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리스트에서 중복된 항목을 제거하는 것은 Python 프로그래밍에서 자주 사용되는 작업 중 하나입니다. 이번 글에서는 Python을 사용하여 리스트에서 중복된 항목을 제거하는 네 가지 방법을 살펴보겠습니다. 1. set() 함수를 이용한 방법 set() 함수는 중복된 요소를 제거하고 유일한 값만 포함된 집합(set)을 반환합니다. 이후 리스트로 변환하여 중복이 제거된 리스트를 얻을 수 있습니다. original_list = [1, 2, 3, 1, 2, 4, 5] unique_list = list(set(original_list)) print(unique_list) 2. list comprehension을 이용한 방법 list comprehension을 사용하여 중복된 항목을 제거할 수 있습니다. 이 방법은..

리스트에서 최대값과 최소값을 찾는 것은 Python 프로그래밍에서 자주 사용되는 작업 중 하나입니다. 이 글에서는 리스트에서 최대값과 최소값을 찾는 여러 가지 방법을 살펴보겠습니다. 1. 내장 함수 max()와 min() 사용하기 가장 간단하고 직관적인 방법은 내장 함수 max()와 min()을 사용하는 것입니다. 이 함수들은 리스트에서 최대값과 최소값을 각각 반환합니다. numbers = [5, 10, 3, 8, 15] max_value = max(numbers) min_value = min(numbers) print("최대값:", max_value) print("최소값:", min_value) 2. sorted() 함수 사용하기 sorted() 함수를 사용하여 리스트를 정렬한 후에 첫 번째 요소와 마..

2차원 리스트(배열)를 선언하고 초기화하는 여러 가지 방법에 대해 알아보겠습니다. 2차원 리스트는 행과 열로 구성되며, 각 요소는 행렬의 위치에 따라 인덱싱됩니다. 1. 리스트 내포(List Comprehension)를 사용한 선언 및 초기화 리스트 내포를 사용하여 2차원 리스트를 선언하고 초기화할 수 있습니다. 이 방법은 간결하고 가독성이 좋습니다. # 3x3 크기의 2차원 리스트 선언 및 초기화 matrix = [[0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] print(matrix) # 출력 결과: [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 2. 반복문을 사용한 선언 및 초기화 중첩된 반복문을 사용하여 2차원 리스트를 선언하고 초기화할 수 있습니다. 이 방..

예제 1: 1차원 배열의 중복 제거 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]) unique_values = np.unique(arr) print(unique_values) 1차원 배열에서 중복된 값을 제거하는 예제입니다. numpy의 unique() 함수를 사용하여 중복을 제거합니다. 예제 2: 다차원 배열의 중복 제거 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) unique_values = np.unique(arr) print(unique_values) 다차원 배열에서 중복된 값을 제거하는 예제입니다. 다차원 배열의 모든 요소를 고려하여 중복을 제거합..

예제 1: 1차원 배열의 합 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sum_result = np.sum(arr) print(sum_result) 1차원 배열의 모든 요소를 합하는 예제입니다. numpy의 sum() 함수를 사용하여 배열의 합을 계산합니다. 예제 2: 다차원 배열의 합 import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) sum_result = np.sum(arr) print(sum_result) 다차원 배열의 모든 요소를 합하는 예제입니다. sum() 함수를 사용하여 다차원 배열의 합을 계산합니다. 예제 3: 축을 지정하여 합 계산 import numpy as np arr = np.a..

예제 1: 1차원 배열을 다차원 배열로 변경 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3)) print(reshaped_arr) 1차원 배열을 다차원 배열로 변경하는 예제입니다. numpy의 reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합니다. 예제 2: 다차원 배열의 모양 변경 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 2)) print(reshaped_arr) 다차원 배열의 모양을 변경하는 예제입니다. reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합..

예제 1: 1차원 배열을 다차원 배열로 변경 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3)) print(reshaped_arr) 1차원 배열을 다차원 배열로 변경하는 예제입니다. numpy의 reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합니다. 예제 2: 다차원 배열의 모양 변경 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 2)) print(reshaped_arr) 다차원 배열의 모양을 변경하는 예제입니다. reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합..

예제 1: 1차원 배열에서 랜덤 샘플링 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sample = np.random.choice(arr, size=3, replace=False) print(sample) 1차원 배열에서 일정 개수의 요소를 랜덤하게 샘플링하는 예제입니다. numpy의 random.choice() 함수를 사용하여 배열에서 요소를 선택합니다. 예제 2: 2차원 배열에서 랜덤 샘플링 import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) sample = np.random.choice(arr, size=2, replace=False) print(sample) 2차원 배열에서 일정 개수의 행을 랜덤..

예제 1: 1차원 배열에 요소 추가 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.append(x, 4) print(y) # 출력 결과: [1 2 3 4] 1차원 배열에 새로운 요소를 추가하는 예제입니다. numpy의 append() 함수를 사용하여 배열의 끝에 새로운 요소를 추가합니다. 예제 2: 다차원 배열에 행 추가 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) new_row = np.array([7, 8, 9]) y = np.append(x, [new_row], axis=0) print(y) # 출력 결과: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 다차원 배열에 새로운 행을 추가하는 예제입니다. append() 함수의 axis 매개변수를 사용하여 추가할 축을 지정..

예제 1: 조건에 따라 배열 값 변경 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_arr = np.where(arr 2) print(indices) 이 예제에서는 배열에서 조건을 만족하는 요소의 인덱스를 반환합니다. 반환되는 값은 해당 요소들의 인덱스를 담은 배열입니다. 예..