python 19

복사

얕은 복사(Shallow Copy)최상위 객체만 복사하고 중첩된 객체 내부의 데이터는 복사되지 않음객체 내부에 포함된 중첩 객체는 원본과 동일한 참조를 가짐리스트나 딕셔너리 같은 가변 객체에 주로 해당복사본의 일부가 변경될 경우 원본도 영향을 받을 수 있음1차원 리스트나 데이터 구조가 간단한 경우copy 모듈의 copy 함수 사용import copy# 원본 리스트list_a = [1, 2, [3, 4]]# 얕은 복사list_b = list_a[:]list_c = copy.copy(list_a)# 복사본 수정list_b[0] = 10list_c[2][0] = 100print("원본 리스트:", list_a)print("복사본 리스트 b:", list_b)print("복사본 리스트 c:", list_c)# ..

카테고리 없음 2025.01.27

프로그래머스_배열 만들기 2

문제 설명정수 l과 r이 주어졌을 때, l 이상 r이하의 정수 중에서 숫자 "0"과 "5"로만 이루어진 모든 정수를 오름차순으로 저장한 배열을 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요.만약 그러한 정수가 없다면, -1이 담긴 배열을 return 합니다.예) 5 이상 555 이하의 0과 5로만 이루어진 정수는 작은 수부터 5, 50, 55, 500, 505, 550, 555가 있습니다. 따라서 [5, 50, 55, 500, 505, 550, 555]를 return 합니다. Answer 1반복문의 범위를 l 이상 r 이하로 설정정수를 문자열로 변환, 0과 5로만 이루어진 정수인지 확인하는 변수 check_num 설정문자열의 문자가 0과 5가 아니면 check_num을 false로 바꾸기chec..

카테고리 없음 2025.01.23

파이썬 문제_4

재귀함수 (Recursive Function)자기 자신을 호출하는 함수복잡한 문제를 작은 문제로 나누어 해결할 때 사용종료 조건이 있어야 무한 루프에 빠지지 않음def recursive_function(parameters): #종료 조건 if condition: return result #호출 return recursive_function(modified_parameters) 정수의 팩토리얼 계산# 정수를 받아 그 정수의 팩토리얼을 계산하는 재귀함수def fac(n): if n  숫자 리스트를 받아 재귀적으로 최대 값을 찾는 함수def check_max(n): if len(n) == 1: return n[0] return n[0] if..

카테고리 없음 2025.01.02

prod 함수

prod 함수객체의 행이나 열의 곱을 계산하는 함수 Numpy  np.prod(): Numpy 배열이나 데이터프레임에서 사용 배열, 리스트, 데이터프레임에서 모든 값의 곱 계산축을 지정하면 행 또는 열 단위로 계산 가능import numpy as nparr = [1, 2, 3, 4]result = np.prod(arr)print(f"전체 곱: {result}")#결과#24matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #2차원 배열result_col = np.prod(matrix, axis=0) #각 열의 곱result_row = np.prod(matrix, axis=1) #각 행의 곱print(f"열 단위 곱: {result_col}")print(f"행 단위 곱: {result_r..

카테고리 없음 2024.12.31

프로그래머스_외계 행성의 나이

문제 설명우주여행을 하던 머쓱이는 엔진 고장으로 PROGRAMMERS-962 행성에 불시착하게 됐습니다. 입국심사에서 나이를 말해야 하는데, PROGRAMMERS-962 행성에서는 나이를 알파벳으로 말하고 있습니다.   a는 0, b는 1, c는 2, ..., j는 9입니다. 예를 들어 23살은 cd, 51살은 fb로 표현합니다. 나이 `age`가 매개변수로 주어질 때 PROGRAMMER-962식 나이를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. Answer 1- chr()을 이용해서 숫자를 문자(아스키코드)로 변환- 리스트의 인덱싱을 사용해서 숫자를 해당 문자로 가져오기 - `answer`에 추가하여 값을 반환def solution(age): answer = '' alph = [..

