오늘은 딕셔너리에 대해 배웠다. 예전에 자바에서 비슷하게 배운 hashmap 같은 것과 비슷한데 내가 공부를 깊게 안해서 그런가 파이썬은 독특해서 그런가 처음 보는 것도 많고 응용할 것도 많고 신기하다. 천천히 꾸준하게 하자. class_score = {} print(type(class_score)) class_score['Mike'] = 83 class_score['Alice'] = 92 class_score['Tina'] = 79 class_score['Ron'] = 88 print(class_score['Alice']) if "Paul" in class_score: print("Paul 있습니다.") else:print("Paul 없습니다.") 빈 딕셔너리에 key, value 값을 넣고 내가 잘 ..

오늘은 지난 시간에 배웠던 것을 간단하게 복습을 하고 역시 간단한 문제들을 풀었다. 저번 주에 잠깐 봤던 isdigit()를 input에 활용했다. 이게 사실 전에 검색했을 때 잠깐 봤던 것인데 어떻게 활용하는 것인지를 잘 몰라서. range가 좀 헷갈린다. 파이썬 3부터는 range가 객체로 바뀌었다고 한다. 파이썬 2.7에서는 range가 리스트를 만드는데 파이썬3 버전은 range객체를 만든다고 한다. x = [49,-17,25,102,8] for i in x: print(i*10, end=' ') 이렇게 end를 써서 가로 정렬 하는 것도 알아두자. for i in range(10,0,-1): print(i*"*") for i in reversed(range(10)): print(i*"*") 역순..

오늘은 어떻게 보면 기본이라고 할 수 있지만 정말 빈번하게 쓰이는 문법들을 연습했다. 모르는 것 위주로 정리하자. 파이썬에서의 in : 잘 안쓰던 것이긴 하다. fruits = ['apple', 'banana', 'orange'] print('apple' in fruits) # True print('grape' in fruits) 이런 식으로 해서 Boolean 값을 뱉는다. message = 'Hello, world!' print('world' in message) # True print('Python' in message) 문자도 가능하다. 집합도 가능하다. colors = {'red', 'green', 'blue'} print('green' in colors) # True print('yellow'..

예전에 공부를 깔짝깔짝 했더니 역시 모르는 것들이 많이 나왔다. 우선 슬라이싱. start,stop,step이 있다. test = 'Hello Python' reverse = test[::-1] print(reverse) nohtyP olleH 이렇게 나온다. 끝에서부터 출력하는 방식이다. 희한하다. 끝에서부터 찍는다니. 그리고 부동소수점을 찍을 때는 :.5f 이런 식으로 소숫점 표시할 자리까지 찍으면 된다. 제곱근은 math 라는 모듈을 임포트 해서 sqrt를 가져와야 한다. math라는 모듈이 있다. import math radius = 3 #pi : 파이. 메스 모듈 안에 이미 정의되어 있는 메소드더라. #pow : r의 제곱을 표현 area = math.pi * math.pow(radius,2)..

오늘부터는 파이썬 시작이다. 티오베라는 사이트에서 보니까 파이썬 점유율이 제일 높다. https://www.tiobe.com/tiobe-index/ TIOBE Index - TIOBE Home » TIOBE Index TIOBE Index for May 2023 May Headline: Where is that new programming language? It has been stated before, programming language popularity is rather stable. If we look at the first 10 programming languages in the TIOBE index, then C# is www.tiobe.com 파이썬이 제일 높고.. C 관련 언어 점유율이..

오늘 시작은 철광석 중 어떤 것이 가격변동이 적은지에 대한 테스트를 진행했다. 가격 변동성이 적은 것을 구할 때는 데이터의 분산 혹은 표준 편차를 확인해야 한다. 복습도 좀 하자. 분산 : 각 데이터 값과 평균값의 차이를 제곱한 값의 평균. 표준편차 : 분산의 제곱근. 따라서 분산과 표준편차가 작으면 데이터가 중심에 모여 있으며, 변동이 적다는 것을 의미한다. 우선 철스크랩 표준 편차는 약 70, 분산은 5020 열연의 표준 편차는 약 91, 분산은 8326 냉연의 표준 편차는 131, 분산은 17176 따라서 철스크랩의 편차가 가장 작은 값을 나타냈기 때문에 철스크랩의 가격 변동성이 가장 적다는 결론을 냈다. 또 직접적인 경우는 아니지만 가격 변동이 큰 상품인 경우는 왜도가 큰 값이 나타날 수 있고 데..