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### 자료형 ### ## 사전 자료형 ## ## : 딕셔너리 # 키값 - 데이터 구조 data = dict() data['사과'] = 'Apple' data['바나나'] = 'Banana' data['코코넛'] = 'Coconut' print(data) if '사과' in data: print('사과를 키값으로 가지는 데이터가 존재') # 해당 기능은 튜플이나 리스트에서도 사용이 가능하다. '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬' 부록 학습내용

### 자료형 ### ## 튜플 자료형 ## # 튜플은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없다. # 리스트는 []를 사요하지만 튜플은 ()을 사용 a = (1, 2, 3, 4) print(a) a[2] = 7 # 위 코드에서는 튜플 전체가 출력이 되며 튜플 내의 값을 변경에는 오류가 발생된다. '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬' 부록 학습내용

### 자료형 ### ## 문자열 자료형 ## # > 문자열 초기화 # data = 'Hello Wolrd' print(data) data = "Don't you Know \"Python\"?" print(data) # > 문자열 연산 # a = "Hello" b = "World" print(a + " " + b) '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬' 부록 학습내용

### 자료형 ### ## 리스트 자료형 ## # > 리스트 생성 # a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(a) # 원소 접근 print(a[4]) # 빈 리스트 선언방법 1 a = list() print(a) # 빈 리스트 선언방법 2 a = [] print(a) # 크기가 N 이고, 모든 값이 0 인 1차원 리스트 초기화 N = 10 a = [0] * N print(a) # > 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 # a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 뒤에서 첫번째 원소 출력 print(a[-1]) # 뒤에서 세번째 원소 출력 print(a[-3]) # 네번째 원소값 변경 a[3] = 7 print(a) # 두번째 원소부터 네번째 원소까지 출력 print..

### 자료형 ### ## 수 자료형 # > 정수형 a = 1000 print(a) a = -7 print(a) a = 0 print(0) # > 실수형 # 양의 실수 a = 157.93 print(a) # 음의 실수 a = -1837.2 print(a) # 소수부의 생략 a = 5. print(a) a = -.7 print(a) # 지수 표현 방식 a = 1e9 print(a) a = 752.5e1 print(a) a = 3954e-3 print(a) # 컴퓨터는 실수를 정확하게 표현할 수 없기에 생기는 오류 a = 0.3 + 0.6 # a = 0.8999999999999999 print(a) if a == 0.9: print(True) else: print(False) # 따라서 round 함수를 사..

import pandas as pd #xlsx excel_name = pd.read_excel('filename.xlsx') #csv csv_name = pd.read_csv('filename.csv')

import time start_time = time.time() # CODE end_time = time.time() print("time : ", end_time - start_time) 랜덤값의 정렬 시간 import time from random import randint array = [] for _ in range(10000): array.append(randint(1,100)) start_time = time.time() for i in range(len(array)): min_index = i for j in range(i+1,len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = arra..

윈도우 관련 #윈도우 생성 cv2.nameWindow(‘창 이름’, cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 뒤는 생략 가능 크기조정옵션임 cv2.moveWindow(‘창 이름’, x, y) # 윈도우 위치 지정 cv2.imshow(‘창 이름’, 출력물) # 행렬 원소를 영상으로 표시 cv2.resizeWindow(‘창 이름’, x, y) # 윈도우 크기 변경 cv2.waitKey(0) # 키 이벤트 대기 cv2.destroyAllWindows() # 열린 윈도우 파괴 이미지 생성 image = np.zeros((x, y), @) # 원소값이 0인 행렬 생성 @ -> np.uint8 / np.float image = np.ones((x, y), @) # 원소값이 1인 행렬 생성 image = np.ful..