내일배움캠프 2주차 WIL - Python 연산자와 자료형

Python 연산자 정리

1. 산술 연산자 (Arithmetic Operators)

• 숫자 계산에 사용되는 연산자

+	더하기
-	빼기
*	곱하기
/	나누기
%	나머지
//	몫
**	거듭제곱

 

• 예시

  print(5 + 3)   # 8
  print(10 % 3)  # 1
  print(2 ** 3)  # 8
  

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2. 비교 연산자 (Comparison Operators)

• 두 값을 비교하여 True 또는 False 반환:

==	값이 같다
>	크다
<	작다
>=	크거나 같다
<=	작거나 같다
!=	같지 않다

 

• 예시:

  print(5 > 3)   # True
  print(5 != 5)  # False
  

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3. 논리 연산자 (Logical Operators)

논리값을 조합:

• and : 두 조건이 모두 참일 때 참.
• or : 둘 중 하나만 참이어도 참.
• not : 논리값을 반전.

예시:

print(True and False)  # False
print(True or False)   # True
print(not True)        # False

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4. 아이덴티티 연산자 (Identity Operators)

객체가 동일한 메모리 위치를 가리키는지 확인:

• is : 동일 객체인지 확인.
• is not : 동일하지 않은 객체인지 확인.

예시:

a = [1, 2, 3]
b = a
c = [1, 2, 3]
print(a is b)   # True
print(a is c)   # False

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5. 할당 연산자 (Assignment Operators)

변수에 값을 할당하거나 값을 수정:

• = : 할당
• +=, -=, *=, /=, **= : 복합 할당

예시:

a = 5
a += 2  # a = a + 2
print(a)  # 7

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6. 비트 연산자 (Bitwise Operators)

정수의 비트값을 연산:

&	AND (둘 다 1일 때 1)
|	OR (둘 중 하나라도 1이면 1)
^	XOR (둘이 다를 때 1)
~	NOT (비트 반전)
>>	오른쪽 쉬프트
<<	왼쪽 쉬프트

예시

a = 5  # 0101
b = 3  # 0011
print(a & b)  # 0001 -> 1
print(a | b)  # 0111 -> 7
print(a ^ b)  # 0110 -> 6
print(a >> 1) # 0010 -> 2
print(a << 2) # 10100 -> 20

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Python 자료형 정리

1. 리스트 (List)

• 순서가 있는 변경 가능한 자료형.
• 다양한 데이터 타입 저장 가능.
• 예시:

  mylist = [1, "AI9기", 3.14]
  mylist.append(4)
  print(mylist)  # [1, "AI9기", 3.14, 4]
  

2. 튜플 (Tuple)

• 순서가 있지만 변경할 수 없는 자료형.
• 참조 속도가 빠르고 해시 가능.
• 예시:

  mytuple = (1, "AI9기", 3.14)
  print(mytuple[1])  # "AI9기"
  

3. 딕셔너리 (Dictionary)

• 키-값 쌍으로 이루어진 자료형.
• Python 3.7부터 순서 보장.
• 예시:

  mydict = {"이름": "민준", "나이": 20}
  print(mydict["이름"])  # "민준"
  

4. 세트 (Set)

• 중복되지 않고 순서가 없는 자료형.
• 예시:

  myset = {1, 2, 2, 3}
  print(myset)  # {1, 2, 3}
  

 

머신러닝 (Machine Learning) 

 

타이타닉 생존자 예측하기 

• 작업 내용
    - 데이터 분석 및 전처리 (결측치 처리, 데이터 스케일링)
    - Logistic Regression을 사용한 생존 여부 예측 모델 학습
    - K-Fold Cross Validation을 통한 모델 평가
•  성과
    - 모델 정확도: 78.3%
    - 데이터 분리와 전처리의 중요성을 학습
• 사용 기술
    - Python (Pandas, Scikit-learn)
• 다음 목표
    - keggle의 당뇨병, 집 가격 등의 새로운 데이터 이용해서 다른 모델 학습 및 성능 비교해보기

 

이번 주는 참 길었따
진짜 힘들었다
머신러닝 겨우 찍먹 해본 것 같은 한 주였다.
머리가 아프다

어제는 놀려고 젭에 남아있었는데
다들 공부하고 나만 떠드는 거였다
그래서 잠이 안와서 나도 공부하고 문제 풀었다.

힘들다. 그래서 사실 오늘 한시간 지각했고

하루종일 졸려 죽는 줄 알았고

술먹고싶다

끝