파이썬의 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)은 기존 리스트나 반복 가능한 객체(Iterable)를 바탕으로 새로운 리스트를 간결하게 생성하는 문법입니다.자바의 Stream API에서 .map().filter().collect(Collectors.toList())를 한 줄로 줄여놓은 것과 매우 유사합니다.1. 기본 문법가장 기본적인 형태는 반복문만 사용하는 것입니다.# [표현식 for 항목 in 반복가능객체]squares = [x**2 for x in range(5)]# 결과: [0, 1, 4, 9, 16]표현식(Expression): 새로운 리스트에 담길 값 (위 예제에선 x**2)항목(Item): 반복 객체에서 꺼내온 개별 요소 (x)반복가능객체(Iterable): 소스가 되는 객체 ..

torch.manual_seed(RANDOM_STATE)def get_device() -> torch.device: if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") elif torch.backends.mps.is_available(): device = torch.device("mps") else: device = torch.device("cpu") print(f"🚀 사용 중인 디바이스: {device}") return devicedevice = get_device()

🐼 Pandas 완전 정복 DataFrame과 Series로 데이터를 자유자재로 다룬다 01Pandas란? 02Series & DataFrame 03TODO 실습 04데이터 접근하기 05주요 함수 레퍼런스 📦 01. Pandas란? Pandas(Panel Data)는 표 형식(테이블) 데이터를 다루는 Python 라이브러리다. 엑셀을 Python 코드로 다루는 것과 같다고 생각하면 이해하기..

🎯 NumPy 축(Axis) 개념 완벽 이해 axis 파라미터로 연산 방향 제어하기 💡 핵심 개념 axis는 연산을 적용할 "방향"을 지정해요. 중요한 건: axis=0: 행을 따라(across rows) 연산 (↓) → 행들이 합쳐져 사라지고, 열별 결과가 남음 axis=1: 열을 따라(across columns) 연산 (→) → 열들이 합쳐져 사라지고, 행별 결과가 남음 해당 축이 사라진다! axis=0이면 행 차원이 사라지고, axis=1이면 열 차원이 사라져요 ..

📊 NumPy Broadcasting 시각화 서로 다른 shape의 배열 간 연산을 자동으로 확장해주는 기능 🎯 Broadcasting 규칙 차원이 다르면 더 작은 배열의 앞쪽에 차원을 추가 (shape 앞에 1 추가) 각 차원을 비교하여 크기가 같거나, 둘 중 하나가 1이면 호환 가능 크기가 1인 차원은 다른 배열의 해당 차원 크기로 확장 예제 1: 2D 배열 + 1D 배열 ..

🔢 NumPy 완전 정복! 데이터 분석의 첫 걸음파이썬으로 숫자를 빠르게 다루고 싶다면? NumPy를 배워야 한다!1. NumPy란 무엇인가?**NumPy(Numerical Python)**는 파이썬에서 대규모 수치 데이터를 빠르게 처리하기 위한 라이브러리다.데이터 과학, 머신러닝, 과학 계산 등 거의 모든 파이썬 데이터 작업의 기반이 되는 핵심 도구다.NumPy의 핵심 자료구조는 ndarray(N차원 배열) 이다.import numpy as np # numpy는 외부 라이브러리이므로 반드시 임포트해야 한다arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(type(arr)) # 2. 왜 NumPy를 써야 할까?파이썬 기본 리스트로도 숫자를 다룰 수 있다. 하지만 데이터가 많아지면 속..

일반적인 딕셔너리(dict)만으로도 충분히 강력하지만, 파이썬의 표준 라이브러리인 collections 모듈을 사용하면 더욱 편리한 확장판 딕셔너리를 사용할 수 있다. 그중 가장 대표적인 defaultdict와 Counter를 정리한다.🐍 파이썬 딕셔너리의 진화: defaultdict와 Counter데이터를 처리하다 보면 "키가 없을 때 자동으로 기본값을 넣어주면 좋겠다"거나 "개수를 자동으로 세어주면 좋겠다"는 상황이 발생한다. 이때 collections 모듈의 도구들을 활용한다.1. defaultdict: 키 에러(KeyError) 없는 딕셔너리일반 딕셔너리는 존재하지 않는 키를 호출하면 에러가 발생한다. 하지만 defaultdict는 키가 없을 경우 사용자가 미리 지정한 기본값(default va..

JupyterLab 기본 사용법목적JupyterLab은 브라우저 기반의 Python 개발 환경이다. 코드 작성과 실행, 결과 확인을 하나의 화면에서 할 수 있으며 데이터 분석, 머신러닝, 교육용 등 다양한 목적으로 널리 사용된다.jupyterlab — 메인 실행 환경으로, 클래식 Jupyter Notebook의 최신 버전이다. 파일 탐색기, 멀티 탭, 터미널 등을 갖춘 경량 IDE에 가까운 형태다.ipykernel — JupyterLab이 Python 코드를 실행할 때 사용하는 커널이다.ipywidgets — 노트북 안에서 슬라이더, 버튼 등 인터랙티브 위젯을 사용할 수 있게 해주는 확장이다.설치macOS / Windows 공통세 패키지 모두 개발 도구 성격이므로 전역으로 설치한다.# uv 사용 시uv ..