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Python34

언패킹, 예외처리, 함수형 프로그래밍 데이터 분석을 위한 파이썬 21) 파이썬 문법 요소A. 언패킹(Unpacking)1) 기본 언패킹# roles:# rgb: list[int] - [R,G,B]rgb = [255, 128, 0]red, green, blue = rgb # 좌변 변수 수 == 우변 요소 수print(red, green, blue) # 255 128 0좌변 변수 개수와 우변 요소 개수가 다르면 ValueError: too many/few values to unpack.2) 확장 언패킹(Starred expressions)# 월 판매액에서 첫 달, 마지막 달, 중간 달을 분리monthly = [1200, 1350, 1420, 1500, 1300, 1580, 1620, 1700, 1800, 1850, 1900, 2000]fi.. 2025. 10. 3.
시퀀스 슬라이싱과 컴프리헨션, 문자열 형식 지정, 컨텍스트 관리 데이터 분석을 위한 파이썬 11) 시퀀스 슬라이싱(Slicing)핵심 개념슬라이싱: 시퀀스(리스트/튜플/문자열 등)에서 부분 시퀀스를 seq[start:stop:step]으로 선택/복사/수정.경계 규칙: start 포함, stop 미포함, step 기본 1, 음수 가능(역순).주요 패턴numbers = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]# 1) 기본 범위 선택subset1 = numbers[0:3] # [10, 20, 30]subset2 = numbers[:3] # 시작 생략 → 0부터subset3 = numbers[-3:] # 끝에서 3개 [50, 60, 70]# 2) 간격/역순evens = numbers[::2] .. 2025. 10. 3.
데이터 분석과 오픈소스 오픈소스 기반 데이터분석1) 데이터 분석의 정의와 중요성핵심 정의데이터 분석: 데이터를 정리·처리·변환하여 유의미한 정보(인사이트) 를 도출하고 의사결정에 활용하는 일련의 과정.왜 중요한가인사이트·가치 창출: 숨은 패턴/원인 파악 → 신규 기회 발굴.프로세스 개선: 비효율 제거, 비용·시간 절감.사회 문제 해결: 공공 보건, 교통, 치안 등 정책 의사결정 지원.데이터 기반 의사결정: 직관·경험 의존에서 근거 기반으로 전환.실무 예시PHM(예지보전): 계측 → 모니터링(이상탐지) → 진단(원인/영향) → 예측(고장 가능성) → 개선(정비 전략).도메인별: 개인화 마케팅, 대출 자동화, 스포츠 머니볼, 스마트 팩토리, 의료 맞춤 치료, 교통 신호 최적화 등.2) 데이터 분석 과정(주요 단계·목적·방법)전체 .. 2025. 10. 3.
FastAPI 기초 1. FastAPI 기본 구조와 핵심 개념1-1. FastAPI는 어떤 구조인가요?FastAPI 애플리케이션은 기본적으로 다음과 같은 형태로 구성됩니다:from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root(): return {"message": "Hello, FastAPI"}여기서 FastAPI()는 애플리케이션 인스턴스를 생성하고, @app.get("/")는 HTTP GET 요청을 처리할 라우트를 정의하는 부분입니다.1-2. FastAPI의 핵심 기반 기술ASGI: Asynchronous Server Gateway Interface의 약자로, 비동기 처리를 지원하는 Python 서버 표준입니다. FastAPI는 이 구조를 기반으.. 2025. 4. 11.
Python으로 만드는 LLM 기초 1. 기초 NLP 이론1. 토큰화 (Tokenization)정의자연어 문장을 컴퓨터가 처리할 수 있는 **단위(토큰)**로 나누는 과정이다.이 과정을 통해 단어, 서브워드, 글자 등으로 나눈다.주요 방식Whitespace Tokenization: 공백 기준 나눔 → I am happy → ['I', 'am', 'happy']WordPiece: 자주 쓰는 서브단어 단위로 쪼개기 (예: hugging → ['hug', '##ging'])Byte Pair Encoding (BPE): 자주 등장하는 문자 쌍을 병합 → 압축 효과 있음SentencePiece: 언어 독립적이며 띄어쓰기 없는 언어에도 잘 작동 (한국어, 일본어 등)중요 이유LLM은 정수 인덱스 기반 입력만 처리할 수 있음따라서 토큰화 후 정수 시퀀.. 2025. 4. 10.
Python 기초 1. 들여쓰기 = 코드 블록 (Java의 {} 역할)if x > 0: print("양수입니다") # ← 들여쓰기 된 줄만 if 블록중괄호 없이 들여쓰기로 코드 블록을 구분들여쓰기 안 하면 문법 오류 발생보통 공백 4칸 사용 (Tab은 피함)2. 변수 선언 시 타입 지정 안 함 (동적 타이핑)x = 10 # 정수x = "hello" # 문자열 (타입 변경됨)변수는 타입을 지정하지 않고, 값에 따라 자동으로 타입이 결정됨실행 도중에도 다른 타입의 값을 넣을 수 있음3. 세미콜론(;) 없음 → 한 줄에 한 문장print("hello") print("hello"); # 가능하긴 하지만 사용 XJava에서는 필수, Python에서는 생략이 원칙여러 줄 이어쓰기: \, 또는 괄호로 감.. 2025. 4. 10.
[Python] 데이터 시각화 Matplotlibimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdf = sns.load_dataset('penguins')## 산점도# scatter(): 산점도를 나타내냄. x축과 y축 정보를 입력# plt.show()를 통해 그래프를 출력한다.plt.scatter(df['flipper_length_mm'], df['body_mass_g'])plt.show()## 바 그래프df_group = df.groupby('species')['body_mass_g'].mean().reset_index()# bar(): 바 그래프. x축과 높이 정보(height)를 입력plt.bar(x=df_group['species'], height=df_group['body_ma.. 2025. 3. 16.
파이썬의 이해 파이썬(Python) 개요 및 특징 정리1. 파이썬 역사파이썬(Python)은 1991년 **귀도 반 로썸(Guido van Rossum)**이 개발한 프로그래밍 언어이다.ABC 언어의 후속 언어로 시작되었으며, 간결하고 직관적인 문법을 목표로 개발되었다.1.1 파이썬의 발전 과정1991년ABC 언어 후속으로 개발 시작1999년DARPA에 Computer Programming for Everybody 프로젝트 제안2000년Python 2.0 출시, 커뮤니티 중심 개발 체계 도입2008년Python 3.0 출시, 하위 호환성을 깨는 메이저 업데이트현재AI, 데이터 분석, 웹 개발, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 분야에서 활용파이썬(Python)이라는 이름의 유래영국 코미디 그룹 Monty Python's .. 2025. 3. 16.
[Python] 데이터 분석 (Pandas, Seaborn) pandasSeries와 DataFrame의 기능을 제공하는 파이썬 패키지. 주로 pandas 전체를 pd라는 이름으로 import 해서 사용pandas 설치pip install pandaspip install seabornSeriesimport pandas as pddict_data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} series = pd.Series(dict_data)seriestype(series)# pandas.core.series.Seriesseries.Index# Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')series.values# array([1, 2, 3])list_data = ['a', 'b' , 'c']series_2 = pd.Series(list_.. 2025. 1. 14.

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