문과생CS정복기

Python에서 한 번에 두 개의 반복문을 빠져나가는 직접적인 방법, 즉 단일 break 문으로 두 반복문 모두를 종료하는 기능은 제공하지 않습니다. 하나의 break는 그것이 포함된 가장 내부의 반복문만 종료합니다. 그러나 두 반복문을 모두 빠져나가기 위해 몇 가지 다른 방법을 사용할 수 있습니다.방법 1: 플래그 변수 사용플래그 변수를 사용하여 외부 반복문의 조건을 제어할 수 있습니다. 내부 반복문에서 특정 조건을 만족할 때 플래그를 변경하고, 외부 반복문은 이 플래그를 검사하여 조건에 따라 종료될 수 있습니다.escape = False # 플래그 변수for i in range(5): for j in range(5): print(f"Processing {i}, {j}") ..

Python에서 문자열에서 공백을 제거하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 여기에는 모든 공백을 제거하는 방법과 문자열 양쪽 끝의 공백만을 제거하는 방법 등이 포함됩니다.1. 양쪽 끝의 공백 제거문자열의 양쪽 끝에서 공백을 제거하려면 strip() 메서드를 사용합니다. 이는 줄바꿈, 탭, 스페이스 등을 포함한 모든 종류의 공백 문자를 제거합니다.original_string = " Hello, World! "trimmed_string = original_string.strip()print(trimmed_string) # 출력: "Hello, World!"2. 모든 공백 제거문자열 내의 모든 공백을 제거하려면 replace() 메서드를 사용하거나 문자열을 반복하면서 공백이 아닌 문자만을 추출할 수 있습..

파이썬에서 데이터를 시각화하기 위해 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다. 여기에 몇 가지 인기 있는 라이브러리를 소개합니다:Matplotlib: 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 다양한 형태의 그래프와 차트를 만드는 데 사용됩니다. 선 그래프, 히스토그램, 산점도 등 기본적인 그래프 스타일부터 시작해서 복잡한 히트맵이나 3D 그래프도 지원합니다.Seaborn: Matplotlib을 기반으로 하며, 좀 더 아름답고 복잡한 통계 그래프를 쉽게 그릴 수 있습니다. Seaborn은 Matplotlib의 기능을 확장하여 통계 데이터를 시각화하는 데 특화되어 있으며, 더 매력적이고 정보를 잘 전달하는 그래프를 손쉽게 생성할 수 있습니다.Plotly: 사용자 친화적인 인터페이..

원본: 패스트캠퍼스 파이썬으로 할 수 있는 모든 것 중 김판다님 강의파트김판다님의 유투브는 여기를 클릭하세요김판다님의 블로그는 여기를 클릭하세요# 실습 준비 코드import pandas as pddata = [['A', 10, 30], ['B', 20, 40], ['C', 15, 35]]df = pd.DataFrame(data, columns=['반', '남', '여'])df# melt로 언피벗df.melt('반')# 언피벗 후 열 이름 바꾸기 (함수이용)df.melt('반').set_axis(['반', '성별', '인원수'], axis=1)# 언피벗 후 열 이름 바꾸기 (melt의 인자 이용)df.melt('반', var_name='성별', value_name='인원수')  2024.04.30 - [P..

원본: 패스트캠퍼스 파이썬으로 할 수 있는 모든 것 중 김판다님 강의파트김판다님의 유투브는 여기를 클릭하세요.김판다님의 블로그는 여기를 클릭하세요# 실습 준비 코드import pandas as pddata1 = [[10, 20, 30, 40], [15, 25, 35, 45]]data2 = [[10, 30], [20, 40], [15, 35]]col1 = pd.MultiIndex.from_product([['남', '여'], ['A반', 'B반']])df1 = pd.DataFrame(data1, index=['1학년', '2학년'], columns=col1)df2 = pd.DataFrame(data2, index=list('ABC'), columns=['남', '여'])stack실습하기df1# stack으..

NumPy 배열, 즉 numpy.array는 Python에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하기 위한 핵심 기능을 제공하는 다차원 배열 객체입니다. 이 배열은 같은 타입의 데이터를 연속된 메모리 공간에 저장하여, 배열 기반의 데이터 연산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 돕습니다.NumPy 배열의 주요 특징은 다음과 같습니다:동질성: 배열의 모든 원소는 같은 데이터 타입을 가집니다. dtype이 같다. 다차원성: 1차원, 2차원 또는 그 이상의 다차원 배열을 지원합니다.벡터화 연산: 배열에 대한 연산을 하나의 원소가 아니라 전체 배열에 동시에 적용할 수 있어 성능이 매우 빠릅니다.브로드캐스팅: 서로 다른 크기의 배열 간 연산을 지원하기 위해 작은 배열을 자동으로 확장하여 큰 배열과 연산할 수 있..

IDE는 "Integrated Development Environment"의 약자로, 통합 개발 환경을 의미합니다. 이는 소프트웨어 개발을 위해 필요한 여러 도구들(코드 편집기, 컴파일러, 디버거 등)을 하나의 애플리케이션 또는 서비스로 통합한 소프트웨어입니다. IDE를 사용하면 코드 작성, 테스트, 디버깅, 배포 등 개발의 모든 단계를 하나의 프로그램 내에서 수행할 수 있어 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.각 프로그래밍 언어나 개발 목적에 맞춘 다양한 IDE가 있습니다. 예를 들어, Java 개발자들은 IntelliJ IDEA나 Eclipse를, Python 개발자들은 PyCharm이나 Visual Studio Code를, C# 개발자들은 Visual Studio를 주로 사용합니다. 각 IDE는..

리스트 내의 최솟값과 최대값을 구하는 방법은 Python에서 매우 간단합니다. 내장 함수 min()과 max()를 사용하여 리스트의 최소값과 최대값을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이 함수들은 리스트나 순차적인 데이터 구조에서 작동하며, 주어진 데이터에서 최소값과 최대값을 반환합니다.다음은 리스트에서 최솟값과 최대값을 구하는 예제입니다:# 리스트 정의numbers = [40, 10, 20, 30, 50]# 최소값과 최대값 구하기min_value = min(numbers)max_value = max(numbers)# 결과 출력print("최소값:", min_value)print("최대값:", max_value)이 코드는 numbers 리스트 내의 최소값과 최대값을 각각 찾아 출력합니다.추가 정보만약 리스트가 비..