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statistics 모듈은 Python 내장 모듈로, 통계 계산을 위한 다양한 함수들을 제공합니다. 이를 통해 평균, 중앙값, 분산 등과 같은 기본적인 통계 계산을 손쉽게 할 수 있습니다. 아래에 statistics 모듈의 주요 함수들을 사용한 예시 코드를 3가지와 함께 설명해드리겠습니다.1. 평균 (Mean)mean() 함수는 데이터 집합의 산술 평균을 계산합니다.import statistics# 데이터 집합data = [2, 4, 6, 8, 10]# 평균 계산mean_value = statistics.mean(data)print(f"Mean: {mean_value}") 설명:statistics.mean() 함수는 주어진 데이터의 평균을 계산합니다.예시에서는 [2, 4, 6, 8, 10]이라는 리스트에..

Python의 requests 모듈은 HTTP 요청을 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. requests를 사용하면 API와 상호작용하거나 웹 페이지에서 데이터를 가져오는 작업이 간편해집니다. 아래는 requests 모듈을 사용하는 3가지 예시와 함께 설명입니다.1. GET 요청 예시GET 요청은 웹 서버로부터 정보를 받아오는 데 사용됩니다. 예를 들어, 특정 URL에서 데이터를 요청할 때 사용됩니다.import requests# GET 요청을 보낼 URLurl = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"# GET 요청 보내기response = requests.get(url)# 응답 상태 코드 출력print("Status Code:", respon..

Python에서 MySQL을 다루는 방법을 보여주는 3가지 예시 코드와 설명을 드리겠습니다. Python에서 MySQL을 다루기 위해 주로 사용되는 라이브러리는 mysql-connector-python, PyMySQL, MySQLdb 등이 있습니다. 여기서는 mysql-connector-python 라이브러리를 사용하여 예시를 보여드리겠습니다.먼저, mysql-connector-python을 설치해야 합니다. 이를 위해 아래 명령어를 사용할 수 있습니다: pip install mysql-connector-python  1. MySQL 데이터베이스 연결 및 데이터 조회 import mysql.connector# MySQL 서버와 연결conn = mysql.connector.connect( host="..

NumPy는 Python에서 수학적 계산을 효율적으로 처리할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 배열 연산, 행렬 계산, 통계 등 다양한 기능을 제공합니다. NumPy를 활용한 예시 코드를 3가지와 함께 설명하겠습니다.1. 배열 생성과 기본 연산NumPy 배열은 Python의 기본 리스트보다 더 효율적이고 빠르게 수학적 연산을 처리할 수 있습니다. 아래 코드는 NumPy 배열을 생성하고 간단한 수학적 연산을 수행하는 예시입니다.import numpy as np# 1D 배열 생성arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 2D 배열 생성arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 배열 간 덧셈 연산arr3 = arr1 + 10# 배열 곱셈 (각각의 요소에 2를 곱함)ar..

Matplotlib은 Python에서 데이터 시각화를 위한 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다. 데이터를 그래프나 차트 형태로 시각화하는 데 사용되며, 다양한 유형의 차트를 지원합니다. 여기서는 Matplotlib을 사용하여 자주 사용되는 3가지 차트 예시를 소개하고 각각의 코드와 함께 설명해 드리겠습니다.1. 선 그래프 (Line Plot)선 그래프는 데이터의 추세를 시각적으로 표현하는 데 유용합니다. 일반적으로 시간에 따른 변화를 나타내거나 연속적인 데이터를 시각화할 때 사용됩니다.예시 코드:import matplotlib.pyplot as plt# 데이터 생성x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]# 선 그래프 그리기plt.plot(x, y, label="..

파이썬에서 lambda는 이름 없는 간단한 함수를 정의할 때 사용하는 구문입니다. 주로 일회성 함수나 간단한 연산을 할 때 유용하게 사용됩니다. lambda 함수의 기본 문법은 다음과 같습니다:lambda arguments: expression arguments: 함수에 전달할 인자들expression: 함수가 반환할 값 (여기서의 expression은 한 줄로만 작성 가능) 예제 1: 두 수의 합을 구하는 함수# lambda를 사용하여 두 수의 합을 구하는 함수sum = lambda a, b: a + b# 사용result = sum(3, 5)print(result) # 8 이 예제는 lambda를 사용하여 두 수 a와 b의 합을 구하는 함수입니다. lambda는 함수를 정의하는 짧은 방법으로, 여기서..

파이썬에서 이터레이터(Iterator) 는 컬렉션의 요소들을 순차적으로 접근할 수 있는 객체입니다. 이터레이터는 두 가지 주요 기능을 제공합니다:__iter__(): 이 메서드는 이터레이터 객체 자신을 반환합니다. 이 메서드는 이터러블 객체에서 호출되며, 객체가 이터러블한지 확인하는 역할을 합니다.__next__(): 이 메서드는 순차적으로 다음 값을 반환하며, 더 이상 값이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다. 예시 코드 1: 간단한 이터레이터 구현class MyIterator: def __init__(self, start, end): self.current = start self.end = end def __iter__(self): re..

Python에서 정규 표현식(Regular Expression, 줄여서 regex)은 문자열을 검색, 매칭, 수정하는 데 매우 유용한 도구입니다. Python에서는 re 모듈을 사용하여 정규 표현식을 다룰 수 있습니다.아래에서 re 모듈을 사용한 세 가지 예시를 통해 정규 표현식의 사용 방법을 설명하겠습니다.1. 패턴을 사용하여 문자열 찾기 (re.search)이 예시에서는 re.search() 함수로 주어진 문자열에서 정규 표현식에 해당하는 부분을 찾습니다.import retext = "My phone number is 123-456-7890."pattern = r"\d{3}-\d{3}-\d{4}" # 3개의 숫자, - , 3개의 숫자, - , 4개의 숫자match = re.search(pattern..

Python에서 pandas 라이브러리를 사용하면 DataFrame을 쉽게 처리할 수 있습니다. 여기서는 DataFrame을 다루는 주요 기능 3가지에 대해 예시 코드와 함께 설명해드리겠습니다. 1. DataFrame 생성DataFrame을 생성하는 가장 기본적인 방법은 리스트나 딕셔너리와 같은 자료형을 사용하여 만드는 것입니다.import pandas as pd# 딕셔너리를 사용하여 DataFrame 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)print(df)# 출력 Name..

Python에서 JSON(JSON(JavaScript Object Notation))은 데이터를 구조적으로 표현하기 위한 포맷으로, 웹 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. Python에서 JSON을 처리하는 방법은 json 모듈을 사용하여 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 모듈을 통해 JSON 데이터를 파싱하거나 직렬화(serialize)할 수 있습니다. 다음은 Python을 활용한 JSON 처리 방법 3가지와 예시입니다:1. JSON 문자열을 Python 객체로 변환 (JSON 파싱)json.loads() 함수를 사용하여 JSON 형식의 문자열을 Python 객체로 변환할 수 있습니다. 이 함수는 JSON 문자열을 파싱하여 Python의 데이터 타입(딕셔너리, 리스트 등)으로 변환합니다.import json#..