카테고리 없음 2024.12.26

git_pull, commit message, branch

-remote가 가장 최신 버전일 때 변경사항(커밋)을 로컬로 가져오기 git pull origin master .gitignore 파일은 무시해야 하는 파일이나 폴더 적기 (캐시파일 같은거,,)- gitignore.io 사이트에서 프로젝트에서 쓰일 법한 언어, 환경, 툴(윈도우s, 맥os, 파이썬, 파이참, 비쥬얼스튜디오코드, 장고 등)을 작성 전체 복사 -> gitignore 파일에 전체 붙여넣기 -> 저장 계속 gitignore 파일을 수정(커스텀)하면서 쓰기 - 한번도 comit 되지 않았을 때 gitignore 파일에 넣어야함 -> 이미 커밋했는데 지울 수 없음 - 빈 파일이라도 일단 만들어놓기!(중요)  커밋메세지git commit -m '~~': 한 줄 커밋메세지 작성git commit하고 ..

카테고리 없음 2024.12.19

프로그래머스_ 개미 군단

문제 설명개미 군단이 사냥을 나가려고 합니다. 개미군단은 사냥감의 체력에 딱 맞는 병력을 데리고 나가려고 합니다. 장군개미는 5의 공격력을, 병정개미는 3의 공격력을 일개미는 1의 공격력을 가지고 있습니다. 예를 들어 체력 23의 여치를 사냥하려고 할 때, 일개미 23마리를 데리고 가도 되지만, 장군개미 네 마리와 병정개미 한 마리를 데리고 간다면 더 적은 병력으로 사냥할 수 있습니다. 사냥감의 체력 `hp`가 매개변수로 주어질 때, 사냥감의 체력에 딱 맞게 최소한의 병력을 구성하려면 몇 마리의 개미가 필요한지를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. Answer 1y = 5x1 + 3x2 + x3의 식을 토대로 코드를 짜보기 시작함5로 나눈 몫과 5로 나눈 나머지를 3으로 나눈 몫과 나..

카테고리 없음 2024.12.18

파이썬 문제_3

간단한 파이썬 문제들 중 몰랐던 개념, 어려웠던 문제, 남기고 싶은 코드 정리하기 .isalpha(), .isupper().isalpha(): 문자열이 알파벳으로 구성되어 있는지 확인 (알파벳 외의 문자가 있으면 False 반환)isdigit(): 문자열이 숫자로 구성되어 있는지 확인isalnum(): 문자열이 알파벳이나 숫자로 구성되어 있는지 확인.isupper(): 문자열이 대문자로 되어있는지 확인islower(): 문자열이 소문자로 되어있는지 확인lower(), upper(): 문자열을 소문자/대문자로 바꾸기#문자열의 첫 문자가 대문자인지 확인하는 함수def iscapital(word): if word[0].isalpha(): #문자열의 첫 문자가 알파벳이면 조건문으로, 아니면 다시 입력 ..

카테고리 없음 2024.12.12

파이썬 문제_2

간단한 파이썬 문제들 중 몰랐던 개념, 어려웠던 문제, 남기고 싶은 코드 정리하기  파이썬 문제_1간단한 파이썬 문제들 중 몰랐던 개념, 어려웠던 코드, 남기고 싶은 코드 정리하기end= " "리스트 요소를 하나씩 프린트 하는 것이 아니라 원하는 문자로 이어서 출력하기#1부터 44까지 짝수만 출minjung405.tistory.com 딕셔너리 키와 값 출력하기#{'apple': 111, 'banana': 222, 'cherry': 'babo'}의 모든 키와 모든 값을 순회하여 출력d = {'apple': 111, 'banana': 222, 'cherry': 'babo'}for k, v in d.items(): print(k, v)#결과:#apple 111#banana 222#cherry babo ..

카테고리 없음 2024.12.10

데이터 전처리 실습

이상 처리에 적합한 가상 데이터를 활용한 데이터 클리닝 문제 풀이 준비더보기데이터는 Pandas DataFrame 형식으로 제공하며, 각 열은 다음과 같은 속성을 가집니다:TransactionID: 거래 고유 IDCustomerID: 고객 고유 IDPurchaseAmount: 구매 금액 (USD)PurchaseDate: 구매 날짜ProductCategory: 제품 카테고리 (범주형 데이터)CustomerAge: 고객 나이CustomerGender: 고객 성별 (범주형 데이터)ReviewScore: 제품 리뷰 점수 (1~5 사이의 값, 결측값 포함import pandas as pdimport numpy as np# 가상 데이터 생성data = { 'TransactionID': range(1, 21),..

카테고리 없음 2024.12.10