문과생CS정복기

리스트 내의 특정 요소들을 따로 리스트에 담지 않고 출력하려면, 일반적으로 반복문을 사용하여 조건에 맞는 요소들을 직접 출력할 수 있습니다. 예를 들어, 리스트 내의 특정 조건을 만족하는 요소들만 출력하고자 한다면, Python의 for 문과 if 문을 결합하여 사용할 수 있습니다.다음은 리스트에서 특정 조건을 만족하는 요소만 출력하는 간단한 예제입니다:my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]criterion = 5# criterion 보다 큰 모든 요소를 출력for item in my_list: if item > criterion: print(item)위 코드는 my_list 내에서 5보다 큰 모든 요소를 찾아 출력합니다. 이렇게 하면 조건에 맞는 요..

리스트 내의 요소와 특정 값의 크기를 비교하는 방법은 여러 가지가 있습니다. Python을 사용하는 경우, 리스트의 각 요소를 그 값과 직접 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 리스트 내 모든 요소가 특정 값보다 큰지 확인하려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다:my_list = [5, 10, 15, 20]value = 12# 리스트 내의 모든 요소가 'value'보다 큰지 확인all_greater = all(x > value for x in my_list)# 결과 출력print(all_greater) # 이 경우 False를 출력할 것입니다.all() 함수는 리스트의 모든 요소가 주어진 조건을 만족할 때 True를 반환합니다. 만약 리스트의 요소 중 하나라도 주어진 값보다 작거나 같으면 False..

리스트와 튜플은 파이썬에서 사용되는 두 가지 유사하지만 다른 형태의 데이터 구조입니다. 각각의 특성과 차이점은 다음과 같습니다:리스트 (List)가변성(Mutability): 리스트는 가변적입니다. 즉, 생성된 후에도 내용을 변경할 수 있습니다. 요소를 추가하거나 삭제하고, 기존 요소를 변경하는 것이 가능합니다.표현: 리스트는 대괄호 []로 표현되며, 내부의 요소는 쉼표로 구분됩니다. 예: [1, 2, 3]용도: 리스트는 내부 데이터가 자주 변경될 때, 또는 데이터 항목의 추가 및 삭제가 필요할 때 유용하게 사용됩니다.성능: 요소를 추가하거나 삭제할 때 메모리 재할당이 필요할 수 있어 튜플에 비해 상대적으로 느릴 수 있습니다.튜플 (Tuple)불변성(Immutability): 튜플은 불변적입니다. 한 번..

Python에서 map 함수는 주로 시퀀스의 모든 항목에 함수를 적용하여 결과를 반환하는 데 사용됩니다. 이 함수는 두 가지 주요 매개변수를 받습니다: 하나는 적용할 함수이고, 다른 하나는 이 함수가 적용될 하나 이상의 이터러블(리스트, 튜플 등)입니다.map 함수의 기본 구조는 다음과 같습니다:map(function, iterable, ...)function: 각 요소에 적용할 함수입니다. 이 함수는 한 개의 입력을 받고 결과를 반환해야 합니다.iterable: 함수가 적용될 데이터를 포함하고 있는 이터러블 객체입니다. 여러 이터러블을 전달할 수도 있으며, 이 경우 함수는 해당 이터러블들의 요소를 차례대로 인자로 받습니다.map 함수는 결과를 직접 리스트나 다른 형태로 반환하지 않습니다. 대신, map..

Python의 `list` 객체에는 여러 내장 함수가 있어서, 리스트와 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에 `list`에서 바로 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 메소드를 소개합니다:1. **`append(x)`** - 리스트의 끝에 새로운 항목 `x`를 추가합니다.2. **`extend(iterable)`** - 리스트 끝에 반복 가능한 `iterable`의 모든 항목을 추가합니다.3. **`insert(i, x)`** - 지정된 위치 `i`에 항목 `x`를 삽입합니다.4. **`remove(x)`** - 리스트에서 첫 번째로 나오는 `x`를 삭제합니다. `x`가 리스트에 없으면 오류를 발생시킵니다.5. **`pop([i])`** - 지정된 위치 `i`의 항목을 리스트에서 제거하고 그 항목..

기본 개념오차(Error): 실제 값에서 예측 값(y_true - y_pred)을 뺀 값입니다. 모델이 예측한 값(모집단의 회귀식에서 얻은 값)과 실제 데이터 사이의 차이를 의미합니다. 일반적으로 모델의 성능을 평가할 때 사용되며, 모델이 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 나타냅니다. 이상적인 경우 오차는 0에 가깝습니다. 실제 데이터 생성 과정에서 발생하는 불확실성을 의미하며, 모델이 잡아낼 수 없는 데이터의 실제 변동성을 포함합니다. 오차는 주로 이론적이며 관측 불가능하다는 점에서 잔차와 다릅니다. 잔차(Residual): 통계 모델이나 머신러닝에서 관측된 값과 모델에 의해 예측된 값 사이의 차이 (표의 회귀식에서 얻은 값) 입니다. 모든 데이터 포인트에 대한 잔차의 분포를 분석함으로써 모델의 적합성..

왜도skewness데이터의 분포가 얼마나 비대칭인지 알기 위해 우리는 왜도skewness라는 표현을 씁니다. 그래프의 꼬리라고 생각하면 됩니다. 왜도값은 -1~+1까지입니다. 비대칭이 커질수록 왜도의 절대값은 커집니다.왜도값 양수: 평균>중앙값: 평균>중앙값>최빈값인 경우가 많다, positively skewed,  right-skewed, 오른쪽으로 긍정적인 방향으로 긴 꼬리를 가지고 있다고 표현합니다. 왜도값 음수: 평균  평균중앙값 negatively skewed, left-skewed, 왼쪽으로 부적인 방향으로 긴 꼬리를 가지고 있다고 표현합니다.왜도값 0: 평균==중앙값(비슷한 경향), 평균=중앙값=최빈값인 경우가 많습니다. 첨도(Kurtosis)첨도(Kurtosis)는 데이터 분포의 뾰족한 정..

변동계수 = 표준편차 / 평균상대적으로 얼마나 많은 변동이 있는지 알기 위해 씁니다.A회사 평균매출액은 100억 B회사 평균매출액은 40억입니다. 여기서 각 회사 매출액의 변동은 얼마나 클까요?분산은 편차의 제곱의 평균값 표준편차는 분산을 제곱근 한 값입니다.여기서 A회사 평균매출액 표준편차는 12 B회사는 2라고 합시다.어느 회사가 연매출 변동이 클까요?A회사 = 12/ 100억 = 0.12B회사 = 2/ 40억 = 0.05A회사가 B회사보다 연매출변동이 큰 것을 알 수 있습니다.