실버를 위한 프로그램

pandas의 Seriespandas의 Series는 1차원 배열 형태의 자료구조로, 인덱스(index)를 가지며 데이터(data)를 저장합니다. Python의 리스트, 넘파이 배열, 딕셔너리 등을 기반으로 생성할 수 있습니다. pandas에서 데이터를 다룰 때 가장 기본이 되는 자료구조 중 하나입니다.✅ 1. Series의 주요 특징1차원 데이터 (숫자, 문자열, 파이썬 객체 등)인덱스(index)를 사용하여 각 데이터를 식별인덱스를 사용하여 데이터에 접근 가능자동 인덱싱 또는 사용자 지정 인덱스 지원📝 2. Series 생성 방법import pandas as pd# 리스트를 사용한 Series 생성data = pd.Series([10, 20, 30, 40])print(data)출력 결과:0 1..

📌 행렬(Matrix)이란?**행렬(Matrix)**은 숫자나 기호를 직사각형 형태로 배열한 2차원 데이터 구조입니다.일반적으로 수학, 컴퓨터 그래픽, 데이터 분석, 머신러닝, 통계 등에서 널리 사용됩니다.1. 행렬의 기본 개념행(Row): 가로 방향 (→)열(Column): 세로 방향 (↓)크기(Size, Shape): m × n (행 m, 열 n)🔹 예제 1: 2×3 행렬 (2행 3열)2개의 행3개의 열행렬 크기: 2×3 (2행 3열)2. 행렬의 표현 (Python & NumPy)import numpy as np# 2×3 행렬 생성A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(A)print("행렬 크기:", A.shape) # (2, 3)✅ ..

📌 벡터의 크기와 방향이란?벡터(Vector)는 크기(길이, magnitude)뿐만 아니라 방향(direction)도 갖는 수학적 개념입니다.이를 통해 위치 이동, 힘, 속도, 가속도 등의 물리적인 개념을 표현할 수 있습니다.1. 스칼라 vs 벡터구분 스칼라 (Scalar) 벡터 (Vector)의미크기(숫자)만 존재크기와 방향이 존재예시질량(5kg), 온도(30°C), 속력(60km/h)힘(5N, 오른쪽), 속도(60km/h, 북쪽)표현 방식숫자 하나로 표현숫자(크기) + 방향2. 벡터의 크기와 방향 예시① 크기만 있는 경우 (스칼라)자동차가 시속 60km로 달린다면?→ 이는 단순한 "속력(speed)", 즉 크기만 나타낸 것.② 크기 + 방향이 있는 경우 (벡터)자동차가 시속 60km로 동쪽으로 달린..

📌 파이썬 리스트 vs 넘파이 배열(Numpy ndarray) 차이점 정리차이점 파이썬 리스트 (list) 넘파이 배열 (ndarray)자료형서로 다른 자료형 혼합 가능동일한 자료형 유지메모리 효율성메모리 사용량이 많음메모리 사용량이 적음 (배열 크기가 커질수록 유리)연산 속도반복문을 사용해야 하므로 느림벡터 연산을 지원하여 빠름연산 방식for문을 사용하여 요소별 연산벡터 연산(브로드캐스팅) 지원다차원 지원리스트 안에 리스트를 중첩해야 가능다차원 배열을 기본적으로 지원함수 지원기본적인 리스트 함수 제공수학, 통계, 선형대수 등 다양한 연산 함수 제공배열 크기 조정동적 크기 조정 가능크기 변경 불가능 (새 배열 생성 필요)1. 기본 차이점 예제import numpy as np# 파이썬 리스트py_list..

