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Q_01_17. 표준라이브러리 statistics 모듈사용 기술통계량 구하기 파이썬 자체 내장 함수만을 이용해서는 직접적으로 기술통계량을 구하는 방법이 없습니다. 그러나 파이썬 표준 라이브러리 중 하나인 statistics 모듈을 사용하면 추가 라이브러리 설치 없이 기본적인 기술통계량을 계산할 수 있습니다.다음은 statistics 모듈을 이용해 평균, 중앙값, 표준편차 등을 구하는 예시입니다.1. statistics 모듈을 이용한 기술통계량 계산import statisticsdata = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# 평균mean = statistics.mean(data)# 중앙값median = statistics.median(data)# 표준편차stdev = statistics.stdev(data)# 분산variance = statistics.varianc.. 2025. 3. 20.
Q_01_13. 파이썬 설치할 때, 설치되는 표준라이브러리에는 어떤 것이 있는가 표준 라이브러리(Standard Library)는 Python 설치 시 기본적으로 함께 제공되는 라이브러리 모음으로, 별도의 설치 없이 Python 코드에서 바로 사용할 수 있는 모듈과 패키지들을 의미합니다. 이 라이브러리들은 다양한 기능을 제공하여, 파이썬을 사용하는 개발자가 일반적인 프로그래밍 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 도와줍니다.표준 라이브러리의 특징:내장 모듈: Python 설치 시 자동으로 포함되며, 별도의 설치가 필요하지 않습니다.광범위한 기능: 파일 입출력, 네트워크 통신, 수학적 연산, 데이터 구조 관리, 운영체제 상호작용 등 다양한 범위의 기능을 제공합니다.높은 호환성: Python의 버전에 맞춰 공식적으로 제공되며, Python 코드의 이식성을 높여줍니다.안정성: Python 개.. 2025. 3. 20.
Q_01_14. 파이썬에서 함수, 모듈, 패키지, 라이브러리 란 무엇인가? 파이썬에서 함수, 모듈, 패키지, 라이브러리는 각각 다른 목적을 가진 코드 구조입니다. 이 용어들을 하나씩 설명하겠습니다:1. 함수 (Function)정의: 함수는 특정 작업을 수행하는 코드의 집합입니다. 동일한 작업을 여러 번 반복할 때, 같은 코드를 여러 번 쓰지 않고 재사용할 수 있도록 합니다.예:def add(a, b): return a + b특징:재사용 가능 입력(매개변수)을 받아 출력(결과값)을 반환 코드의 가독성을 높여 유지보수를 쉽게 함2. 모듈 (Module)정의: 모듈은 파이썬 파일(.py) 하나에 정의된 함수, 클래스, 변수 등을 모아둔 것입니다. 즉, 관련된 코드들을 하나의 파일로 정리한 것이 모듈입니다.예:math.py라는 파일에 여러 수학적 연산 함수를 정의하고, 이를.. 2025. 3. 20.
Q_01_11. 파이썬에서 사용할 수 있는 내장함수 분류 Python의 builtin 함수들은 기본적으로 내장된 함수로, 추가적인 모듈을 임포트하지 않고도 바로 사용할 수 있습니다. 이 내장 함수들은 기능에 따라 여러 범주로 분류할 수 있습니다. 주요 범주는 다음과 같습니다:1. 입출력 관련 함수 (Input/Output Functions)print(): 출력 함수input(): 입력 함수open(): 파일 열기 함수2. 형 변환 함수 (Type Conversion Functions)int(), float(), str(): 정수, 실수, 문자열로 변환bool(): 불리언 값으로 변환list(), tuple(), set(), dict(): 리스트, 튜플, 집합, 사전으로 변환3. 수학 관련 함수 (Mathematical Functions)abs(): 절대값 반환.. 2025. 3. 20.
