Untitled Archive

[ 클래스와 객체 ]1. 시간 추척 클래스     - 메서드와 속성 이름 동일 에러발생2. 직원 관리 시스템     - 클래스 메서드 관련 메모3. 프랜차이즈 레스토랑 예약 관리 시스템     - 데이터 유효성(시간 추적 클래스)실습 설명시간을 관리하고 추적하는 TimeTracker 클래스를 구현하는 프로젝트를 시작합니다. 시간 관리 기능은 특히 프로젝트 작업, 운동, 공부 시간 등 다양한 활동의 지속 시간을 측정하는 데 유용합니다.TimeTracker 클래스는 다음 기능을 제공해야 합니다:시작 시간 설정: 사용자가 활동을 시작할 때의 시간을 기록합니다.종료 시간 설정: 사용자가 활동을 종료할 때의 시간을 기록합니다.경과 시간 계산: 활동의 시작과 종료 사이의 시간 차이를 계산합니다.이 클래스의 인스턴스..

1. np.linalg.norm()= np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False): 벡터 or 행렬의 norm을 계산해주는 함수이다.(norm : 벡터 or 행렬의 크기 또는 길이를 나타내는 척도)(파라미터)'x' = 벡터 or 행렬 / 숫자형 데이터 타입'ord' = norm의 유형 설정 / 유효한 norm의 유형'axis' = norm을 계산할 축을 지정하는 옵션 / 'x'의 차원 범위 내에 있어야함'keepdims' = 결과 배열의 차원을 유지의 유무 설정 2. np.power(m,n): 'm**n' 제곱을 계산해주는 메서드 3. np.allclose(): 두 개의 배열을 비교해서 거의 동일한지 확인하는 메서드: 두 배열의 각 요소가 주어진 허..

1. np.array.tolist(): Numpy를 List로 변환한다. 2. np.array(list): List를 Numpy로 변환한다. 3. np.pad()= np.pad(array, pad_width=((a,b),(c,d)), mode='constant',constant_values=0): array = 패딩을 추가할 배열: pad_width = 패딩의 크기를 결정한다. -> 데이터를 추가해서 테두리를 몇 줄을 만들 것인지 설정한다. : pad_width = a : 위쪽 행 / b : 아래 행 / c : 왼쪽 열 / d : 오른쪽 열: mode = 'constant' : 기본값 : 특정한 값으로 일정하게 테두리를 추가한다.: mode = 'edge' : 원본 array 배열 경계의 값으로 테두리 ..

"isinstance()"함수: isinstance(확인하고 싶은 데이터 값(인스턴스), 확인하고 싶은 데이터 타입(데이터or클래스타입))= 데이터 타입을 확인하는 함수 "isalpha()"함수= 알파벳인지 확인한다. "isdigit()"함수= 숫자인지 확인한다. "isalnum()"함수= 알파벳 or 숫자인지 확인한다. [예외 처리 방법]: try, except, else, finally (try): 에러가 발생할 것 같은 것을 예외 처리를 하고 싶은 곳을 찾아서 작성한다. (except): 에러가 발생했을 때 처리할 코드를 작성한다. (else): 에러가 발생하지 않았을 때 거치는 구문이다.: 단, 단독으로 사용이 불가능하다.(ex. try+else) --> try + except + else (fi..

[ Tuple_튜플 ] (튜플 생성) : 소괄호()를 이용하여 생성한다. → tuple 괄호 생략 가능(필수 조건이 아님) : 각 요소는 쉼표 (,)로 구분한다. : 다양한 자료형 포함 가능하다. ex) list = (10,3,14,False,"Hello World") : tuple() 함수를 이용하여 생성 가능하다. : 여러 개의 값을 변수에 할당하여 생성 가능하다. (튜플 패킹 때문에 가능함) cf) 튜플 패킹? -> 여러 개의 값을 하나의 튜플로 묶는 것을 말한다. : 비어있는 튜플 = () : 값이 하나만 있는 튜플 = (3,) --> 이와 같이 콤마 하나를 마지막에 붙여야한다. : 값이 중복될 수 있다. : 튜플의 요소 값은 변경하거나 삭제할 수 없다. --> 값이 변하지 않는다. / 수정과 삭..

1. np.nditer(): 다차원 배열을 반복한다.: 배열 요소에 대한 연산을 수행한다.: 브로드캐스팅을 처리하는 데 유용하다.(단, 브로드캐스팅 규칙 이해한 후 사용하기) 2. np.flatten(): 다차원 배열을 일차원 배열로 변환한다.: 이 함수를 이용하면 for 루프를 사용해서 쉽게 반복할 수 있다. 3. np.linspace(start=구간시작점, stop=구간 끝점, num=구간 내 숫자 개수): '구간 끝점'을 포함하지 않고 싶다면, endpoint=False로 한다.: 숫자 사이의 간격이 얼마인지에 대한 값을 같이 반환하고 싶다면, retstep=True로 한다.: 단계의 개수를 지정할 수 있다. 4. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=..

1. np.any(): 배열의 데이터 중 조건과 맞는 데이터가 있다면 True, 전혀 없다면 False 를 반환한다. 2. np.all(): 배열의 데이터가 전부 조건과 맞으면 True, 하나라도 다르면 False를 반환한다. 3. np.where(조건, True일 때 출력값, False일 때 출력값): 배열의 데이터가 조건에 맞다면 True일 때의 출력값으로 맞지 않다면 False일 때의 출력값으로 반환한다. 4. np.isnan(): 배열의 데이터에 nan이 존재하면 nan의 인덱스에 True, 아니라면 False를 반환한다. 5. np.allclose(배열1,배열2,equal_nan=True): 두 개의 배열을 비교하여 거의 동일한지 확인하여 주어진 허용 오차 범위 내에 있는지 확인하여 True, ..

1. 'isinstance' 함수 isinstance(확인하고자 하는 데이터 값, 확인하고자 하는 데이터 타입) 출력 : 인스턴스와 같다면 True, 다르면 False 2. 'count' 함수 (문자열or변수or리스트---).count(찾고자하는 문자열or패턴) 출력 : (찾고자하는 문자열or패턴)의 개수 text = 'python is a popular programming language.' print(f"Number of occurrences: {text.count('p')}") 출력 : Number of occurrences: 4 3. 문자열에서 문자 또는 패턴 찾기 변수.find(찾고 싶은 문자, 찾기 시작할 위치) 'find' 함수 = 문자열에서 특정 문자를 찾고 반환한다. 단, 찾고자 하는..