파이썬의 철학파이썬의 철학은 파이썬 프로그래밍 언어의 19ㄱ지 지도 원리로 구성되어 있습니다. 파이썬 셸에 'import this' 구문을 입력하면 볼 수 있습니다.아름다운 것은 추한 것보다 낫다코드를 작성할 때 단순히 동작하는 것을 넘어서, 우아하고 미적인 구성을 갖추는 것이 중요합니다.깔끔하게 정리된 코드 구조와 일관된 스타일은 다른 개발자와의 협업이나 유지보수를 원활하게 합니다.명시적인 것이 암시적인 것보다 낫다변수나 함수의 이름, 주석 등을 통해 코드의 의도와 동작을 명확하게 드러내야 합니다.암시적인 코드 작성은 이해하기 어려워져서, 후에 문제를 일으킬 가능성이 높습니다.단순한 것이 복잡한 것보다 낫다문제를 해결할 때 불필요한 복잡함을 피하고, 가능한 한 단순하고 명료한 방법을 선택해야 합니다.단..

📌 기반 클래스(Base Class)와 파생 클래스(Derived Class)객체지향 프로그래밍(OOP)에서 기반 클래스(Base Class)와 파생 클래스(Derived Class)는 상속(Inheritance) 개념을 통해 서로 연결됩니다.기반 클래스(Base Class, 부모 클래스): 다른 클래스에 공통 기능을 제공하는 기본 클래스파생 클래스(Derived Class, 자식 클래스): 기반 클래스를 상속받아 확장하거나 새로운 기능을 추가하는 클래스🚀 1. 기본 개념✅ 기반 클래스(Base Class)상속을 통해 다른 클래스에서 공통으로 사용할 기능을 제공하는 클래스코드 재사용성을 높여 중복을 줄임직접 객체를 생성하기보다는, 파생 클래스에서 활용됨✅ 파생 클래스(Derived Class)기반 클..

🔍 두 코드(mangling1.py vs mangling2.py)의 차이점두 코드의 차이는 인스턴스 변수의 네이밍 방식에 있습니다.파일명 속성 선언 방식 속성 접근 방식 실행 결과mangling1.pyself.price (공개 속성)x.price정상 실행mangling2.pyself._price (보호된 속성)x._price정상 실행✅ 1. mangling1.py: 공개(public) 속성 사용class Food: def __init__(self, name, price): self.name = name self.price = price # ✅ 일반적인 속성 (공개 속성) def show(self): print(self.name, self.price)x ..

VS Code에서 Python 확장(extension) 설치에 대한 설명1. Python 확장의 개요Visual Studio Code(VS Code)에서 Python 프로그래밍을 원활하게 수행하려면 **Python 확장(extension)**을 설치해야 합니다.Microsoft에서 공식적으로 제공하는 Python 확장은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다:코드 편집 지원: 자동 완성(IntelliSense), 문법 강조(Syntax Highlighting)코드 실행 및 디버깅: 터미널에서 직접 실행, 디버거 제공Jupyter Notebook 지원: VS Code 내에서 Jupyter Notebook 실행 가능Linting 및 Formatting: Pylint, Flake8, Black 등의 도구 지원Py..

🔹 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 메서드 정리파이썬의 딕셔너리(dictionary)는 키(key)와 값(value)의 쌍을 저장하는 자료형으로, 다양한 내장 메서드를 제공합니다. 주요 메서드를 정리하면 다음과 같습니다.🔹 1. dict.keys()📌 딕셔너리의 모든 키(key) 반환my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Seoul"}print(my_dict.keys()) # dict_keys(['name', 'age', 'city'])📌 리스트로 변환keys_list = list(my_dict.keys()) print(keys_list) # ['name', 'age', 'city']🔹 2. dict.values()📌 딕셔너리의 모든 값..

🔹 딕셔너리의 .items() 메서드는 어떻게 생겼을까?.items()는 Python의 딕셔너리(dict) 메서드로,딕셔너리의 모든 키-값 쌍을 튜플 형태로 반환하는 메서드입니다.dict.items()dict.items()는 (key, value) 쌍을 포함한 뷰 객체(dict_items)를 반환합니다.반환 타입: dict_items([ (key1, value1), (key2, value2), ... ])보통 반복문(for)에서 활용하여 딕셔너리 데이터를 처리할 때 많이 사용합니다.🔹 1. .items()의 실제 동작 방식✅ 예제 1: 기본 사용법data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "London"}items_view = data.items() # .item..