함수, 클래스, 인스턴스, numpy로 배열 만들기

파이썬 기본

6. 함수

계산 로직을 저장해 놓은 것 = 함수 = 메서드

def method(data):
		return ((Data+2)*4)

def 함수명(인수):
		처리

7. 클래스와 인스턴스

데이터와 계산 로직을 묶은 것 = 클래스

class smaple_class:
			def _init_(self, data1, data2):
					self.data1 = data1
					self.data2 = data2
			def method2(self):
					return(self.data1 + self.data2)

class 클래스명:
			def 함수명1(인수):
					함수명1의 처리
			def 함수명2(인수):
					함수명2의 처리

인스턴스 = 클래스의 실체. 클래스는 데이터 구조

sample_instance = samlple_clss(data1=2, data2=3)

8. if 문을 사용한 분기

data =1
if(data < 2):
	print("2보다 작음")
else:
	print("2이상")

-> 2보다 작음

9. for 문을 사용한 반복 실행

range(0, 3)
-> 0부터 시작해서 3개 범위를 표시함
-> 0,1,2

for i in range(0, 3):
		print(i)
0
1
2

for i in range(0, 3):
		print("hello")
hello
hello
hello

4. numpy pandas 기본

3. 리스트

4. 행과열

5. 배열

numpy에 작성되어있는 클래스를 가져다 쓰는 것임.

sample_array = np.array([1,2,3])
sample_array
->
array([1,2,3])

sample_Array*2
->
array([2,4,6])

2차원 배열 만들기도 가능

s_array = np.array(
		[[1,2,3]
		[2,4,6]])
s_array
->
array([[1,2,3]
		[2,4,6]])

s_array.shape
->
(2,3)

6. 등차수열 만드는 법

np.arange 함수 사용. start, stop, step(차잇값)

np.arnage(start =1, stop = 6, step = 1)
->
array([1,2,3,4,5])

np.arrange(0.1, 0.8, 0.2)
->
array([0.1, 0.3, 0.5, 0.7])

7. 여러가지 배열을 만드는 법

np.tile

np.tile("a", 5)
->
array([a,a,a,a,a])

np.zeros([2,3])
->
array([0., 0., 0.],
			[0., 0., 0.])

8. 슬라이싱

d1_array = np.array([1,2,3,4,5])
d1_array[0]
->
1

d1_array[1:3]
->
array([2,3])

9. 데이터프레임

sample_df = pd.Dataframe({
		'col1' = sample_array,
		'col2' = sample_array*2,
		'col3' = ["a", "b", "c", "d," "e"]
})
print(sample_df)