[DataCamp]Intro to Python for Data Science 내용 정리

앞 부분들은 List, Function, Method 등 Python에서 기본적인 부분들을 다루었다.

Ch1은 너무 쉬운 내용이므로 생략한다.

CH2. Python List
type이 list인 것들에 대해 다루었다.
중요 부분은 List의 slicing과 dicing과 del function이라 생각된다.
slicing과 dicing
list[start:end] -> list의 start 인덱스부터 end까지 뽑아온다. 이때 end index는 불포함
list[start:] or list[:end] -> 생략하면 그 부분의 끝을 의미 ( 처음부터거나 끝까지)
list[-3] -> 음수가 들어간 경우는 뒤에서 부터 시작을 의미 -1이면 맨 마지막 값이다.
del function
del(list[index]) -> list에서 index번째 값을 제거한다.

CH3. Function & Package
Function Example : print(), type(), float(), str(), int(), bool(), len(), complex(), sorted() 등등
Method
-string : upper(), count() 등등
*자세한 내용 : https://docs.python.org/2/library/string.html
-list : index(), count() 등등
*자세한 내용 : https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
import : 다른 패키지에서 class나 function 불러와서 사용하도록 해주는 함수(?)
-math : pi나 radians같은 수학에 필요한 부분들을 빠르게 사용가능하도록 모여진 패키지
*from (패키지이름) import (불러올함수나 클래스) as (사용할 이름)

CH4. Numpy
install: pip3 install numpy
import numpy as np
numpy를 np라는 이름으로 import
array
오직 한가지 type만 가진다.
—————————————-
list * list **2 -> error
but!
array * array **2 -> not error
—————————————–
array안에 전부 int or float 이어야 한다.
값의 중복이 허용되지 않는다.
index는 0 부터 시작
2D numpy array
ndarray = N-dimensional array
np_2d = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
np_2d.shape
out :(2.5) -> 2rows, 5 columns
in:   np_2d[0][2]
out: 3
in:   np_2d[0,2]
out: 3
np.mean(array가 type인 변수명)
평균을 구해준다.
np.median(array가 type인 변수명)
중간값을 구해준다.
np.std(array가 type인 변수명)
표준편차를 구해준다.
np.corresf(array가 type인 변수명,…)
상관 분석을 구해준다.

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