1. 출력 ( print ) 

+) print를 사용할 때 ( , ) 를 사용하면 문자열을 연결하여 출력해줍니다. 

 

 

2. 변수 선언 및 주석 처리 

 

파이썬이 이해할 수 있는 자료형이면 어떤 데이터든 담을 수 있습니다. (R과 동일)

 

 

 

3. 변수명 규칙 

 

 

4. 수치형 : int, long, float, complex

 

- 정수(int) 

a 만 출력하면 out[ ] 과 함께 출력되고, print로 출력하면  out[ ]이 출력되지 않습니다.

 

type( ) : 자료형 확인 

 

- 실수(float) 

 

- 복소수(complex) 

 

 

5. 연산자 (+, -, * , /, //(몫), %, **(거듭제곱))

 

 

 

6. math 모듈을 이용한 계산 

 

 

- abs : 절대값 계산 함수

 

- round : 반올림 계산 함수

- trunc : 버림 계산 함수

 

- pow : 제곱 연산 함수 (.0) 단위까지 출력

 

- sqrt : 제곱근 연산 

 

- log : log 함수 연산 

 

 

7. 문자열 

문자열 표현 기호 : ( ' ' ), ( " " ) 를 구별하지 않습니다.   

 

 

- 문자열 데이터를 처음과 끝을 감싸주려고 할 때, 두줄 이상이 되면 error 

해결점 :  ( """ , """ ) 를 넣으면 error 없이 출력됩니다 (주석문으로 활용되기도 함) 

 

 

- 문자열 연산( + , * ) 

 

 

- 문자열 + 문장열 외 자료형의  + 연산은 허용 x 

문자열과 정수나 실수 값이 오게 되면 java는 뒤의 열을 문자열화 하여 동작시켰지만, python은 문자열의 데이터와 다른 자료형은 수행되지 않습니다. 

 

 

 

- 문자열 *  문장열 외 자료형의  * 연산은 허용 O (문자열 반복) 

 

- 배열의 형태로 인덱스를 넣어서 출력 (index 시작 : 0) 

[0:6] = 0 ~ 5 까지 출력 (6번 index 전까지 읽어옴 - spacebar 포함) 

 

 

- 5 ~ 11번까지 출력 

- 처음부터 출력 

- 마지막까지 출력 

- ( - ) 뒤에서 부터 출력 ( -1 ... ) 

 

- ( 시작 : 끝 : 카운팅) 출력 

- In  사용 (문자열에 조건 만족 =Ture, 불만족 False) 

 

- len 사용 ( 문자열 길이 변환 ) 

 

8. 형변환 

 

- str : 강제형 변환 - 입력 자료형 float -> 출력 자료형 str

- int : 정수로 강제 형변환 - 입력 자료형 str -> 출력 자료형 int (단, 문자형이 정수(숫자))

- float : 실수로 강제 형변환 - 입력 자료형 str -> 출력 자료형 float (단, 문자형이 실수(숫자))

- complex : 부소수로 강제 형변환 - 입력 자료형 str -> 출력 자료형 complex (단, 문자형이 복소수(숫자))

 

 

 

9. 10진수/2진수/12진수 

10진수  2진수 16진수
0 0000 0
1 0001 1
2 0010 2
3 0011 3
4 0100 4
5 0101 5
6 0110 6
7 0111 7
8 1000 8
9 1001 9
10 1010 10
11 1011 11
12 1100 12
13 1101 13
14 1110 14
15 1111 15

8 진수는 마지막 수를 7까지로 합니다. 

 

- hex() : 10진수 -> 16진수 

 

- 16진수-> 10진수변환 ( 별도의 함수 필요 x ) 

 

- bin( ) : 10진수-> 2진수변환

 

- 2진수-> 10진수변환 ( 별도의 함수 필요 x ) 

 

- oct : 10진수-> 8진수변환

 

- 8진수-> 10진수변환

 

10. 비교 연산자 

종류 : < (작다) , > (크다)  , =< (작거나 같다) . >=(크거나 같다) , == (같다) , != (같지 않다)

 

 

11. 논리 연산자 (and, or , not)

keyword의 형태로 사용됩니다. 

