코딩 성장기

sort() 리스트의 sort() 함수는 기본적으로 오름차순 정렬이다. 이 함수는 key와 reverse 인자를 넣어서 정렬 방법의 변형이 가능하다. sort() 사용시 주의해야 할 점은 sort()의 반환 값이 None이기 때문에 sort()의 결과를 다시 리스트에 넣지 않는 것이다. reverse 값에 True 값을 넣으면 내림차순 정렬이 가능하며, key 값에 기준 값을 넣으면 그 값을 기준으로 정렬이 가능하다. 2차원 리스트 sort() 0번째 인덱스에 대한 정렬 아직 1번째 인덱스에 대해 정렬되지 않은 상태이다. 0번째 인덱스와 1번째 인덱스에 대한 정렬 두 인덱스에 대해 오름차순으로 정렬하려면 튜플(괄호)로 묶어주면 된다. 0번째 인덱스와 1번째 인덱스에 대한 내림차순 정렬 두 인덱스에 대해 ..

itertools.combinations - 조합 itertools.combinations(iterable, r) 함수는 iterable중에서 r개를 선택할 수 있는 조합을 이터레이터로 리턴하는 함수이다. itertools.combinations() 함수에 범위와 조합할 수를 지정해주면 itertools.combinations 타입의 이터레이터를 반환한다.이것을 반복문으로 하나씩 출력해보면, iterable 범위의 숫자를 r개 선택하여 이것을 튜플 형식으로 리턴해준다. 참고로, 이터레이터를 순환하여 출력하지 않고 개수만 출력하려면 다음과 같이 하면 된다.

다른 코드를 찾다가 보면 for _ in range()라는 코드를 종종 발견하곤 했다. 찾아보니 파이썬에서 언더스코어(_)는 특별한 의미를 가진다고 한다. _는 다음과 같은 경우에 사용된다. 인터프리터(Interpreter)에서 마지막 값을 저장할 때 값을 무시하고 싶을 때 (흔히 “I don’t care"라고 부른다.) 변수나 함수명에 특별한 의미 또는 기능을 부여하고자 할 때 국제화(Internationalization, i18n)/지역화(Localization, l10n) 함수로써 사용할 때 숫자 리터럴값의 자릿수 구분을 위한 구분자로써 사용할 때 더 자세한 것은 아래의 링크를 참고하면 좋다. https://mingrammer.com/underscore-in-python/ 파이썬 언더스코어(_)에 ..

소수점 자리수 출력 파이썬에서 소수점 자리수를 제한하는 방법은 세 가지가 있다. round() 함수 사용 format 서식 지정 f-string 서식 지정 (1) round() round(반올림하려는 값) round(반올림하려는 값, 자리수) (2) format "{몇 번째 format인지:2f}".format(실수) (3) f-string f'문자열 {변수:0.2f}입니다'

1. 리스트에서 element 제거 파이썬에서 리스트에 element를 제거하는 방법은 크게 두 가지인데, 다음과 같다. 인덱스를 통한 제거 방법 값을 통한 제거 방법 (1) 인덱스로 제거하기 del list[index] - 원형 리스트 자체를 바꾼다 list.pop(index) - 원형 리스트 자체를 바꾼다 (2) 값으로 제거하기 list.remove(value) - 원형 리스트 자체를 바꾼다 - 중복된 값을 제거하지 않고 가장 먼저 찾아진 값을 제거한다 (3) 모두 제거하기 list.clear()

파이썬에서 list = list + list는 가능한데 이상하게 list - list는 불가능하다. list - list를 하는 방법은 다음과 같다. # list_a - list_b a_sub_b = [x for x in a if x not in b] 근데 또 이상한 점은 중복된 값을 모두 제거해준다는 것이다. 리스트a + 리스트b는 중복된 값이 있어도 리스트a 뒤에 리스트b를 추가하는데, 리스트a - 리스트b를 하면 b의 element와 일치하는 a의 element를 모두 제거해버린다.

np.random.seed(): 난수 생성에 필요한 seed를 설정 np.random.randint(min, max): 균일 분포의 정수 난수 1개 생성 np.random.rand(m, n): 0부터 1 사이의 균일 분포에서 난수 matrix array 생성 np.random.randn(m, n): 가우시안 표준 정규 분포에서 난수 matrix array 생성 np.random.normal(): 정규분포로부터 sampling된 난수를 반환 np.random.shuffle: 기존 데이터의 순서 바꾸기 np.random.choice: 주어진 1차원 array로부터 임의의 sample을 생성 np.unique: 데이터에서 중복된 값을 제거하고 중복되지 않는 값의 리스트를 출력 np.bincount: 발생하지 ..

아래의 코드는 Darwin, Windows, Linux 모두 지원한다. import matplotlib.pyplot as plt import platform from matplotlib import font_manager, rc plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False if platform.system() == 'Darwin': rc('font', family='AppleGothic') elif platform.system() == 'Windows': path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf" font_name = font_manager.FontProperties(fname-path).get_name() rc('font', family=font_..