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오랜만이네... 생각나서 찾아왔습니다... 2학년이 시작하고 벌써 여름방학이 시작됐다. 1학년 때의 바쁨과는 비교가 안될 정도로 바쁘게 살다보니 시간이 너무 빠르게 흐른 것 같다. 그래서 그런지 블로그와도 조금 멀어지게 되었다.(변명) 밀린 공부 글들이나 재밌게 놀았던 여행? 일상들도 많았는데 바로바로 쓰지 못해 아쉬울 따름이다. 이번 여름방학을 맞이하여 다시 블로그를 활성시키고자 한다. 그래서 한학기 동안 못쓴 글들을 리스트로 정리하여 이번 방학 내에 쓸 것이다...! 공부) 1. 창의SW기초설계 (시리즈 예상) : 어떤 프로젝트이고, 어떻게 제작했는지 소개 예정 일상) 1. 월간 일상 정리 (3~5월) 2. 이번 여름방학 때 해야할 일 빠른 시일 내에 작성해서 다시 활발한 블로그 만들어 보겠습니다~ 2022. 6. 25.
[UMC] 1주차 정리 & 느낀점 1. 서버 개요 클라이언트 - 서버 관계 1) 서버 : 클라이언트 => 1 : N 홀알바 → 다수의 손님 ⇒ 1 : N 의 관계 홀알바를 서버로 대입하면 서버 → 클라이언트가 되는 것임 2) 상대적인 관계 홀알바 → 발주사: 홀알바가 발주사에게 요청을 하므로, 홀알바는 클라이언트가 됨 ⇒ 상대적인 관계 서버의 동작 방식과 순서(요청이 들어왔을 때 서비스가 어떻게 처리되는가?) 서버 구성 손님(주문 요청) → 홀알바 → 주방장 → 냉장고 ↩️(되돌아가기) 컴퓨터로 반영해보기 클라이언트(web, 안드로이드...) → 서버(Apache, Ngnix) → 백엔드 언어 php spring, nodejs → DB, DBMS(mysql, oracle, mongo db) 2. APM A(Apache) : 웹서버 P(P.. 2022. 3. 21.
Pandas에 대해 Pandas Numpy 기반으로 개발된 데이터 분석도구. pandas.Series -> 1차원 데이터 VS pandas.DataFrame -> 2차원 데이터 DataFrame .values 속성 -> 데이터만 numpy array 형식으로 접근 가능 .columns -> Column의 이름 접근 .index -> Row의 이름 접근 df['새로운 열 이름'] = data 컬렉션 -> dataFrame에 새로운 열 추가 del df['기존 열 이름'] -> 기존 열 삭제 DataFrame에 함수 적용 => .apply(함수, axix = 정수) 로 사용 DataFrame에 NaN 처리 isnull(): NaN이나 None인 경우, True, 그 외엔 False notnull(): isnull의 반대 dro.. 2022. 3. 1.
Numpy에 대해 Numpy C를 기반으로 작성된 라이브러리로 Numerical Python의 줄임말이다. 파이썬에서 과학적 계산을 위한 핵심 라이브러리 -> 다차원 객체와 이들의 계산을 위한 다양한 도구 제공 배열(ndarray) : 다차원 배열객체 - np에서의 각 위치의 자료는 모두 같은 자료형이어야 한다. - np.array(컬렉션: 튜플, 리스트 등) 을 통해 생성할 수 있다. - .dtype을 통해 각 데이터의 자료형을 알 수 있다. numpy에 사용되는 자료형: int, uint, float, bool, string, object, unicode... 배열 vs 리스트 - 모든 원소가 같은 자료형이다. - 원소의 개수를 바꿀 수 없다. - 파이썬은 배열 자료형 X -> numpy에서만 사용 가능 - C로 구현.. 2022. 2. 25.
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