폴더 파일을 다음과 같이 6개가 존재한다. 파일은 다음과 같다. x_coordinate, y_coordinate, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 import pandas as pd import os path_dir = './input_comma/' #폴더명 file_list = os.listdir(path_dir) print(file_list) new_excel = pd.DataFrame( columns=['file_name','average1', 'average2', 'ave..
python - matplot(1) 기본