[파이썬] 기본 문법 정리

🔎 파이썬 프로그래밍 언어

파이썬은 보통 데이터 분석과 통계를 위해 개발된 언어이다.

디버깅이나 컴파일 필요 없이 계속 대화를 하는 인터랙티브한 언어이다.

상호작용을 계속 하기 때문에 다른 언어보다 속도가 느리긴 하다. 하지만, 다른 언어에 비해 굉장히 직관적이고 쉽다는 장점이 있다.

 

🔎 변수

데이터를 들고 다니는 상자

🔎 자료구조

한 개 이상의 여러가지 데이터를 들고 다니는 공간

• List: [ ] 대괄호 사용
  • 데이터의 순서 구분
  • 데이터 중복 가능
  • 데이터 추가, 삭제, 변경 가능
• Tuple: ( ) 소괄호 사용
  • 데이터 순서 구분
  • 데이터 중복 가능
  • 데이터 추가, 삭제, 변경 불가능
• Set: { } 중괄호 사용
  • 데이터의 순서 없음
  • 데이터 중복 불가
  • 데이터 추가, 삭제, 변경 가능

🔎 데이터 타입

• 연속형 (숫자) 
  • int (정수형)
  • float (실수형)
• 범주형 (문자)
  • str (문자형)
  • object (범주형)
• 논리형
  • bool (True / False)

🔎 함수

특정 기능을 수행하는 코드의 집합

🔎 라이브러리

특정 목적을 수행하는 함수들의 집합

 

데이터 분석을 위한 라이브러리 종류는 다음과 같다.

• Numpy (Numeric + Python): 과학/수학/통계연산과 관련한 함수들의 집합
• Pandas (Panel + DataSet): 정형데이터 (Excel, CSV, SQL, ...)를 처리/분석/통계 연산 함수들의 집합
• Matplotlib (Matlab + Plot + Library): 연속형 자료들의 그래프 시각화 함수들의 집합
• Seaborn: 정형데이터의 통계적 연산 및 시각화 함수들의 집합
• Plotly: 정형데이터의 시각화 함수들의 집합 (동적 시각화)
• Scipy (Science + Python): 응용통계(가설검정/회귀 분석/시계열 분석)
• Scikit Learn (Science + Python + Tool Kit + Learning): 정형데이터에서 기계학습(Machine Learning) 함수들의 집합
• Tensorflow (Tensor + Flow): 다차원의 비정형데이터(이미지, 소리, 신호)처리 신경망 알고리즘에 대한 함수들의 집합
  • 1차원: Scalar / 2차원: Vector / 3차원: Matrix 로 표현
  • 4차원 이상의 데이터: Tensor