Python 튜토리얼

이 실습에서는 NumPy 유니버설 함수 (ufuncs) 의 기본 사항을 살펴봅니다. ufuncs 는 배열 브로드캐스팅, 타입 캐스팅 및 기타 표준 기능을 지원하며 ndarray 에 요소별로 작동하는 함수입니다. ufuncs 의 다양한 메서드, 브로드캐스팅 규칙, 타입 캐스팅 규칙 및 ufunc 동작을 재정의하는 방법을 배우게 됩니다.

브로드캐스팅은 NumPy 에서 모양이 다른 배열을 산술 연산에 사용할 수 있도록 하는 강력한 기능입니다. 배열 연산을 벡터화하고 계산 효율성을 개선하는 방법을 제공합니다. 이 실습에서는 NumPy 브로드캐스팅의 기본 사항을 안내합니다.

이 실습에서는 NumPy 인덱싱의 기본 사항을 살펴봅니다. 인덱싱을 통해 배열의 특정 요소 또는 요소의 하위 집합에 접근하고 조작할 수 있습니다. NumPy 에서 배열 작업을 효과적으로 수행하려면 인덱싱 사용 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

이 실습에서는 NumPy 배열 작업의 기본 사항을 배우게 됩니다. NumPy 는 Python 에서 수치 계산을 위한 강력한 라이브러리입니다. 배열에 대한 수학 연산을 수행하기 위한 효율적인 데이터 구조와 함수를 제공합니다.

이 실습에서는 Python 의 기본 배열 컨테이너 라이브러리인 NumPy 를 사용하여 배열을 생성하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. Python 시퀀스 변환, 내장 NumPy 배열 생성 함수 사용, 기존 배열 복제 및 결합, 디스크에서 배열 읽기를 포함한 다양한 배열 생성 방법을 배우게 됩니다.

이 실습에서는 NumPy 에서 사용 가능한 다양한 데이터 유형을 이해하고 배열의 데이터 유형을 수정하는 방법을 단계별로 안내합니다. NumPy 는 불리언, 정수, 부동소수점 숫자 및 복소수를 포함한 광범위한 숫자 유형을 지원합니다. 이러한 데이터 유형을 이해하는 것은 NumPy 를 사용하여 다양한 수치 계산 및 데이터 분석 작업을 수행하는 데 중요합니다.

이 실습에서는 numpy.genfromtxt 함수를 사용하여 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다. 이 함수를 사용하면 다양한 소스에서 표 형식 데이터를 읽어 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다. 입력 정의, 줄을 열로 분할, 열 선택, 데이터 타입 설정 및 변환 조정에 대한 다양한 옵션을 탐색합니다.

이 실습에서는 NumPy 의 구조화된 배열에 대해 배웁니다. 구조화된 배열은 명명된 필드의 시퀀스로 구성된 더 간단한 데이터 타입의 조합으로 이루어진 ndarray 입니다. 각 필드가 데이터의 다른 속성을 나타내는 테이블 형식 데이터와 같은 구조화된 데이터를 작업하는 데 유용합니다.

본 실습에서는 docstring 을 사용하여 Python 코드를 문서화하는 것의 중요성을 배웁니다. help() 함수와 __doc__ 속성을 사용하여 내장 함수의 기존 docstring 에 접근하는 방법을 탐구합니다. 또한, 사용자 정의 함수에 대한 자체 docstring 을 작성하고 help() 함수를 사용하여 접근성을 확인하는 실질적인 경험을 쌓아 코드를 더 이해하기 쉽고 유지보수하기 좋게 만들 것입니다.

본 실습에서는 Python 의 기본 데이터 구조인 리스트를 조작하는 실습 경험을 쌓게 됩니다. 리스트 생성, 접근, 추가, 제거, 수정, 정렬, 조회 및 중첩 방법을 학습합니다. 실습을 마치면 Python 프로그램에서 데이터를 관리하고 처리하기 위해 리스트를 효과적으로 다룰 수 있게 될 것입니다.

