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numpy에서 제공되는 클래스인 c_와 r_은 입력받은 ndarray를 결합하여 새로운 ndarray를 빠르게 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이 때, c_와 r_은 ()이 아닌 []을 통해 ndarray를 입력받습니다. 1. r_ c_를 이해하기 위해서는 r_ 클래스를 먼저 이해해야 합니다. class CClass(AxisConcatenator): """ Translates slice objects to concatenation along the second axis. This is short-hand for ``np.r_['-1,2,0', index expression]``, which is useful because of its common occurrence. In particular, arrays..

PyQt에는 정말 다양한 위젯들이 있습니다. 텍스트를 입력받는 위젯부터 체크박스, 라디오 버튼, 콤보박스, 캘린더, 테이블 등등 GUI를 위한 기능들은 모두 있는 것 같습니다. 앞으로 틈틈이 정리를 하려하는데 오늘은 텍스트를 입력받을 수 있는 QLineEdit와 QTextEdit에 대해서 알아보려 합니다. 1. QLineEdit와 QTextEdit QLineEdit은 한줄로 된 문자열을 입력받을 수 있는 위젯입니다. 반면 QTextEdit은 여러 줄로 된 문자열을 입력받을 수 있습니다. 2. QLineEdit와 QTextEdit의 사용 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout from PyQt5.QtWidgets ..

랜덤 함수를 사용할 때마다 다시 찾아봐야해서 정리를 해두려 합니다. 제공하는 함수가 워낙 많아서 그 중에서 자주 사용하는 함수 몇 개만 추리겠습니다. 랜덤함수에 대해 좀 더 공부하고 싶으신 분은 help(random)을 통해 도움말을 보거나, random — 의사 난수 생성 — Python 3.10.5 문서 random — 의사 난수 생성 소스 코드: Lib/random.py 이 모듈은 다양한 분포에 대한 의사 난수 생성기를 구현합니다. 정수에 대해서는, 범위에서 균일한 선택이 있습니다. 시퀀스에 대해서는, 무작위 docs.python.org random 공식 문서를 확인하시면 좋을 것 같습니다. 1. choice( seq) import random random.choice([1, 2, 3, 4]) # ..

파이썬의 slice 클래스는 슬라이싱을 도와주는 클래스입니다. slice 클래스는 start, step, stop을 변수로 갖습니다. 하나의 인자를 가지는 경우 stop을 두 개의 인자를 가지는 경우 start, stop을 세 개의 인자를 가지는 경우 순서대로 start, stop, step을 순서대로 갖습니다. s1 = slice(5) # stop만 가짐 s2 = slice(1, 6) # start, stop을 가짐 s3 = slice(1, 10, 2) # start, stop, step을 가짐 슬라이스를 사용하면 슬라이싱이 가능한 객체에서 지정된 범위만큼 슬라이싱을 해줍니다. sample = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" nums_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7..

DataFrame에서는 반복문 사용을 지양하고 대부분 내장함수를 사용하여 데이터를 처리합니다. 문자열을 검색할 때 "in"이나 re 모듈을 사용해서 검색을 많이 하는데 오늘은 contains에 대해 공부해보려 합니다. import pandas as pd data = [['Scarlett johansson', 160], ['Christopher Robert Evans', 183], ['Robert John Downey Jr.', 174], ['Mark Ruffalo', 173]] df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'height']) print(df['name'].str.contains('Jr')) 1. contains contains 메소드는 조건에 해당하는 bool..

DataFrame의 인덱스를 초기화할 때는 DataFrame.reset_index() 메소드를 사용합니다. 대부분의 메소드가 inplace를 지원하듯(DataFrame을 반환하지 않고 DataFrame의 값을 변경함) reset_index도 inplace를 지원합니다. import pandas as pd sales = pd.read_excel('매출내역.xlsx') cancel = sales.loc[sales['매출금액'] < 0] cancel.reset_index(inplace=True) cancel 별도의 설정없이 reset_index를 사용하는 경우 index가 따로 빠져나옵니다. drop=True로 설정하면 index를 별도의 열로 갖지 않고 삭제가 됩니다. import pandas as pd s..

두 개의 데이터프레임이 있을 때, 한 쪽 데이터프레임의 속성값을 사용해 다른 데이터 프레임에서 행을 선택하는 방법에 대해 적어보려 합니다. 다음과 같이 전체 매출 DataFrame과 반품-취소 DataFrame이 있습니다. 반품-취소 DataFrame을 사용해 전체 매출 데이터에서 해당하는 행을 얻으려 합니다. import pandas as pd selected_rows = [] for idx, item in cancel_list.iterrows(): selected_rows.append(sales.loc[(sales['판매일자'] == item['판매일자']) & (sales['매출금액'] == item['판매일자'])]) selected_rows DataFrame의 iterrows 메소드는 DataF..

[Numpy] 다항식을 다룰 수 있는 polynomial class, poly1d 회귀방정식을 구하거나 수치 연산을 할 때 다항식을 다룰 일이 엄청나게 많습니다! Numpy에서는 다항식을 사용하기 쉽게 polynomial class를 제공하고 있는데 오늘은 이 polynomial class에 대해 공부해보 koosco.tistory.com 지난 번에 다항식을 다룰 수 있도록 해주는 numpy의 poly1d class에 대해 알아보았습니다. stack overflow에서 polynomial을 plot하는 내용의 질문을 보고 한 번 정리해두려 합니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np p = poly1d([1, 2, 1]) plt.plot(p) 위 다..

numpy에 일정 간격을 가지는 ndarray를 생성할 수 있는 함수에는 numpy.arange와 numpy.linspace가 있습니다. 상황에 따라 조금씩 다르게 사용되는 두 함수에 대해 정리해 보려 합니다. 1. arange - 생성되는 ndarray의 개수는 모르고, 간격만 결정합니다. 파이썬의 리스트와 거의 동일합니다. - arange는 총 4개의 인자를 받습니다. (start, stop, step, dtype) - arange(start, stop, step, dtype=None), start부터 stop까지 step 간격을 가지는 ndarray를 생성합니다. - 파이썬에서 제공되는 range함수와 거의 동일하게 작돟하며, stop은 ndarray에 포함되지 않습니다. - numpy의 ndarr..