6단계를 마무리하면 실버를 받을 수 있다는 말을 들었는데 드디어 6단계를 시작하게 되었습니다 ㅎㅎㅎ

어제 스터디 하시는분이 2차원 배열 엄청 어렵다고 하셨는데,,, 일단 실버부터 달고 생각하겠습니다 

오늘 소개 문제는 팰린드놈...아니고 롬인지 확인하기 입니다 😂😂

level

1

팰린드롬이 뭐가 있는지 알고 문제 이름만 보고 겁먹고 들어갔는데 

생각보다 크게 어려운 문제는 아니더라구요 ㅎㅎㅎ

거꾸로가 똑같으면 1을 출력?? 거꾸로 슬라이싱 하면 될거 같은데?? 왜 심화지?? 생각이 들었습니다 🤔

# 슬라이싱
word = input()
p_word = word[::-1]
if word == p_word:
    print(1)
else:
    print(0)

결과는 🥕 통과 입니다 ㅎㅎㅎ

여러 방법으로 풀어봐야 담주 월말평가때 도움 될거 같아서 2가지 방법으로 더 풀어봤습니다!!!

# reversed 함수 사용
word = list(input())
if word == list(reversed(word)):
    print(1)
else:
    print(0)

두번짼 reverse 함수를 사용했습니다!!! 

이번 결과도 🥕🥕 통과 입니다~~~

# 숏코딩 도전
word = input()
print(1 if word == word[::-1] else 0 )

마지막은 숏코딩 순위권 도전(?)을 위해 삼항 조건식을 써보았는데요... 

숏코딩 순위권은 택도 없었지만 ㅋㅋㅋㅋ 앞에있는 코드길이 보다는 반으로 줄일 수 있었습니다~~~

마지막으로 삼항 조건식에 대해 간략히 설명 드리자면❣️

삼항 연산자라고도 하는 삼항 조건식은 한줄의 코드로 간단한 if-else 논리를 표현하는 간결한 방법입니다 <value_if_true> if <condition> else <value_if_false>

삼항 연산자 예제
x = 10
result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"
print(result)  # Output: "Even"

< 터미널에 vscode 실행하기 >

시험때 무조건 터미널에서 실행해야 한다네요.....

입력순....

1. cd..

2. cd 폴더명

3. PYTHON 파일명

< 오늘의 목표 >

1. 데이터 사이언스 분야에 대해 이해하기

2. 데이터 사이언스에 자주 사용되는 패키지 이해하기

< 오늘의 실습 >

1. 구글 주식 데이터 다운받기

2. 데이터 사이언스에서 자주 사용되는 패키지를 사용하여

3. 원하는 데이터만 뽑아내서 차트로 출력

< 진행 순서 >

1. 데이터 사이언스 기초 학습

2.  데이터들이 모여 있는 캐글(Kaggle)이라는 사이트에서, 실습 데이터 다운로드(구글, 넷플릭스 주가 데이터)

3. 데이터 사이언스에서 자주 쓰이는 패키지 학습

< 개발 도구>

- Jupyter notebook => python도 가능

- Python 3.9+

< 데이터 사이언스 >

- 다양한 데이터로부터 새로운 지식과 정보를 추출하기 위해 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 분야

- 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 등 다양한 학문의 원리와 기술을 활용

< 데이터 사이언스 프로세스 >

- 필요한 정보를 추출하는 5가지 단계

1. 문제 정의 : 해결하고자 하는 문제 정의 (구글의 주식이 오를까??)
2. 데이터 수집 : 문제 해결에 필요한 데이터 수집 (과거의 구글 주가)
3. 데이터 전처리(정제) : 실질적인 분석을 수행하기 위해 데이터를 가공하는 단계 - 수집한 데이터의 오류 제거(걸측치, 이상치), 데이터 형식 변환 등
4. 데이터 분석 : 전처리가 완료된 데이터에서 필요한 정보를 추출하는 단계
5. 결과 해석 및 공유 : 의사 결정에 활용하기 위해 결과를 해석하고 시각화 후 공유하는 단계

< 데이터를 공유하고 활용할 수 있는 온라인 플랫폼  >

캐글(Kaggle)

• 데이터 분석 경진대회 플랫폼
• 기업 및 단체에서 데이터와 해결 과제를 등록하면, 데이터 과학자들이 이를 해결하는 방법을 개발하고 경쟁할 수 있는 플랫폼
• 경진대회, 데이터셋 공유, 토론 등의 기능이 가능하며 많은 데이터 과학자와 분석가들이 활용함
• 실습을 위해 캐글의 구글 주가 데이터를 다운로드 받아 활용합니다.
• https://www.kaggle.com/datasets/jainilcoder/netflix-stock-price-prediction

< 자주 활용되는 파이썬 패키지 >

1. Numpy 

• 다차원 배열을 쉽게 처리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 지원하는 파이썬 패키지
• 장점 : 행렬 연산은 데이터가 많을 수록 파이썬 반복문에 비해 훨씬 빠르다 / 다차원 행렬 자료 구조를 제공하여 개발하기 편하다
• 특징 : CPython 에서만 사용 가능 / 행렬 인덱싱 기능 제공

2. Pandas 

• Numpy 의 한계 : 유연성이 부족함, 그룹화, 피벗 등 구조화가 부족함
• Pandas는 엑셀을 다루듯 고성능의 데이터 구조를 만든다
• Numpy 기반으로 만들어진 패키지로 1차원 배열과 2차원 배열이라는 효율적인 자료구조 제공

 3. Matplotlib 

• Python 에서 데이터 시각화를 위해 가장 널리 사용되는 라이브러리
• 다양한 종류의 그래프와 도표를 생성하고 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

금요일 관통 프로젝트 시간에는 나중에 만들 프로젝트를 대비해서 여러가지는 배우는데요!!!

오늘은  Pandas 와 Matplotlib 를 통해서 넷플릭스 주가를 데이터 분석하여 보았습니다~~~~

10952번 A+B - 5

while True:
    # A, B = map(int, input().split())
    # print(A + B)

    # if (A == 0 & B == 0):
    #     break

    try: 
        A, B = map(int, input().split())
        print(A + B)
    
    except:
        break

주석에 있는 부분이 제가 처음에 풀었던 방법인데...

마지막에 0 출력 없이 끝나야 하는데 계속 나오더라구요...

근데 그래도 break 했으면 안 나와야 하는거 아니냐구ㅠㅠㅠㅠ

다른 방법이 있는거 같아서 다른 사람들 방법을 보니까

다들 try ~ except 를 사용하시더라구요..

처음 보는 파이썬 문법이라 찾아보았습니다

try : 에러가 발생할 것 같은, 예외처리를 하고 싶은 곳을 찾아서 try 구문에 코드를 작성합니다.
except : 에러가 발생했을 때 처리할 코드를 작성합니다.

  try:
     오늘 학교 밥이 맛없다
  except 고기가 안 익었다:
     테이크 아웃 제품 먹는다
  except 마라가 나온다:
     마트가서 사먹는다

++)

else 는 에러가 발생하지 않았을때 거치는 구문입니다. else만 단독으로 try + else 는 불가능합니다.

finally 는 에러가 발생해도, 발생하지 않아도 무조건 거치는 구문입니다.
       except 없이 try + finally 만 사용한다면
      에러가 발생한 후에 finally 구문까지만 실행이 되고 프로그램이 중간에 죽게 됩니다.

정리본 입니다...

처음으로 질문해봤습니다 ㅋㅋㅋㅋ

아시는 분 답변 달아주 3