- 수업을 들으며 배운 내용을 정리한 포스트 입니다.
- 해당 실습은 Jupyter notebook을 통해 진행되었습니다.
# python system 기능을 사용하기 위해 사용하는 라이브러리
import sys
# "Python version" 이라는 문자열을 출력
print("Python version")
# sys.version에 저장되어있는 값을 출력
print (sys.version)
# "Version info." 이라는 문자열을 출력
print("Version info.")
# sys.version_info에 저장되어있는 값을 출력
print (sys.version_info)
> Python version
> 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
> Version info.
> sys.version_info(major=3, minor=8, micro=5, releaselevel='final', serial=0)
print('딥러닝 활용')
print('셀 실행은 shift + Enter')
딥러닝 활용
셀 실행은 shift + Enter
title ='딥러닝 활용'
command_string='셀 실행은 shift + Enter'
print(title)
print(command_string)
딥러닝 활용
셀 실행은 shift + Enter
Title, CommandString
TITLE, COMMAND_STRING
title, title_string
sample_array = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
print(sample_array)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
sample_array2 = []
sample_array2.append('a')
sample_array2.append('b')
sample_array2.append('c')
sample_array2.append('d')
sample_array2.append('e')
sample_array2.append('f')
print(sample_array2)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
배열.sort() -> 오름차순 (Default)
배열.sort(reverse=True) -> 내림차순 (False = 오름차순)
sample_array2.sort(reverse=True)
print(sample_array2)
['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']
# [0:3] : 0 <= 색인 < 3
print(sample_array[0:3])
# [3:] : 3<= 색인 <= 끝
print(sample_array[3:])
# [:3] : 시작 <= 색인 < 3
print(sample_array[:3])
['a', 'b', 'c']
['d', 'e', 'f']
['a', 'b', 'c']
문자열과 다른 유형의 변수의 연산은 다른 유형의 변수를 문자열로 변경한다.
array_length = len(sample_array)
array_type = type(sample_array)
print('length : ' + str(array_length))
print('type: ' + str(array_type))
print('type: ' + str(type(command_string)))
length : 6
type: <class 'list'>
type: <class 'str'>
start, end까지 값을 가지며, list(range(start,end)) 값을 통해서 array값을 생성한다.
0~20의 숫자를 리스트에 삽입
simple_array = list(range(0,20))
print(simple_array)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]