지식나누기 84

조건문

1. 제어구조 제어구조는 동작의 흐름이나 순서를 처리하는 방법으로, 3가지 형태가 있으며, 순차구조(sequence structure), 선택구조(selection structure), 반복구조(iteration structure)입니다. 순차구조는 명령들이 순차적으로 실행되는 구조, 선택구조는 둘 중의 하나의 명령을 선택하여 실행되는 구조, 반복구조는 동일한 명령이 반복되면서 실행되는 구조로서 순서도는 [그림] 제어구조 유형과 같습니다. 2. 조건문 if 문, if~else문, if~elif 문이 있고, 조건문 안에 다른 조건품이 포함되어 있는 다중 if문이 있습니다. (a) 단순 if문 파이썬은들여 쓰기가 매우 중요합니다. if 문 다음에 ‘실행할 문장’은 if 문 다음 줄에서 들여 쓰기를 해서 작성..

연산자과 수식

1. 연산자 종류 수식(expression)은 연산자(operator)와 피연산자(operand)로 이루어집니다. 아래의 3과 10은 피연산자이고, +는 연산자입니다. 3 + 10을 수식이라고 합니다. 3 + 10 연산자 종류는 산술, 비교, 논리, 대입 연산자로 구분됩니다. 산술연산자 + - * / //(몫) %(나머지) **(승수) 비교연산자(결과는 참과 거짓 임) = ==(같다) !=(같지 않다) 논리연산자 and or not 대입연산자, 복합대입연산자 = += -= *= /= //= %= 1) 산술연산자 연산자 의미 예 결과(a값) + 더하기 a = 10 + 3 13 - 삐기 a = 10 - 3 7 * 곱하기 a = 10 * 3 30 / 나누기 a = 10 / 3 3.33333 // 나누기하여 몫..

입력(input)과 출력(print) 함수

1. 입력함수input()은 사용자가 키보드로 입력한 내용을 문자열로 저장합니다.사용자가 키보드로부터 입력을 받아 a라는 변수에 값을 저장합니다. 하지만 아래와 같이 250 숫자로 입력을 했지만, 데이터 형을 출력한 결과 즉 문자열임을 주의해야 합니다. input("메시지") : 사용자에게 입력을 받을 때 메시지 즉 안내문구를 보여줍니다. "숫자를 입력하세요"라는 메세지와 함께 키보드로부터 데이터를 입력하고, 입력한 데이터(num)에 나누기 5를 출력하는 프로그램입니다. 하지만 오류가 발생했습니다. 이것은 num은 문자이기 때문에 연산을 할 수 없어서 발생하는 오류입니다. 오류를 해결하기 위해서는 데이터 형을 변환하는 함수가 필요합니다.  형변환 함수 : int() : 정수형, float() : 실수형..

변수와 데이터 형

1. 변수와 데이터 형변수(variable)은 데이터를 저장하는 저장공간입니다. 저장공간은 음식을 담는 그릇과 같은 역할로서 숫자(int, float), 문자(str), 불(bool : True, False)의 데이터를 저장하고 메모리를 확보합니다.변수를 선언하거나 사용하기 위해서는 변수명 생성시 규칙과 데이터 형에 대한 이해가 필요합니다. 변수명 사용 규칙 문자(A-z), 숫자(0-9), _(underscore)을 사용할 수 있지만 시작문자를 숫자로 할 수 없음(예 : 2mis:X, mis2:O)대문자와 소문자를 구분함. 예를 들어 MIS와 mis는 다른 변수(기억장소)로 인식함파이썬의 예약어는 사용할 수 없음. 예약어는 프로그래밍 언어에서 의미가 있은 단어임(예: if, for, int 등)파이썬의 ..

알고리즘 개념과 작성법

1. 알고리즘의 개념알고리즘은 컴퓨터를 이용하여 문제해결을 하고자 할 때 프로그래밍을 윈한 설계도 역할을 합니다. 알고리즘을 작성하는 방법은 크게 순서도(Flowchart)와 의사코드(Pseudo code)가 있습니다. 순서도는 논리적 구조와 작업의 순서를 그림으로 표현하는 것이고, 의사코드는 알고리즘을 서술형 문장으로 표현하는 방법입니다.       예를 들어, 환전하는 알고리즘을 의사코드와 순서도로 알고리즘을 작성해봅시다 의사코드순서도(flowchart)1) 환전할 원화 금액 moeny를 입력한다2) 여행할 국가 nation을 입력한다3) 만약 nation이 '미국'이면, exchange = money/13304) 만약 nation이 '유럽'이면, exchange = money/14505) 만약 na..

