CODE/Python

    [Python] assert

    해당 글을 작성하면서 아래 블로그와 위키독스 내용을 참고했음을 밝힙니다. 방어적 프로그래밍 - http://statkclee.github.io/xwmooc-sc/novice/python/05-defensive.html 연오의 파이썬 - https://python.bakyeono.net/chapter-9-4.html 핵심만 간단히, Hello World! - https://wikidocs.net/21050 데이터캠프 강의에서 engineering을 공부하다가 assert 라는 python 함수를 마주했습니다. raise랑 무슨 차이지하면서 찾은 내용을 정리해보겠습니다. assert는 가정 설정문입니다. assert는 아래 코드처럼 assert [조건문], [메시지](생략가능)과 같은 형식으로 사용됩니다. ..

    [Programmers] for 문과 if문을 한번에

    문제 설명 정수를 담은 리스트 mylist를 입력받아, 이 리스트의 원소 중 짝수인 값만을 제곱해 담은 새 리스트를 리턴하는 solution함수를 완성해주세요. 예를 들어, [3, 2, 6, 7]이 주어진 경우3은 홀수이므로 무시합니다. 2는 짝수이므로 제곱합니다.6은 짝수이므로 제곱합니다.7은 홀수이므로 무시합니다. 따라서 2의 제곱과 6의 제곱을 담은 리스트인 [4, 36]을 리턴해야합니다. 제한 조건mylist는 길이가 100이하인 배열입니다.mylist의 원소는 1이상 100 이하인 정수입니다. Solution list comprehension def solution(mylist): answer = [] answer = [i**2 for i in mylist if i % 2 == 0] return..

    [Python] pip와 conda의 차이

    참고 블로그 - https://dailyheumsi.tistory.com/33 참고 블로그 - https://databonanza.tistory.com/17 pip를 맹목적으로 따라치면서 항상 대충 알고 넘어갔던 부분을 짚고 넘어가고자 합니다. 어떤 패키지를 사용하고 싶을 때, pip install 또는 conda install을 사용하게 됩니다. 사실 프로젝트를 할 때 conda가 잘 안되면 pip 쓰고.. 그렇게 설치되는대로만 사용했던 부끄러운 기억이 있습니다. 이 둘의 가장 큰 차이는 pip는 python만 한정된 패키지 관리자이고, conda는 python 뿐만 아니라, c와 Java 등 다른 언어도 포함되는 패키지 관리자라는 점입니다. 따라서 pip install은 python의 정식 지원을 받..

    [Python]부동소수점(floating point number)

    참고 블로그: velog.io/@thms200/%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%86%8C%EC%88%98%EC%A0%90-0.1-0.1-02-jbk5jrde3a 고정 소수점: 수를 표현하는 비트 수를 미리 정해놓고 해당 비트 만큼만 사용해서 숫자 표현하는 방식 고정 소수점 방식은 큰 숫자나 정밀한 숫자 표현이 어렵다. 부동 소수점: IEEE 754 표준

    [Python]변수의 범위(scope), 매개변수(parameter)

    참고 블로그: dojang.io/mod/page/view.php?id=2364 1. 변수의 범위 전역 스코프(global scope): 스크립트 전체에서 접근 가능 지역 스코프(local scope): 함수내에서만 접근 가능 관련 함수 locals(): 전역/지역 변수 값들을 딕셔너리 형태로 출력 2. 매개변수 정의: 입력값으로 주어진 인자를 받는 변수

    [Conda] 가상환경과 커널

    가상환경과 커널 연결하는 이유? 가상환경을 사용하는 이유는 python 버전 관리와 패키지 충돌을 방지하기 위해 주로 사용한다. python2.x 버전과 python3.x 버전의 각각의 환경에 차이가 있기 때문에 가상환경을 활용하면 이러한 차이로 인해 설치/변경하는 번거로움을 덜 수 있다. 그리고 필요한 패키지만 설치된 가상환경을 통해 의존성 문제를 방지하고 패키지 충돌을 피할 수 있다. anaconda와 jupyter notebook은 가상환경을 독립적으로 관리한다. conda에서의 가상환경을 jupyter notebook에서 관리하기 위해 jupyter kernel에 연결해주는 것이다. 그래서 ipykernel 패키지는 notebook 설치할때 자동적으로 설치된다. (안 되는 경우도 있긴 함) 다중커..