콘솔,CLI가 검은화면 부르는 용어
Bool literal 문자는 참거짓 구별하는 경우
대소문자구분확실히할것
and or not 불값갖는 값, not a = 반대로
비교연산자: ==, != 다르다,
접근하고 싶당
To access the server, open this file in a browser:
file:///C:/Users/USER/AppData/Roaming/jupyter/runtime/jpserver-1168-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
http://localhost:8888/lab?token=b70d5e83924343e72c70d3aec57536d5c30005eba31dbcb1
http://127.0.0.1:8888/lab?token=b70d5e83924343e72c70d3aec57536d5c30005eba31dbcb1
\n : 줄바꿈이되었다.
r(raw str)""을 따옴표앞 붙이면 날것으로 인쇄해줘
\는 역슬래시 \하나로 인식해서 \n은
\n으로 출력된다
"""(+1줄) …"””(+1줄) 3중따옴표는 자동줄바꿈 표현해준다
"""\ 줄바꿈무효화
s6="정말"*20 +"행복해"
문자열을 수정하고싶다면
문자를 분리해서 중간 추가하고 다시 붙이기
word1="Aa"+word[2:]
Len() 입력시퀀스 크기 알려줌
인덱스는 글자의 주소 0부터 시작
print(word[1:3]) 1이상3미만이라 두글자출력
print(word[0:3]) =print(word[:3])
print(word[:]) 하나씩증가
print(word[:2]) 2씩증가
print(word[::-1]) 2씩증가
print(word[시작:끝:-1]) 1씩감소
sentece[0]
sq=[1의2승,2의2승,3의 제곱]
print(sq[0])
print(sq[-1])
print(sq[-3:]) 맨처음부터 끝까지
반환값이 없는애들은 동작에결과값이 None으로 뜨지만, 실제로는 메소드가 실행되어서 // 값은 저장되있다
n.insert(len(n),0)
맨뒤에 0넣기
n.extend([9,10,11]) 리스트에 리스트 추가
n.remove(0) 순서대로 0지움
n.insert(1,2) 2번자리에 2넣기
print(n.pop()) 마지막 지움
n.index(1) 1의 첫번째 등장 자리를 조회
n.count(3) 3의 갯수 조회
할당=대입
변수와 숫자리터럴은 별개다
X는 메모리에있오
함수는 ()안에 인수를 받는다
인수=argument라고한다
연산자=operator
7//2 몫
3%2 나머지
거듭제곱
(1/2) 루트
정수 int
실수 float
복소수 실수+허수j
지수 e표기 1.2345e5 = 123450
Bin(127)=0b1111111
0o21 =팔진수 = oct(17)
0x1f =31 16진수 =hex(31)
리터럴은 값. Value
별수라는걸로 대입해준다.
값에 접근하기위해서,, 변수를 명명해주자
변수명명때 아스키코드로 영어숫자언더바로
공백쓰지않기..snake_case_first_one 등
camelCase
del x =예약어
튜블은 인덱스 카운트만됨
세트.메소드=순서가없다
Set.add 같은값이면 1개만 값을 갖는다
Set.remove(요소)
Set.discard(요소) 에러안남
Set.pop(요소) 어떤게 삭제될지 모를때 에러발생=순서보장없이 삭제=임의삭제=최종,,에러
Set.clear()
Set.union(a,b) a|b
Set.intersection(a,b) a&b
Set.difference(a,b) a-b
a.update(b) a에 유니온됨. a|=b
a.intersection(b) a&=b
a.difference_update(b) a-=b
a가b의 부분집합인가요? a.issubset(b)
상위집합인가요?a.issuperset(b)
둘이 겹치나요? a.isdisjoint(b)
딥러닝 및 머신러닝 라이브러리
| 라이브러리 | 기능 | 사용 예시 | 간단히 말하면 |
|---|---|---|---|
| NumPy | 수학적 계산과 배열 처리 | 수학 연산, 데이터 배열 처리 | 숫자와 배열을 다루는 도구 |
| TensorFlow | 딥러닝 모델 훈련 및 추론 | 이미지 분류, 자연어 처리 | 똑똑한 기계학습 모델을 만드는 도구 |
| Scikit-learn | 전통적인 머신러닝 모델(분류, 회귀 등) | 주택 가격 예측, 스팸 메일 분류 | 머신러닝 모델을 쉽게 만드는 도구 |
| Matplotlib | 데이터 시각화 | 선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등 그래프 생성 | 그래프를 그려주는 도구 |
| Seaborn | 고급 데이터 시각화, 미려한 그래프 | 상관 관계 분석, 데이터 분포 시각화 | 예쁜 그래프를 그려주는 도구 |
| Pandas | 데이터 정리 및 분석 | 데이터 로드, 결측값 처리, 그룹화 | 데이터를 정리하고 분석하는 도구 |
| Keras | 딥러닝 모델을 쉽게 만들 수 있게 도와주는 API | TensorFlow에서 신경망 모델 훈련 | 딥러닝 모델을 쉽게 만드는 도구 |
