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pandas 패키지
pandas 패키지· ≒ 판다스· 테이블 형태의 데이터를 다루기 위한 데이터프레임(DataFrame)자료형을 제공합니다.· 자료의 탐색이나 정리에 아주 유용하여 데이터 분석을 위한 고수준의 자료구조와 시계열 기능을 제공하고 있어 데이터 처리와 분석에 필수적인 라이브러리입니다.· 2008년도에 Wes McKinney에 의해 시작되었으며 R 언어에서 제공하는 데이터프레임 자료형(data.frame 자료구조)을 파이썬에서 제공하기 위한 목적으로 만들어졌습니다.· 현재 다양한 기능이 추가되면서 대규모 프로젝트로 성장하였습니다.· pandas의 DataFrame은 엑셀의 스프레드시트와 비슷한 테이블 형태를 가집니다. pandas는 이 테이블을 수정하고 조작하는 다양한 기능을 제공합니다.· 전체 배열의 원소가 동일..
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인터페이스 선언 형식
인터페이스 선언 형식 · interface 키워드를 사용하여 정의합니다. · 인터페이스 내에는 프로퍼티, 인덱서, 이벤트 또는 추상 메서드들만 정의할 수 있습니다. · 인터페이스를 사용하기 위해서는 일반 클래스에서 구현(implements)을 해야 합니다. · 일반 클래스에서 "콜론(:)"을 사용하여 특정 인터페이스를 구현하겠다고 명시해야 합니다. 이후 명시한 인터페이스가 가지는 추상 메서드들은 구현 받은 클래스에서 하나도 빠짐없이 Overriding(재정의)해야 합니다. · 인터페이스 정의 시에는 (메서드와 같은) 내부 멤버들에 대해 public과 같은 접근 제한자를 사용하지 않습니다.
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유비쿼터스(Ubiquitous)
유비쿼터스(Ubiquitous) · 시간과 장소에 구애받지 않고 언제나 정보통신망에 접속하여 다양한 정보통신서비스를 활용할 수 있는 환경을 의미합니다. 심지어 사용하는 사람은 정보통신망에 연결이 되어 있다는 것을 의식하지 않고도 자연스럽게 일상에서 통신 서비스를 이용할 수 있습니다. · 여러 기기나 사물에 컴퓨터, 정보통신기술을 통합하여 사용자가 네트워크나 컴퓨터를 의식하지 않고 언제, 어디서나 자유롭게 접속할 수 있는 환경을 말하는 것입니다. · 이러한 환경은 유비쿼터스 컴퓨팅을 전제로 구현되어, 사물 인터넷으로 발전해 갑니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Ubiquitous_computing http://bit.ly/34GUesN http://bit.ly/34G3X2A htt..
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집합(set) 자료형의 특징
집합(set) 자료형의 특징 · 리스트나 튜플은 순서가 있기(ordered) 때문에 인덱싱(indexing)을 통해 자료형의 값을 얻을 수 있지만 set 자료형은 순서가 없기(unordered) 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없습니다. 이는 마치 딕셔너리와 비슷합니다. · 중복을 허용하지 않습니다. 집합을 인덱스로 접근하기 · 딕셔너리도 set고 마찬가지로 순서가 없는 자료형이여서 인덱싱을 지원하지 않는다. · set 자료형에 저장된 값을 인덱싱으로 접근하려면 리스트나 튜플로 변환한 후 사용 해야 합니다. · 중복을 허용하지 않는 set의 특징은 자료형의 중복을 제거하기 위한 필터 역할로 종종 사용되기도 합니다.
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집합의 크기(cardinality; 카디널리티)
집합의 크기(cardinality; 카디널리티) · 집합이 가지는 원소의 갯수를 의미합니다. · len()함수를 사용하여 집합의 원소 갯수를 구할 수 있습니다.
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set 자료형
set 자료형 · 리스트나 튜플 등을 set으로 변경하기 위해서는 set() 생성자를 사용합니다.· 리스트에 중복된 값들이 있을 때, 중복 없이 Unique한 값만을 얻고자 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. {value, value, ...}