python4 Django를 사용하는 이유? 초반에 Django를 배울때의 마음가짐!!처음부터 꼼꼼하게 이해하는것은 방해가 될수도 있다. 원리를 다 알고 이해하려고 하기 보다는 도구를 잘 사용할 수 있는 방법을 익히고 도구를 잘 사용할 수 있으면 된것이다. 프레임워크가 그 도구이다!! (이해는 익숙해지고 난 뒤에 해도 늦지않다.) 다양한 프레임워크 중에서도 Django를 배워야하는 이유는 뭘까? *장고를 사용하는 이유*Python 기반 :Python을 사용해서 웹개발이 가능하므로 Django를 다루기위해 다른 언어를 배울 필요가 없다!!웹 프레임워크 : 웹을 만들기 위한 프레임워크이다. 빠른 웹개발을 위한 모든 것이 준비되어 있다.DRY(Don't Repeat Yourself)원칙 : 코드 중복을 최소로하는 개발 원칙을 따른다.모든것이 갖춰진.. 2024. 12. 13. 코딩 문제 : x 만큼 간격이 있는 n 개의 숫자 문제 설명함수 solution은 정수 x와 자연수 n을 입력 받아, x부터 시작해 x씩 증가하는 숫자를 n개 지니는 리스트를 리턴해야 합니다. 다음 제한 조건을 보고, 조건을 만족하는 함수, solution을 완성해주세요. 나의 풀이def solution(x, n): return [x * i for i in range(1, n+1)] 다른사람의 풀이def number_generator(x, n): # 함수를 완성하세요 y = [x]; for i in range(1,n): y= y + [x+x*(i)] return(y)# 아래는 테스트로 출력해 보기 위한 코드입니다.print(number_generator(3,5)) 아직도 파이썬은 너무 어렵다..... gpt.. 2024. 9. 26. (Python) NumPy 란 NumPy는 파이썬에서 과학적 계산과 수치 연산을 빠르게 처리할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 배열(Array)이라는 자료 구조를 제공하고, 이를 이용해 벡터화된 연산을 수행할 수 있어서 대규모 데이터를 다루거나 복잡한 수학 계산을 할 때 자주 사용됩니다.NumPy의 주요 기능과 특징1. 다차원 배열 (ndarray) NumPy의 핵심은 ndarray라고 하는 다차원 배열입니다. 배열은 동일한 데이터 타입을 가진 원소들의 집합이며, NumPy 배열은 파이썬의 리스트(list)보다 빠르고 효율적입니다. 배열은 1차원, 2차원, 3차원 등 여러 차원으로 확장될 수 있습니다. - 1차원 배열 (벡터):import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) .. 2024. 9. 25. (Python) pandas 란 Pandas는 데이터 분석과 처리에 매우 유용한 파이썬 라이브러리로, 특히 표 형태의 데이터를 다루는 데 최적화되어 있습니다. 데이터 과학, 금융, 통계 등의 분야에서 데이터를 쉽게 다루고 분석할 수 있도록 돕습니다.Pandas의 주요 개념과 기능1. 데이터 구조: Pandas는 데이터를 저장하고 조작하기 위해 두 가지 주요 데이터 구조를 사용합니다. - Series: 1차원 배열로, 엑셀의 한 열(Column)처럼 생각할 수 있습니다.import pandas as pds = pd.Series([1, 3, 5, 7])print(s) 결과:0 11 32 53 7dtype: int64 - DataFrame: 2차원 테이블 구조로, 엑셀의 전체 스프레드시트처럼 행(Row)과 열(Column)로 .. 2024. 9. 25. 이전 1 다음
