새로운 변수에 zip()함수를 사용하여 넣어줄때 list를 선언해줘야 한다.
인공지능 교육/Python
인자를 0개 받을수 있는데 1개를 받는다고 오류가 뜬다 print()안에 self (또는 아무런 변수)를 넣으면 오류가 뜨지 않는다 이는 파이썬에서 객체자신이 인자로 들어가기 때문이다 print()안에 파라미터가 없을시 위에서 mystock이 print()안의 파라미터로 들어가기 때문에 메서드에서 파라미터를 지정해주지 않았음에도 파라미터가 1개 들어갔다고 인식하게 된다. 그러므로 메서드안에 self(또는 아무런 변수)를 넣어서 파라미트가 무조건 들어올 객체를 받아줘야 한다. 참조)
Numpy 간단한 배열 생성 pandas 데이터 선택하기 예제로 쓸 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')) 이름을 이용하여 선택 : .loc 위치를 이용하여 선택: .iloc ex)네 번째 행과 다섯 번째 행,첫 번째 열과 두 번째 열 선택 값 하나를 선택 df.iloc[1,1] 또는 df.iat[1,1] 2행과 2열에 있는 요소 선택 조건을 이용 df[df.A > 0] A라는 열에 있는 값이 양수인 경우 해당 행들을 선택 df[df > 0] 조건에 맞지 않는 값들은 결측치 NaN으로 보여짐 필터링이 필요할 경우 -> isin()을 사용 1. 새로운 열 추가 2.isin을 사용하여 내용을 충족..
numpy란? NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지로 Python 라이브러리를 import하여 사용 가능 numpy를 쓰는이유 NumPy Array는 대량의 데이터에 대한 고급 수학적 및 기타 유형의 작업을 용이하게 한다. 일반적으로 Python의 기본 제공 기능을 사용하여 가능한 것보다 적은 코드로 보다 효율적으로 작업 수행할 수 있습니다. NumPy를 쓰는 메인 이유라고 할 수 있다. 훨씬 효율적이고 쉽게 코딩할 수 있다. ex) 집합적사고 파이썬의 기본자료구조에는 집합적 사고가들어있지않음 그러나 판다스,넘파이,sql은 집합적 사고가 들어가있음 ex) 만약 1억개의 데이터가 있을때 sql언어로 select a a*2 를 해주면 a*2가 한번에 모두 표시된다(집합적 사고) 그러나 ..
크롬 버전을 확인하고 크롬 드라이버 설치 및 .exe파일을 atom에 넣기(import 하기위해 같은 파일안에 .py 와 .exe를 두기위함) 1. cmd창을 열어 pip install -U selenium 입력 2.버전 확인 3. 버전과 맞는 드라이버를 설치한다 https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads 4. Atom내에서 .py와 .exe를 같은 파일에 둔다 크롤링.py 와 chromedriver.exe가 같은 파일안에 있음 5.import 해준뒤 사용한다
정수 -> 리스트 (불가능) int 는 iterable하지 않는다. 문자열 -> 리스트 (가능) 문자는 iterable 한다. 리스트 -> 리스트 (그대로)
all() : 인자로 받은 반복 가능한 자료형(iterable)의 모든 요소가 참(True)이면 참(True)을 반환하는 함수 abs(): 절대값 함수 ex) 위에서 abs(-3)-3 -> 3-3=0 이 되고, 리스트안에 0이 존재하기 때문에 False를 반환한다. lambda: 이름이 없는 함수,코드의 간결함 메모리의 절약 map(함수, 리스트) 리스트로부터 원소를 하나씩 꺼내서 함수를 적용시킨 다음, 그 결과를 새로운 리스트에 담아줌 ex)문자열을 int형으로 리스트에 저장 filter(함수,리스트) :리스트를 함수에 맞게 반환해줌 위를 lambda를 이용한 방식
리스트를 매개변수로 받는 함수 딕셔너리를 매개변수로 받는 함수 리스트가 있는 딕셔너리를 매개변수로 받는 함수 클래스에 속한 함수들은 반드시 매개변수를 하나이상 가져야함 클래스안의 __init__는 생성자를 의미 ex) def __init__(self, fname, lname): self.firstname = fname self.lastname = lname Class Employee(object): def __init__(self, first, last, pay): self.first=first self.last=last self.pay=pay self.eamil=first.lower() + '.' + last.lower() + #Employee.__init_(emp_1, 'Sanghee', 'Lee' ..