파이썬 시작하기

1. 파이썬 언어의 특징 2024년 2월(https://www.tiobe.com/tiobe-index/ ) 에 가장 많이 사용되는 언어가 파이썬 언어입니다. 파이썬 언어의 특징은 1) 강력한 기능이 무료 2) 읽기 쉽고 배우기 쉽다 3) 다양하고 강력한 외부 라이브러리가 있음 4) django 웹 프레임워크가 있고 웹개발도 가능 5) 사물인터넷과 잘 연동이 된다는 특징이 있습니다. 특히 강력한 라이브러리로 데이터 사이언스 또는 머신러닝 등을 쉽게 작업을 할 수 있습니다. 2. 파이썬 설치하기 (1) 다운로드 https://www.python.org/downloads/ 접속합니다. 윈도우용 최신버전은 아래의 "Download Python 3.12.2" 단추를 클릭하여 다운로드를 받습니다. Download ..

웹 크롤링을 위한 라이브러리(Selenium) 및 실습

1. 정적 웹페이지와 동적 웹페이지 웹페이지는 크게 정적 웹페이지와 동적 웹페이지로 구분됩니다. 정적페이지란 모든 클라이어트에게 동일한 내용을 보여주는 웹페이지입니다. 사용자가 URL을 통해 서버에 웹 페이지를 요청하였을 때, 서버 안에 이미 만들어져 있는 HTML 문서를 모든 사용자에게 동일한 내용을 보여주는 웹페이지 입니다. 예를 들어 포털에게 뉴스 서비스는 모든 사용자에에 동일한 정보를 보여줍니다. 동적페이지란 웹서버가 사용자(클라이언트)가 URL 을 통해 서버에 웹 페이지를 요청(request)했을 때, 서버는 사용자에 맞는 HTML 문서를 생성하여 사용자에게 응답(response)하게 됩니다. 사용자마다 요청 요구에 따른 서로 다른 정보를 제공합니다. 예를 들어 쇼핑몰의 장바구니, 또는 개인성적..

웹크롤링(Crawling)과 웹스크래핑(Scraping) 이란

1. 데이터의 형태 데이터는 정형데이터, 비정형데이터, 반정형 데이터로 구분됩니다. 정형 데이터(Structured Data)는 정해진 구조에 따라 저장된 구조화된 데이터입니다. 행과 열로 지정된 칸에 데이터를 저장한 형태로서 엑셀의 스프레드 시트 또는 관계 데이터베이스의 테이블이 대표적인 예 입니다. 이름 성별 나이 거주지 직업 요금 데이터사용량 휴대폰선호 서비스 선호도 홍길동 M 30 부산 학생 20000 4GB LG 5 송중기 M 25 경남 학생 30000 3GB 삼성 4 김시민 F 29 서울 교수 45000 2GB 아이폰 3 황주민 F 40 경북 회사원 60000 10GB 삼성 5 반정형 데이터(Semi- Structured Data)는 구조에 따라 저장된 데이터지만 정형 데이터와 달리 데이터 내..

컴퓨팅 사고에 관하여

1. 컴퓨팅 사고의 개념 지넷 윙 교수는 "컴퓨터 과학자뿐만 아니라 누구나 배워서 활용할 수 있는 보편적인 사고이자 기술"이라고 했고, 우리가 듣고, 읽고, 쓰기 등과 같이 컴퓨팅 사고력도 학습하고 익혀야 한다고 했습니다. 위키피디아에서는 "컴퓨터(사람 또는 기계)가 효과적으로 수행할 수 있도록 문제를 정의하고 그에 대한 답을 기술하는 일체의 과정"이라고 정의하고 있습니다. 이것처럼 컴퓨팅 사고(Computational Thinking)는 다양하게 정의하고 있습니다. 우리는 컴퓨터 사고는 "컴퓨터를 이용하여 문제를 해결하기 위한 논리적이고 창의적인 생각 방식"이라고 정의합니다. 2. 컴퓨팅 사고의 구성요소 컴퓨터 사고의 구성요소는 문제를 해결하는 절차라고 볼 수 있습니다. 분해(Decomposition)..

Pipeline(파이프 라인)의 개념과 활용하기

1. 파이프라인 개념 Pipeline은 데이터 전처리에서 학습까지의 여러 과정을 하나로 연결하는 것입니다. 데이터 전 처리 및 분류의 모든 단계를 포함하는 단일 개체를 만들 수 있습니다. 파이프라인을 사용할 때와 사용하지 않았을 때를 코딩해서 비교해서 확인하고자 합니다. 필요한 모듈을 import 하고, iris 데이터 셑을 불러옵니다. from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, class..

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