코딩하는 해맑은 거북이

해당 글은 아래의 3가지를 다룬다. 📌 str.startswith(prefix) 📌 str.endswith(suffix) 📌 str.contains(substring) 📌 str.startswith(prefix) 주어진 접두어(prefix)로 시작하는지 여부를 확인하여 Boolean 타입으로 이루어진 데이터프레임을 반환한다. import pandas as pd import numpy as np # 샘플 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'과일이름': ['사과', '바나나', '포도', '키위', '블루베리', '라즈베리', '블랙베리', '골드키위'], '갯수': np.random.randint(1, 20, size=8)}) df df['과일이름'].str.startswith('골드')..

해당 글은 아래의 5가지를 다룬다. 📌 원주율(π) , 자연 상수(e) 📌 삼각함수 📌 삼각함수의 역함수 📌 지수 및 로그 함수 📌 제곱근 및 제곱 함수 📌 원주율(π) , 자연 상수(e) - math.pi : 원주율(π) 값 - math.e : 자연 상수(e) 값 import math print(math.pi) # 원주율 출력 print(math.e) # 자연 상수 출력 3.141592653589793 2.718281828459045 📌 삼각함수 - math.sin(x) : 각도 x의 사인 값 반환 - math.cos(x) : 각도 x의 코사인 값 반환 - math.tan(x) : 각도 x의 탄젠트 값 반환 angle = math.pi/4 print(math.sin(angle)) # 사인 값 출력 pr..

해당 글은 아래의 4가지를 다룬다. 🔷 1중 for 문 🔷 2중 for 문 🔷 for if 🔷 if-else for 🔷 1중 for 문 arr1 = list(range(1, 6)) # [1, 2, 3, 4, 5] arr2 = [] for i in arr1: arr2.append(i**2) arr3 = [i**2 for i in arr1] print(f'arr2 : {arr2}') print(f'arr3 : {arr3}') arr2 : [1, 4, 9, 16, 25] arr3 : [1, 4, 9, 16, 25] 🔷 2중 for 문 arr1 = list(range(1, 6)) # [1, 2, 3, 4, 5] arr2 = [] for i in arr1: for j in arr1: arr2.append(i*j)..

해당 글은 아래의 4가지를 다룬다. 📌 Sympy 란? 📌 Symbol 생성 📌 방정식(표현식) 정의 📌 방정식(표현식) 풀기 📌 Sympy 란? Sympy는 파이썬에서 기호 수학(Symbolic Math)을 위한 라이브러리로 대수식, 미적분, 대수 방정식 등 다양한 수학적 작업을 처리할 수 있다. 또한, 속도와 시각화 등에 필요한 확장 기능도 포함되어 있다. SymPy 1.12 documentation Next Installation docs.sympy.org 📌 Symbol 생성 Symbol은 기호 변수(Symbolic Variable)를 의미하고, 기호 변수는 심볼릭 연산을 수행할 수 있는 변수로 취급된다. 심볼을 생성하는 방법은 2가지가 있다. 1) 여러 개의 심볼을 생성하는 방법 from sym..

해당 글은 pytorch에서 tensor의 사칙연산 4가지를 다룬다. 0. torch 라이브러리 선언 및 tensor 객체 생성 import torch A = torch.Tensor([5]) B = torch.Tensor([10]) 1. 덧셈 print(A+B) print(torch.add(A, B)) tensor([15.]) tensor([15.]) 2. 뺄셈 print(A-B) print(torch.sub(A, B)) tensor([-5.]) tensor([-5.]) 3. 곱셈 print(A*B) print(torch.mul(A, B)) tensor([50.]) tensor([50.]) 4. 나눗셈 print(A/B) print(torch.div(A, B)) tensor([0.5000]) tensor..

해당 글의 내용은 아래의 2개 주소의 내용에서 Pandas만 한번에 보기 쉽게 하기 위해 모은 것 입니다. 해당 글은 아래의 2가지를 다룬다. 1. Pandas I 🔹 pandas 🔹 Series 🔹 DataFrame 🔹 selection & drop 🔹 dataframe operations 🔹 lambda, map, apply 🔹 pandas built-in functions 2. Pandas II 🔹 Groupby I 🔹 Groupby II 🔹 Case Study 🔹 Pivot table & Crosstab 🔹 Merge & Concat 🔹 persistence 원본글 링크보기 ↓ 더보기 인공지능(AI) 기초 다지기 (8) 본 게시물의 내용은 '인공지능(AI) 기초 다지기(부스트코스)' 강의를 듣고 ..