>>>not True
False

>>>not False
True

>>>not 0   --  0 = False 
True

>>>not -1(True)    
False

>>>not 1(True)
False

>>>not None(False) -- None은 0이 맵핑 되어 있다. 
True

>>>not ‘ABC’ # 비어 있지 않은 문자열 부정
False

>>>not ‘’ # 빈 문자열 부정
True

>>>not (1, 2, 3) # 비어 있지 않은 튜플 부정
False

>>>not () # 빈 튜플 부정
True

>>>not [] # 빈 리스트 부정
True

>>>not {} # 빈 딕셔너리 부정
True



---- False ---- 

>>>bool(False)
False

>>>bool(None)
False

>>>bool(0) 
False

>>>bool(0.0) 
False

>>>bool(‘’)
False

>>>bool([])
False

>>> bool(())
False

>>> bool({})
False



---- True ---- 

>>>bool(‘Hello’)
True

>>> bool(123)
True

>>> bool([1, 2, 3])
True

>>> bool((1, 2, 3))
True

>>> bool({1, 2, 3})
True

 

 

 

 

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아나콘다(Anaconda) 란?

: Anaconda는 실제로 conda, Python 및 150 개가 넘는 과학 패키지와 그 종속성과 함께 제공되는 소프트웨어 배포입니다. 응용 프로그램 conda는 패키지 및 환경 관리자입니다.

Anaconda는 Python에서 가장 일반적인 데이터 과학 패키지가 포함되어 있으므로 상당히 큰 다운로드 (~ 500MB)입니다.

 

아나콘다(Anaconda) 특징 

 

- Anaconda는 Python 기반의 개방형 데이터 과학 플랫폼입니다.  
- Anaconda의 오픈소스버전는 Python 및 R의 고성능 배포이며 데이터 과학을 위해 가장 많이 사용되는 Python,  R  및Scala 패키지중 100개 이상을 포함합니다.  
- Anaconda에 포함된 유명한 패키지인 의존성 및 환경 관리자인 conda를 사용하여 쉽게 설치할 수 있는 720개가 넘는 패키지에 액세스 할 수 있습니다. 

 

아나콘다를 사용 이유

 

- 아나콘다는 수많은 데이터 과학 패키지를 제공하기 때문에 데이터 작업을 시작할 수 있습니다.

- 콘도를 사용하여 패키지와 환경을 관리하면 사용할 다양한 라이브러리를 다루는 미래의 문제를 줄일 수 있습니다.

 

텐서플로(Tensorflow)  란?

텐서플로(TensorFlow)는 다양한 작업에대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다.  심볼릭 수학 라이브러리이자, 인공 신경망(딥러닝)같은 기계 학습 응용프로그램(머신러닝)에도 사용됩니다. 이것은 구글내 연구와 제품개발을 위한 목적으로 구글 브레인팀이 만들었고 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈 소스 라이선스로 공개되었습니다. 

텐서플로우(TensorFlow)는 데이터 플로우 그래프(Data flow graph)를 사용하여 수치 연산을 하는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 그래프의 노드(Node)는 수치 연산을 나타내고 엣지(edge)는 노드 사이를 이동하는 다차원 데이터 배열(텐서,tensor)를 나타냅니다. 유연한 아키텍처로 구성되어 있어 코드 수정없이 데스크탑, 서버 혹은 모바일 디바이스에서 CPU나 GPU를 사용하여 연산을 구동시킬 수 있습니다. 

 

- 텐서플로는 파이썬 API 를 제공하며 문서화가 약간 부족하지만 C/C++ API 도 제공합니다. 

 

 

1. 아나콘다(Anaconda) 다운로드 

anaconda.com/products/individual

 

Individual Edition

🐍 Open Source Anaconda Individual Edition is the world’s most popular Python distribution platform with over 20 million users worldwide. You can trust in our long-term commitment to supporting the Anaconda open-source ecosystem, the platform of choice

www.anaconda.com

Download를 눌러주세요. 

 

파이썬이 내장되어 있는데 파이썬 2점대 버전은 이제 추가적으로 업데이트 및 지원이 없어지기 때문에 3점대 버전을 다운로드 받도록 하겠습니다. 

 

 

 

관리자 권한으로 실행을 눌러서 설치해주세요~!! 

운영체제에 제한 없이 설치 되어 집니다. 

 

Next !!

 

 

I Agree !!

 

 

All Users !! (default) Next!!

