파이썬 filter() 함수로 데이터 필터링 하기 여러분이 파이썬을 사용하면서 특정 조건에 맞는 데이터만 추출해야 할 경우가 자주 있을 것입니다. 이럴 때 유용한 함수가 바로 filter()입니다. 본 포스트에서는 filter() 함수의 활용법을 자세히 알아보겠습니다. filter() 함수의 기본 메커니즘 filter() 함수는 주어진 함수를 이용하여 iterable한 객체(리스트, 튜플 등)의 각 요소를 판단해, True를 반환하는 요소만을 모아 새로운 iterable 객체를 생성합니다. 장점 편의성: 복잡한 조건문 없이도 원하는 데이터를 손쉽게 추출할 수 있습니다. 성능: 내부적으로 최적화가 되어 있어 대용량 데이터 처리에도 효율적입니다. 가독성: 간결한 문법으로 코드의 가독성을 높입니다. 예시 1:..

map() 함수 활용하기: 예제로 배우는 가이드 파이썬의 map() 함수는 초보자부터 전문가까지 모든 이들에게 유용한 도구입니다. 본 글에서는 이 함수의 다양한 활용법을 알아보고, 실제 코드 예제를 통해 이해를 높여보겠습니다. map() 함수의 기본 메커니즘 map() 함수는 주어진 함수를 iterable한 객체(리스트, 튜플 등)의 모든 요소에 적용하여 그 결과를 반환하는 함수입니다. 이렇게 하면 for문을 사용하지 않고도 한 번에 모든 요소를 처리할 수 있습니다. 장점 편의성: 일일히 for문을 사용하여 반복 작업을 수행할 필요가 없습니다. 속도: 내부적으로 최적화가 잘 되어 있어 큰 데이터에 대한 처리가 빠릅니다. 가독성: 코드가 간결해져서 이해하기 쉽고 유지보수하기 편리합니다. 예시 예시 1 nu..

파이썬 sorted() 함수로 데이터 정렬하기: 실용적인 예제로 배우는 완벽 가이드 데이터 정렬은 프로그래밍에서 굉장히 중요한 작업 중 하나입니다. 파이썬의 sorted() 함수는 이러한 정렬 작업을 쉽고 효율적으로 도와줍니다. 본 포스트에서는 sorted() 함수의 기본적인 사용법부터 다양한 활용법까지 상세하게 알아보겠습니다. sorted() 함수의 기본 메커니즘 먼저, sorted() 함수는 어떤 종류의 iterable 한 객체도 받을 수 있습니다. 이는 리스트(list), 튜플(tuple), 문자열(string) 등 다양한 형태의 데이터 구조가 해당됩니다. 함수의 작동 원리는 굉장히 간단합니다. 입력받은 iterable 한 객체를 정렬하여 새로운 리스트로 반환합니다. 이때 원본 객체는 변경되지 않고..

len() 함수로 데이터 크기 측정하기: 기본 사용법부터 다양한 활용까지 데이터 처리를 할 때, 그 크기를 알아내는 것은 매우 중요합니다. 파이썬에서는 len() 이라는 강력한 내장 함수로 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 포스트에서는 len() 함수의 다양한 활용법을 실제 코드 예시와 함께 살펴보겠습니다. len() 함수의 기본 메커니즘 len() 함수는 파이썬의 내장 함수로, 리스트, 튜플, 문자열 등 다양한 객체의 '길이'를 반환합니다. 길이는 객체가 담고 있는 원소의 수를 의미합니다. 장점 범용성: 다양한 데이터 타입에 적용할 수 있습니다. 간결성: 한 줄의 코드로 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. 성능: 내부적으로 최적화되어 빠른 연산 속도를 보입니다. 예시 예시 1: 문자열 길이..

list.sort()란? 정렬이 필요한 상황은 프로그래밍에서 흔히 접할 수 있는 문제입니다. 파이썬을 사용하고 있다면, list.sort() 함수는 이러한 정렬 작업을 굉장히 편리하게 해 줄 수 있는 기능입니다. 이 글에서는 list.sort() 함수의 기본 작동 원리부터 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 다양한 방법까지 상세하게 알아보겠습니다. 목차 1. list.sort()의 기본 메커니즘 2. 장점 및 특징 3. 기본 사용 예시 4. 고급 사용법 5. 실전에서의 활용 1. list.sort()의 기본 메커니즘 list.sort()는 파이썬의 내장 리스트 메서드로, 리스트의 원소들을 오름차순이나 내림차순으로 정렬해주는 기능을 합니다. 이 함수는 TimSort라는 안정적인 정렬 알고리즘을 기반으로 하며,..

시작이유 최근에 감성분석이 하고 싶어 해보았는데, 많은 사람들이 각기 다른 Optimizers를 사용하여 각각의 Optimizer결과가 어떻게 다르게 나오는지 궁금하게 되어 시작하였습니다. 그래서 이번에 많은 사람들이 감성분석에사용하였던 4가지의 Optimizers로 비교해보려고 합니다. Optimizers 소개 그림출처 : https://ganghee-lee.tistory.com/24 실험 전처리 과정을 동일하게 한 상태에서 아무것도 바꾸지 않고 순전히 Optimizers만 바꿨습니다. 4가지의 Optimizers값은 Keras에서 제공하고 있는 default 값을 사용하였습니다. Dataset - 네이버 영화리뷰 200k 데이터출처: GitHub - e9t/nsmc: Naver sentiment mo..