본 실습에서는 Python 의 튜플에 대한 포괄적인 이해를 얻게 됩니다. 튜플을 생성하고, 인덱싱 및 슬라이싱을 사용하여 요소에 접근하며, 튜플의 불변성 (immutable nature) 을 염두에 두고 슬라이싱 및 연결과 같은 기술을 통해 튜플을 수정하는 방법을 탐구합니다. 나아가 튜플 연산자와 언패킹 (unpacking) 을 자세히 살펴보고 튜플 데이터를 효율적으로 다루는 방법을 발견하게 됩니다. 마지막으로, 일반적인 내장 튜플 함수와 메서드를 탐색하고 활용하여 튜플에 대한 다양한 작업을 수행합니다.

본 실습에서는 Python 딕셔너리 관리 실습 경험을 쌓게 됩니다. 딕셔너리는 키 - 값 쌍으로 데이터를 저장하는 데 필수적인 데이터 구조입니다. 딕셔너리를 생성하고 검사하는 방법, 요소에 접근하고 수정하는 방법, 요소를 추가하고 삭제하는 방법, 그리고 딕셔너리 뷰 객체를 탐색하는 방법을 학습합니다.

본 실습에서는 Python 에서 입출력을 처리하는 기본 개념을 학습합니다. 여러 인자 사이의 구분자 (separator) 를 제어하는 방법을 포함하여 print() 함수를 사용하여 콘솔에 정보를 표시하는 방법을 탐구합니다. 또한, 키보드로부터 사용자 입력을 얻고, 파일에 데이터를 쓰며, 파일에서 데이터를 다시 읽는 실질적인 경험을 쌓게 되며, 이는 Python 프로그램에서 외부 데이터 소스와 상호작용하는 데 필수적인 기술입니다.

본 랩 (lab) 에서는 Python 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 의 기본 개념을 학습합니다. 객체 생성을 위한 청사진 역할을 하는 클래스를 정의하는 방법과 클래스와 객체 간의 관계를 이해하는 방법을 탐구합니다. 그런 다음 정의한 클래스의 인스턴스를 생성하고 사용하여 실질적인 경험을 쌓게 됩니다. 이 랩은 객체의 초기 상태를 설정하기 위해 __init__ 메서드로 객체를 초기화하고, 디버깅 및 가독성 향상을 위해 __repr__ 메서드를 사용하여 문자열 표현을 사용자 정의하는 과정을 안내합니다.

본 실습에서는 파이썬에서 모듈과 패키지를 가져와 사용하는 방법을 학습합니다. pydoc 을 사용하여 파이썬 모듈을 탐색하고, import 를 사용하여 모듈을 가져오며, from...import 를 사용하여 특정 객체를 가져오고, 파이썬 패키지를 이해할 것입니다. 이 실습은 효과적인 코드 구성 및 재사용을 위한 실습 기회를 제공합니다.

본 실습에서는 Python 코드에 PEP 8 스타일 가이드를 적용하는 방법을 배웁니다. PEP 8 은 들여쓰기, 줄 길이, 간격 및 명명 규칙을 다루며, 읽기 쉽고 일관성 있는 Python 코드를 작성하기 위한 권장 사항을 제공합니다. 가이드라인 구현 연습, 규칙 탐색, 자동 포맷팅을 위한 autopep8 사용을 실습하게 됩니다.

본 실습에서는 Python 의 문자 인코딩에 대한 포괄적인 이해를 얻게 됩니다. ASCII 부터 Unicode 및 UTF-8 에 이르기까지 문자 인코딩의 역사와 개념을 탐구합니다. ord() 및 chr() 사용법, encode() 및 decode() 를 사용한 문자열과 바이트 간 변환 방법, 인코딩 오류 처리 방법을 학습합니다.

본 실습에서는 `try...except` 문을 사용하여 Python 에서 예외를 효과적으로 처리하는 방법을 배웁니다. `ValueError` 와 같은 특정 예외를 포착하고, 여러 예외 유형을 처리하며, `else` 및 `finally` 블록을 사용하여 예외 발생 여부와 관계없이 코드를 실행하는 방법을 탐구합니다. 또한 코드에서 특정 오류 조건을 알리기 위해 사용자 정의 예외를 발생시키는 방법도 학습합니다. 실습을 통해 오류에 강건한 (robust) Python 프로그램을 작성하는 실질적인 경험을 쌓게 될 것입니다.