기초 45

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (246, 247, 248, 249, 250)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 246. time 모듈, datetime 모듈 사용해서 1초에 한 번 현재 시간을 출력하는 코드를 작성하세요. import datetime import time for i in range(5): print(datetime.datetime.now()) time.sleep(1) for 구문을 통해 5초의 시간 제한을 두고 위 코드를 작성할 수 있습니다. 247. 모듈을 임포트하는 4가지 방식에 대해 설명해보세요. 단순히 모듈 전체를 가져오는 : import 모듈명 한 모듈에서 특정 함수만 가져오는 : from 모듈명 import 특정 함수 위 방법에선 특정 함수로 바로 불러와야 합니다. (모듈명을 호출하면 오류가 날 수 있습니다.) 모듈 전체를 가져오는 것보..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (241, 242, 243, 244, 245)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 241. datetime 모듈을 사용하여 현재 시간을 화면에 출력해보세요. import datetime now = datetime.datetime.now() print(now) datetime 모듈을 import 해옵니다. datetime.now() 함수로 현재시간을 불러옵니다. 해당 값을 print 합니다. 242. datetime 모듈의 now 함수의 리턴 값의 타입을 화면에 출력해주세요. import datetime now = datetime.datetime.now() print(type(now)) 이 출력됩니다. datetime의 모듈 클래스를 출력해줍니다. 243. datetime 모듈의 timedelta를 사용해서 오늘로부터 5, 4, 3, 2..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (236, 237, 238, 239, 240)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 236. 아래 코드의 실행 결과를 예측하세요. def 함수(num) : return num + 4 a = 함수(10) b = 함수(a) c = 함수(b) print(c) 각 함수대로 계산이 되므로 22가 출력이 됩니다. 237. 아래 코드의 실행 결과를 예측하세요. def 함수(num) : return num + 4 c = 함수(함수(함수(10))) print(c) 위 문제와 동일하게 연차적으로 발생하므로 똑같이 22이가 출력됩니다. 238. 아래 코드의 실행 결과를 예측하세요. def 함수1(num) : return num + 4 def 함수2(num) : return num * 10 a = 함수1(10) c = 함수2(a) print(c) 단순한 연속..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (231, 232, 233, 234, 235)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 231. 아래 코드를 실행한 결과를 예상하세요. def n_plus_1 (n) : result = n + 1 n_plus_1(3) print (result) 작동이 되지 않습니다. 함수 내부에서 지정한 변수는 함수 밖에서는 접근이 불가능합니다. 함수 내부의 값을 밖으로 전달하기 위해서는 return 함수가 필요합니다. 232. 문자열 하나를 입력받아 인터넷 주소를 반환하는 make_url 함수를 정의하세요. make_url("naver") www.naver.com def make_url(x): print("www."+x+".com") make_url("daum") 단순한 함수 작성법으로 코드 작성이 가능합니다. 233. 문자열을 입력받아 각 문자들로 구성..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (226, 227, 228, 229, 230)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 226. 입력 문자열을 한 줄에 다섯글자씩 출력하는 print_5xn(string) 함수를 작성하세요. date = input("문자를 입력해주세요. : ") def print_5xn(x): chunk_num = int(len(x) / 5) for y in range(chunk_num + 1) : print(x[y * 5 : y * 5 + 5]) print_5xn(date) 문자의 길이를 5로 나눠서 나온 값들을 따로 변수 설정합니다. 그 몫만큼 for 문을 돌려주면서 글자수를 정해주는 코드를 작성하면 가능합니다. 227. 문자열과 한 줄에 출력될 글자수를 입력을 받아 한 줄에 입력된 글자 수만큼 출력하는 print_mxn(string) 함수를 작성하세요..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (221, 222, 223, 224, 225)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 221. 입려고딘 문자열을 역순으로 출력하는 print_reverse 함수를 정의하세요. word = input("문자를 입력하세요. : ") def print_reverse(x): print(x[::-1]) print_reverse(word) 함수를 슬라이싱을 이용해서 만들고 그 함수를 출력하는 장치를 작성하면 가능합니다. 222. 성적 리스트를 입력 받아 평균을 출력하는 print_score 함수를 정의하세요. import re word = input("성적을 입력하세요. : ") num_li = list(re.sub(r"[^0-9]", "", word)) num_li2 = map(int, num_li) # list(num_li2) def print_..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (216, 217, 218, 219, 220)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 216. 이전 215번 문제에서 정의한 함수를 호출하세요. 파라미터는 "안녕하세요"로 입력하세요. word = input("문자 입력 : ") def print_with_smile(x): print(x, ":D") print_with_smile(word) Input 값에 입력만 하면 됩니다. 217. 현재 가격을 입력 받아 상한가(30%)를 출력하는 print_upper_price 함수를 정의하세요. word = input("가격 입력 : ") def print_upper_price(x): print(int(x)*1.3, "원") print_upper_price(word) 위 문제와 해결방안은 거의 다 똑같지만, 연산자 사용을 위해 int 형식을 취해주어..

K-MOOC 파이썬 머신러닝 공부 2일차 오전

머신러닝의 기초와 용어 K-Nearest Neighbors 1. K는 임의의 숫자를 의미(Hyperparameter) 2. 두 관측치의 거리가 가까우면 Y도 비슷함 3. K 개의 주변 관측치의 Class에 대한 majority voting(다수결) 4. Distance-based model, instance-based learning 1) 거리가 가장 가까운 관측치 3개를 골라 봤더니 그림처럼 발생 2) 두 관측치 사이의 거리를 측정할 수 있는 방법 5. K의 영향 - K는 KNN에서 Hyperparameter를 의미 - K가 클수록 Underfitting, 작을수록 Overfitting (K가 적을 때는 설정값이 적기 때문에 자세하게 분해해서 학습을 하는 것이면, K가 크다면 설정값이 많아서 설정한대로..

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 (211, 212, 213, 214, 215)

초보자를 위한 파이썬(Python) 300제 풀이 211. 함수의 호출 결과를 예측하세요. def 함수(문자열) : print(문자열) 함수("안녕") 함수("Hi") 안녕 Hi 함수의 적용이 되어, print 구문이 작동되었습니다. 212. 함수의 호출 결과를 예측하세요. def 함수(a, b) : print(a + b) 함수(3, 4) 함수(7, 8) 7 15 위 문제의 답안과 동일합니다. 213. 아래와 같은 에러가 발생하는 원인을 설명하세요. def 함수(문자열) : print(문자열) 함수() TypeError: 함수() missing 1 required positional argument: '문자열' 함수를 호출할 때, 반드시 하나의 파라미터를 입력하여야 합니다. 214. 아래와 같은 에러가 ..

K-MOOC 파이썬 머신러닝 공부 1일차

머신러닝의 기초와 용어 1. 머신러닝이란(개념) - 데이터를 컴퓨터를 통해 함수를 사용해서 스스로 학습시키고 예측을 하는 것을 의미 - 딥러닝도 머신러닝의 일종 - CPU와 GPU(그래픽카드, 병렬 계산) computing - Learning system의 구성 요소 ==> 환경(E, Enviroment), 데이터(D, data), 함수(M, model), 평가(P, Performance) - 평가 기준 : MSE(제곱 편차 평균) 2. 머신러닝 학습 개념 - Linear Regression : 선형 분석 (input과 out이 관계가 있다.) - MSE ==> 선형적인 관계이므로 ax = y 의 모양으로 발생 ==> 완벽히 그리는 것은 불가능에 가깝고, 오차가 적도록 만드는 것이 목표 ==> Learn..