CHAPTER1 파이썬

1. 자료형

 >>> type(10)

<class 'int'> 

>>> type(2.718)

<class 'float'>

2. 변수

- 자료형 명시 X  동적 변환

>>>  x = 10

>>> print(x)

10

>>> y = 3.14

>>> x * y

>>> 314.0

>>> type(x*y)

<class 'float'>

3. 리스트

>>> a = [1,2,3,4,5]

>>> print(a)

[1,2,3,4,5]

>>> len(a)

5

>>> a[0]

1

>>> a[4] = 10

>>> print(a)

[1,2,3,4,10]

>>> a[0:2] # 슬라이싱 인덱스 0부터 2까지 인덱스 2는 미포함

[1,2]

4. 딕셔너리

- key, value

>>> me = {'h': 200}

>>> me['height']

200

5. bool

- True, False

6. if 

>>> if x < 10 :

>>>     print('hi') # 공백 4번

>>> elif x < 12:

>>> else:

7. for 

>>> for i in [1,2,3]:

>>>     print(i)

8. 함수

>>> def hello(x):

    print(x)

>>> hello('hello world!')

hello world!

9. class

- 생성자 및 메서드 첫번쨰 인수는 항상 self

class 클래스 이름:

def __init__(self, 인수, ...) : 생성자

def 메서드(self, 인수, ...) 메서드 1

         

m = 클래스이름('인수')

m.메소드명(인수)

10. 넘파이

10.1 배열이나 행렬계산에 사용되는 라이브러리

>>> import numpy as np

10.2 넘파이 배열생성

>>> x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

>>> print(x)

[1. 2. 3.]

>> type(x)

<class 'numpy.ndarray'>

10.3 넘파이 산술연산

>>> x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

>>> y = np.array([2.0, 4.0, 6.0])

>>> x + y # 원소별 덧셈 이하 사칙연산 동일

array([3., 6., 9.])

>>> x / 2.0 # 행렬과 스칼라값 연산가능

array([0.5, 1., 1.5])

10.4 넘파이 n차원 배열

>>> A = np.array([[1,2], [3,4]])

>>> B = np.array([[3,0], [0,6]])

>>> print(A)

[[1 2]

  [3 4]]

>>> A.shape

(2,2)

>>> A.dtype

dtype('int64')

>>> A + B  # 나머지 사칙연산 동일 , 행렬과 스칼라값 연산도 가능

array([[4, 2], 

   [3, 10]])

10.5 브로드캐스트

- numpy에서 형상이 다른 배열끼리도 계산가능 (행렬과 스칼라의 연산도 해당)

>>> A = np.array([1,2], [3,4])

>>> B = np.array([10, 20])

>>> A * B

array([[10, 40], 

  [30, 80]])

11. matplotlib