Q_01_10. 파이썬에서 기본적으로 제공하는 내장함수에는 어떤 것이 있는가? 파이썬에서 자주 사용되는 함수를 내장함수(Builtin Functions)라고 부르는데 기본적을 제공되고 있습니다. 이를 통해 많은 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 내장함수를 dir(builtins) 명령을 이용하면 그 내용을 알 수 있습니다.>>> dir(builtins)['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BlockingIOError', 'BrokenPipeError', 'BufferError', 'BytesWarning', 'ChildProcessError', 'ConnectionAbortedError', 'ConnectionError', 'ConnectionRefusedError', 'Connec.. 2025. 3. 20.
Q_01_09. PIP 명령문 사용하기 PIP 명령문은 패키지 관리 작업을 수행하기 위한 다양한 옵션과 함께 사용할 수 있습니다. 아래는 자주 사용되는 PIP 명령문과 그 설명입니다:⚫ pip --version - 버전 확인⚫ pip list - 설치된 패키지 목록 보기현재 설치된 모든 패키지 목록을 확인할 수 있습니다.⚫ pip show 패키지이름 - 특정 패키지의 정보 보기pip show 다음에 패키지 이름을 넣으면, 특정 패키지 정보를 확인할 수 있습니다.pip show pip ⚫ pip help⚫ pip install --helppip install 명령어를 사용하여 패키지를 설치할 수 있습니다.⚫ pip install 패키지이름 - 패키지 설치pip install numpy # numpy 패키지 설치pip in.. 2025. 3. 20.
Q_01_08. PIP(Python Package Index) 란 무엇인가 PIP(Python Package Index)은 Python 소프트웨어 패키지의 설치, 업그레이드, 제거를 쉽게 해주는 패키지 관리 시스템입니다. PIP는 Python 패키지 관리 툴로 널리 사용되며, PyPI(Python Package Index)라는 중앙 저장소에서 패키지를 다운로드하고 설치합니다.PIP의 주요기능은 다음과 같습니다.⚫ 패키지 설치: PIP를 사용하면 간단한 명령어로 Python 패키지를 설치할 수 있습니다. 예를 들어, pip install 패키지명 명령어를 사용하여 원하는 패키지를 설치할 수 있습니다.⚫ 패키지 업그레이드: 이미 설치된 패키지를 최신 버전으로 쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 예를 들어, pip install --upgrade 패키지명 명령어를 사용합니다.⚫ 패키지 .. 2025. 3. 20.
Q_01_07. 라이브러리 설치하기 – Pandas, Numpy, Matplotlib 등 파이썬에서는 수많은 패키지가 개발되어 있어 다양한 기능을 활용할 수 있습니다. pip는 파이썬(Python) 패키지 관리자로, pip 명령어로 외부 라이브러리(패키지)를 로컬 머신에 설치하고 삭제하고 업데이트할 수 있습니다.1. Pandas 판다스 설치하기Panal Data와 Python Data Analysis에서 따온 말Pandas 는 Panal Data와 Python Data Analysis에서 따온 말로 Numpy 기초로 개발되었습니다.Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 Python 라이브러리로, 특히 표 형식의 데이터나 시계열 데이터를 다루는 데에 특화되어 있습니다. 이 라이브러리는 데이터를 구조화하고 처리하는 데 매우 효과적이며, 데이터프레임(DataFrame)이라는 유연하고 강력한 자.. 2025. 3. 20.
Q_01_06. 통계분석에서 자주 사용되는 파이썬 라이브러리는? 통계분석에서 자주 사용되는 대표적인 라이브러리는 다음과 같습니다:Pandas: 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리로, 데이터 프레임을 다루기 위한 다양한 기능을 제공합니다.NumPy: 수치 데이터를 처리하기 위한 라이브러리로, 특히 다차원 배열을 효과적으로 다룰 수 있습니다.SciPy: 고급 수학, 과학 및 공학 계산을 위한 라이브러리로, 통계 함수와 확률 분포 등을 제공합니다.Statsmodels: 통계 모델을 만들고, 회귀 분석, 시계열 분석, 가설 검정 등을 수행하는 데 사용됩니다.Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 그래프와 플롯을 그릴 때 사용됩니다.Seaborn: Matplotlib 기반의 고급 시각화 라이브러리로, 통계적 플롯을 쉽게 그릴 수 있습니다.scikit-lea.. 2025. 3. 20.