(중요)15. numpy
numpy는 계산을 위한 라이브러리로서, 다차원 배열을 처리하는데 필요한 여러 기능을 제공하는 패키지입니다. 다차원 배열을 강력하게 처리할 수 있어, 데이터 처리와 머신 러닝 등 많은 곳에서 사용하게 됩니다. 1. numpy로 바꾸기 위해서는 리스트를 np.array()로 감싸서 사용합니다. a = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a) # 출력 # [1, 2, 3, 4] print(a.shape) # 출력 # (4, ) , 크기 나타냄 2. 2차원 배열을 형성할 수 있습니다. 아래 b행렬은 2행 3열의 행렬입니다. b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(b.shape) # 출력 # (2, 3) print(b[0][0]) # 출력 1 3. 특이한 특징을 지니..
2021. 1. 14.
13. Extra Data Structure - 4, heapq
힙큐(heapq)는 우선순위 큐로서(priority queue), 우선순위를 가지는 아이템을 먼저 뽑을 수 있습니다. ex) a = [] heapq.heappush(a, 1) heapq.heappush(a, 3) heapq.heappush(a, 2) heapq.heappush(a, 4) print(a) print(heapq.heappop(a), heapq.heappop(a), heapq.heappop(a), heapq.heappop(a)) # 출력 값 # [1, 3, 2, 4] # 1 2 3 4
2021. 1. 13.
10. Extra Data Structure - 1, defaultdict, counter
defaultdict는 collections라는 내장 dictionary에 포함되어 있습니다. 이는 함수 이름 그대로, default 값을 가진 dict를 자동으로 만들어 줍니다. ex) list_a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a', 'a', 'a', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'e', 'e', 'e', 'c', 'c', 'c'] from collections import defaultdict count = defaultdict(int) # count는 어떤 key값을 받을 때 자동적으로 value의 기본값을 int로 하게 됨 for word in list_a: count[word] += 1..
2021. 1. 13.