 

 

Folder를 확인하고 Next 

 

 

Register Anaconda3 as the system Python 3.7 (default) , Install!!

 

 

 

Next!!

 

Next!!

 

Finish !!

 

 

다운 받았는데 받은 파일이 보이지 않을 때, 

 

보기에 가서 숨긴 항목이 보이도록 체크해주세요. 

 

숨김 항목의 체크를 풀어서 언제든 볼 수 있도록 해주세요. 언제든 프로그램 데이터를 확인할 수 있습니다. 

 

Anaconda Prompt 를 들어갑니다. 

 

 

python을 입력합니다. R 프로그래밍 언어와 똑같은 환경으로 사용할 수 있습니다. 

R과 같은 인터프린트 방식의 언어입니다. 

 

명령을 내리면 바로 실행되어지는 인터프린트 방식의 언어 입니다. 

 

 

 

2. 가상 환경 구성 및 텐서플로우 설치

 

1) 가상환경 구성 

 

파이썬 가상 환경 

: 파이썬에서 가상으로 작업 환경을 만들어서 문제가 발생시 원래 설치한 환경은 위치한 상태로 가상 작업 환경만 삭제하면되도록 지원해줍니다. 서버의 민감하기 때문에 서버를 오가다 보면 생길 수 있는 문제들을 방지해줍니다. 

 

- 가상환경list 확인명령.

 : conda env list

 

가상 환경을 만든적이 없기 때문에 하나만 존재합니다. 

 

- 가상환경(env_cpu) 생성하기.

 : conda create –n 이름 python=버전

    -n ( = name  : 가상환경 이름 ) , 옵션으로 python = 버전 

 

 

- 가상환경(env_cpu) 삭제 하기

 : conda remove –n 이름 

하나만 있으므로 지워진것을 확인할 수 있습니다. 

- 가상환경에 접속하기

 : conda activate 이름 

 

 

2) 텐서플로우 설치 

 

- 텐서플로우 설치 

 : conda install tensorflow

 

- conda 커널 설치 

 : conda install nb_conda

 

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Jupyter Note란? 

: 주피터 노트북(Jupyter Notebook)은 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행해 볼 수 있는 개발도구이다. 일반적으로 아나콘다(Anaconda)를 설치하면 Jupyter Notebook이 함께 설치되어 Jupyter를 사용할 수 있습니다. 물론Anaconda를 사용하지 않는 경우 pip 을 통해 Jupyter 패키지를 설치할 수도 있지만, 통상 Anaconda를 설치해서 사용할 것을 권장합니다. 

 

 

- 아나콘다를 다운받으면 Jupyter Notebook이 같이 다운받아 지지만 앞에서 설명한 가상환경에서 실행하기 위해서 

가상환경에 설치해줍니다. 

 

 

 

- conda 커널 설치 

 : conda install nb_conda

 

가상환경의 이름으로 Jupyter Notebook가 설치 되었습니다. 

 

브라우저로 편리하게 사용할 수 있도록 해줍니다. 

 

오른쪽 마우스를 눌러서 자세히 -> 파일 위치 열기 

 

Jupyter Notebook의 속성으로 들어갑니다 

 

"  " 를 지우고 적용 

 

 

계속을 눌러줍니다. 

 

prompt에 jupyter notebook --generate-cofig를 입력하고 실행합니다. 

 

제가 지정한 곳에 파일이 만들어집니다. 

 

notebook_dir 을 찾아서 주석을 풀고, 저장할 장소를 입력해주고 저장해줍니다. 

 

Juputer를 다시 실행해주면 제가 지정한 파일이 default 장소가 되어서 파일을 만들면 이곳에 저장됩니다. 

 

New 를 눌러서 파일을 만들어 줍니다. 

 

파일을 만들면 default 값으로 Untitled 가 입력되어 있습니다. Untitled를 눌러서 원하는 파일 이름으로 변경해줍니다.

 

Untitled -> chap01 변경

 

자동적으로 chap01이 지정한 파일로 저장됩니다. 그리고 Jupyter Notebook에서 파일을 만들면 .ipynb 활성자로 저장됩니다. 

 

- Markdown - 주석문 효과 

Run을 누르면 실행합니다. 

+ ) # : h1 의 기능 수행,  ## :  h2의 기능 수행

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