2주차 TIL - 파이썬 시작!
파이썬은 데이터 분석에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나로
초보자부터 전문가까지 모두 활용하기 쉽고 강력한 도구입니다.
1. 사용하기 쉬운 언어
- 파이썬은 문법이 간결하고 직관적이어서 프로그래밍 경험이 없는 사람도 빠르게 배울 수 있습니다.
- 자연어에 가까운 코드 스타일로 작성이 가능하여 읽고 이해하기 쉽습니다.
예: 데이터를 불러오고 간단히 분석하는 코드
2. 풍부한 데이터 분석 라이브러리
파이썬은 데이터 분석에 최적화된 강력한 라이브러리를 제공합니다. 몇 가지 주요 라이브러리는 다음과 같습니다:
- pandas: 데이터 정리 및 분석
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) print(df)
- NumPy: 고성능 수학 연산
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr.mean()) # 평균 계산
- Matplotlib/Seaborn: 데이터 시각화
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show()
- Scikit-learn: 머신러닝 모델링
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression()
- TensorFlow/PyTorch: 딥러닝 분석
3. 다양한 활용 가능성
파이썬은 단순 데이터 분석 외에도 여러 분야에서 사용할 수 있어, 한 가지 언어를 배워 다양한 작업에 활용할 수 있습니다:
- 데이터 시각화 (그래프, 차트 생성)
- 통계적 분석
- 머신러닝과 인공지능
- 웹 스크래핑 (데이터 수집)
- 데이터 엔지니어링 (대규모 데이터 처리)
4. 큰 커뮤니티와 풍부한 자료
- 파이썬은 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나로, 많은 사람들이 사용하고 있습니다.
- 질문이 있을 때 커뮤니티(예: Stack Overflow)에서 답을 쉽게 찾을 수 있고, 다양한 학습 자료(책, 튜토리얼, 강의)가 풍부합니다.
파이썬은 데이터 분석을 배우기 위한 최적의 언어입니다. 배우기 쉽고 강력하며, 다양한 데이터 분석 도구와 라이브러리를 지원하기 때문에 데이터 분석 작업의 모든 단계(데이터 수집, 처리, 분석, 시각화, 모델링)에 활용할 수 있습니다.
<금일 실습 복습하기>
정수 n과 정수 3개가 담긴 리스트 slicer 그리고 정수 여러 개가 담긴 리스트 num_list가 주어집니다. slicer에 담긴 정수를 차례대로 a, b, c라고 할 때, n에 따라 다음과 같이 num_list를 슬라이싱 하려고 합니다.
- n = 1 : num_list의 0번 인덱스부터 b번 인덱스까지
- n = 2 : num_list의 a번 인덱스부터 마지막 인덱스까지
- n = 3 : num_list의 a번 인덱스부터 b번 인덱스까지
- n = 4 : num_list의 a번 인덱스부터 b번 인덱스까지 c 간격으로
올바르게 슬라이싱한 리스트를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.
def solution(n, slicer, num_list):
a, b, c = slicer # slicer의 값을 a, b, c로 분리
if n == 1:
# 0번 인덱스부터 b번 인덱스까지
return num_list[:b+1]
elif n == 2:
# a번 인덱스부터 마지막 인덱스까지
return num_list[a:]
elif n == 3:
# a번 인덱스부터 b번 인덱스까지
return num_list[a:b+1]
elif n == 4:
# a번 인덱스부터 b번 인덱스까지 c 간격으로
return num_list[a:b+1:c]
# 테스트 코드
print(solution(1, [1, 4, 2], [10, 20, 30, 40, 50])) # [10, 20, 30, 40, 50]
print(solution(2, [1, 4, 2], [10, 20, 30, 40, 50])) # [20, 30, 40, 50]
print(solution(3, [1, 4, 2], [10, 20, 30, 40, 50])) # [20, 30, 40, 50]
print(solution(4, [1, 4, 2], [10, 20, 30, 40, 50])) # [20, 40]