파이썬 기초

최근 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝까지 연구가 활발히 진행이 되어지고 이에 빠질 수 없는 언어는 파이썬입니다.따라서, 본격적인 딥러닝 공부를 하기 전에 있어서 파이썬에 대한 기초적인 이론을 공부하고 정리한 내용을 정리해 보았습니다.OS(Operating System)

이번 시간에는 파이썬의 기초 문법 및 지식에 대하여 다뤄 보았습니다.변수란 데이터(값)을 저장하기 위한 메모리 공간의 프로그래밍상 이름변수를 이용하여 다양한 데이터들을 저장 및 활용이 가능변수의 네이밍 규칙1, 알파벳, 숫자, 언더스코어(\_)사용이 가능2, 의미 있는

저번 포스팅에 이어서 파이썬 기초 이론에 대하여 정리 해 보았습니다.파이썬의 자료 구조 종류스택과 큐(stack)큐(queue)튜플(tuple)집합(set)사전(dictionary)collection 모듈의 사용스택(Stack)나중에 넣은 데이터를 먼저 꺼내는 메모리

이번 포스팅에서는 파이썬의 클래스, decorate, 패키지와 모듈에 대한 개념을 정리해 보았습니다.객체물리적으로 존재하거나 추상적으로 생각할 수 있는 것 중 자신의 속성을 가지고 있고 다른것과 식별 가능한 것클래스객체를 정의하는 틀 또는 설계인스턴스 메모리에 할당된

이번 포스팅에서는 파이썬의 예외처리, 파일처리 로그처리에 대한 개념을 정리해보고 데이터를 다루는 여러가지 방법에 대하여 정리를 해 보았습니다. 파이썬의 예외처리 발생할 수 있는 예외를 사전에 처리하여 프로그램이 중지되지 않고 실행될 수 있도록 Handling이 가능

이번 포스팅에서는 파이썬의 과학 처리 패키지인 numpy에 대한 내용과 다루는 방법에 대하여 정리를 해 보았습니다.왜 numpy를 사용하는가?굉장히 큰 matrix처리 및 다양한 연산 기능 제공반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리 지원선형대수와 관련된 다양한 기능 제공

이번 포스팅에서는 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 라이브러리인 pandas에 대한 내용과 다루는 방법에 대하여 정리를 해 보았습니다.pandas는 왜 사용할까?고성능 array계산 라이브러리인 numpy와 통합하여, 강력한 "스프레드시트"처리 기능인덱싱, 연산용 함수

이번 포스팅에서는 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 라이브러리인 pandas에 대한 내용을 이어서 정리해 보았습니다.다양한 형태로써의 전환그룹의 level다루기groupby객체 데이터 접근groupby객체를 사용하는 다양한 방법dateutil을 사용한 DataFrame

이번 포스팅에서는 데이터를 직접 시각화하여 처리해주는 matplotlib 라이브러리와 seaborn 라이브러리에 대하여 정리 해 보았습니다.https://matplotlib.org/tutorials/index.htmlpyplot 객체에 데이터를 쌓은 다음 p