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파이썬 리스트 len, append, insert, pop 파이썬 리스트 len, append, insert, pop¶파이썬 리스트 주요기능¶ len 리스트 길이 In [1]: # ex li = [2, 3, 5, 3] #리스트의 길이(자료량) len(li) Out[1]: 4 append 자료 추가 In [2]: # ex li = [1,2,3] # 리스트에 새로운 값 추가 li.append(4) li Out[2]: [1, 2, 3, 4] insert 원하는 위치에 특정 값 추가 In [3]: # ex li = [3, 5, 2, 4] # insert(a, b) a위치에 b 값 추가 li.insert(0, 10) #0번 위치에 10 추가 li Out[3]: [10, 3, 5, 2, 4] pop 원하는 위치에 값을 뽑고, 뽑은 값을 변수로 반환 In [4]: # ex .. 2023. 3. 15.
파이썬 판다스 데이터 프레임(dataframe) 생성 파이썬 판다스 데이터 프레임(dataframe) 생성¶ 목차¶ 주요 패키지 샘플 데이터 생성 CSV 파일 데이터프레임으로 불러오기 excel(엑셀) 파일 데이터프레임으로 불러오기 딕셔너리 내 리스트로 구성된 변수 데이터프레임으로 불러오기 리스트 내 딕셔너리로 구성된 변수 데이터프레임으로 불러오기 어레이로 구성된 변수 데이터 데이터 프레임으로 불러오기 In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 주요 패키지¶ In [2]: import pandas as pd import numpy as np 샘플 데이터 생성¶ 데이터 프레임 생성을 설명하기 위한 데이터 생성 코드 입니다. 데이터는 이름, 성별, 나이, 영어성적, 수학 성.. 2023. 3. 14.
파이토치 텐서 슬라이스와 인덱싱 pytorch tensor slice and indexing 파이토치 텐서 슬라이스와 인덱싱 pytorch tensor slice and index¶ In [1]: import torch import numpy as np 예시 tensor 생성 In [2]: # 예시 tensor 생성 tensor = torch.arange(9) tensor = tensor.reshape(3, 3) tensor Out[2]: tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 1번 위치 텐서 인덱싱 In [3]: tensor[1] Out[3]: tensor([3, 4, 5]) 2차원 인텍싱 In [4]: tensor[1][1], tensor[1, 1] Out[4]: (tensor(4), tensor(4)) 슬라이싱 In [6]: tensor[1:] Out[6.. 2023. 3. 13.
파이토치 텐서 모양 바꾸기 tensor reshape 파이토치 텐서 모양 바꾸기 tensor reshape¶ 텐서 예시 생성 In [2]: import torch tensor = torch.arange(9) tensor Out[2]: tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 텐서 모양 변경 In [3]: tensor.reshape(3, 3) Out[3]: tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 2023. 3. 13.
argparse 변수를 dict(json) 형태로 전환 하기 var/python argparse 변수를 dict(json) 형태로 전환 하기 var/python vars 를 이용하여 손쉽게 전환할 수 있습니다 ! # arg-parser 생성합니다. import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--arg1", default="data", type=str) parser.add_argument("--arg2", default="file", type=str) args = parser.parse_args() print(args) # vars 를 활용하여 arg-parser 를 dict로 전환합니다. args_dict = vars(args) print(args_dict) 코드실행 결과는 아래와 같습니다. ! 2023. 3. 9.
파이썬 tqdm_notebook, 주피터노트북 반복문 진행 바, 주피터노트북 tqdm, jupyter notebook tqdm 파이썬 tqdm_notebook, 주피터노트북 반복문 진행 바, 주피터노트북 tqdm, jupyter notebook tqdm¶ In [1]: from tqdm import tqdm_notebook import time # 경고무시를 위한 코드 import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') tqdm_notebook은 주피터노트북에서 반복문을 시행할때 진행률을 바 형식으로 보여주는 기능을 가지고 있읍니다. In [2]: for i in tqdm_notebook(range(0,10)): # 진행률을 천천히 보여주기 위해 매 반복문 마다 1초의 sleep을 걸어두었습니다. time.sleep(1) In [3]: # 노트 폭을 줄이는 코드 입.. 2023. 3. 9.
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