AI 기초

0. JupyterLab

JupyterLab이란?

• 브라우저에서 파이썬 코드, 실행 결과, 문서를 한 화면에서 함께 작성하고 실행할 수 있는 개발 환경

핵심 단축키

실행 관련

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셀 추가 / 삭제

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셀 이동

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1. Python 기초 문법

변수와 List, 함수

# 변수
a = 10 # 타입 생략
b = 20 # 타입 생략
c: int = 55 # 타입 표기

# 함수와 List
# 깔끔~
def sum1(a, b):
  return a + b

# 파라미터 타입까지 표기
def sum2(a: int, b: int):
  return a + b

# 리턴 타입까지 표현
def sum3(a: int, b: int) -> int:
  return a + b

• 과거에는 타입을 표기하지 않는 것이 더 파이썬스럽다고 했지만, 점차 Type을 표기해주는 것이 흔해지고 있다.

Class

class는 '붕어빵 틀', 객체는 '붕어빵' 이라고 생각할 수 있다.

• 클래스(Class): 어떤 데이터들이 들어갈지, 어떤 기능을 할지 미리 정해놓은 '틀(Type)'

• 객체/인스턴스(Object/Instance): 그 틀을 바탕으로 실제 메모리 공간을 차지하며 생성된 '개별적인 변수'

• Python 클래스 용어 정리

  • instance attribute : class 내부 변수
  • method 또는 function attribute : class 내부 함수
  • Instance : 클래스로 만들어낸 실제 결과물

class Person:
  def __init__(self): # 생성자에서 instance attribute를 만드는 것이 일반적입니다.
    self.name = 'HI' #instance attribute
    self.age = '30' #instance attribute

  def sayHi(self):
    print('안녕')

  def sayBye(self):
    print(f'잘가 {self.name} 님')


# 객체 생성
bts = Person()
bts.sayHi()
bts.sayHi()
bts.sayBye()

• self의 정체 : 이 메서드를 호출한 그 객체를 가리키는 예약어
• __init__ (생성자) : 초기 세팅
  • 객체가 생성될 때 자동으로 딱 한 번 실행됨.

2. Numpy란 ?

파이썬에서 '수치 계산'을 하기 위해 사용하는 가장 필수적인 라이브러리

• 선형대수학에서 다루는 계산을 지원함.

NumPy를 사용하는 이유
1. 압도적인 속도: 파이썬의 기본 list는 유연하지만 느리다. NumPy는 내부적으로 C 언어로 작성되어 있어, 대량의 데이터를 처리할 때 리스트보다 수십, 수백 배 빠르다.

2. 다차원 배열 (ndarray): 1차원(선), 2차원(표/행렬), 3차원(공간) 이상의 복잡한 데이터를 다루기 최적화되어 있다.

3. 수학적 기능: 행렬 연산, 선형 대수, 통계 계산 등을 함수 한 줄로 처리할 수 있다.