공부해서 남주자

이번 포스팅에서는 파이썬에서의 지역변수와 전역변수에 대해 다뤄보겠습니다. 지역변수와 전역변수 파이썬에서 모든 함수의 바깥에서 할당된 변수들은 전역 범위에 존재하여, 이 변수를 전역변수라고 합니다. 반면에 지역 범위에 존재하는 변수는 지역변수라고 합니다. 변수는 전역/지역변수로 구분되며, 지역이면서 전역변수일 수는 없습니다. 지역변수 사용 예시 아래와 같은 함수가 있습니다. def apple(): banana = 100 apple() print(banana) 위 함수를 실행하면 아래와 같은 에러가 발생하게 됩니다. banana라는 변수는 apple() 함수 내에 지역변수로 선언되었으므로, 전역 범위에 속하지 않아 에러가 발생하는 것입니다. 또한 특정 지역 범위 내에선 다른 지역 범위의 변수를 사용할 수 없..

이번 포스팅에서는 파이썬에서 사용자 정의 함수에 대해 알아보겠습니다. 사용자 정의 함수 - def 파이썬에서는 print(), len() 등과 같이 기본적으로 제공하는 함수도 있지만 유저가 직접 필요한 함수를 만들어 쓸 수도 있습니다. 아래와 같이 hello라는 이름의 함수를 정의해봅시다. def hello(): print("hello!") print("hello!!") hello() 첫번째 줄은 hello()라는 이름의 함수를 정의하는 문장이고, 그 아래의 코드는 함수의 본문입니다. 그리고 정의된 함수 아래에 hello()는 정의된 함수를 호출하는 문구입니다. 함수의 실행 결과는 아래와 같습니다. 매개변수를 사용한 def 함수 위에서는 매개변수를 사용하지 않고 함수를 호출하였지만, 함수 정의 시 매개변..

이번 포스팅에서는 txt 파일을 읽고 쓰는 방법을 알아봅시다. text 파일 읽기 먼저 파일 읽기입니다. 아래와 같이 쓰여진 .txt 파일이 있다고 해보죠. 아래 파일을 읽어오는 방법은 매우매우 간단합니다! f = open("Test.txt",'r') print(f.readline()) 단 두 줄이면 가능하죠. 해볼까요? 에러가 발생합니다... 무슨 에러일까요? Python3 부터는 ANSI 기준으로 작성된 파일만 읽을 수 있기 때문에, 보통 방법으로 읽어오게 되면 에러가 발생합니다. 이 경우 파일의 인코딩을 따로 설정해주면 되는데요. f = open("Test.txt",'r',encoding='UTF8') print(f.readline()) 잘 읽어오는 것을 확인할 수 있습니다. 만약 모든 줄을 읽어오..

이번 포스팅에서는 Pandas 라이브러리를 이용하여 엑셀파일을 읽어봅시다. Pandas 라이브러리 설치 Pandas 라이브러리 설치법은 아래와 같습니다. Pycharm 사용자라면, File > Settings > Project: xxx.py > Python Interpreter > + 버튼 눌러서 검색 후 설치 Windows 프롬프트 혹은 아나콘다 프롬프트에서도 설치할 수 있습니다. 명령어: pip install pandas conda install pandas 엑셀 특정 sheet의 데이터 읽기 pandas를 설치하셨다면, 엑셀을 읽어올 준비는 되신겁니다! 아래와 같은 성적 테이블을 불러와 보겠습니다. 먼저 설치한 pandas 라이브러리를 import 합니다. 파이썬에서는 라이브러리를 사용할 때 항상 ..

이번 글에서는 Python으로 예측모델을 통해 주가를 예측하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 역시 직접 모델을 모델링하진 않을거고, 똑똑하신 분들이 만들어 놓은 것 잘 써먹는 방법으로 진행하겠습니다. ㅎㅎ 본격적으로 시작하기 전에 이번에 사용하는 모델은 그저 과거 주가 trend, 등락 주기 등을 파악하여 예측하는 방법으로써, 기업의 현재 경영전략과 미래 성장 가능성과는 관련이 없을 수 있습니다! 재미로 '이런게 있다' 라는 정도로만 참고해주세요. ^^ Prophet 모델 간략 소개 Prophet 모델은 시계열 데이터를 예측하는데에 유용한 모델로써, Facebook에서 개발한 모델이라고 합니다. 이 모델은! 1) 시간별, 일별, 주별 기록 데이터나 2) 계절성을 띄는 데이터, 3) 불규칙한 이벤트 등 이..

이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 FFT(Fast Fourier Transform)와 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)을 해보겠습니다. FFT를 하는 주된 이유는 시간대역 데이터의 주파수 특성을 파악하여 분석&활용 위함이며, 그렇기 때문에 공학 모든 분야에서 아주 필수적인 연산이라고 할 수 있습니다. 수식을 유도하며 좀 더 이론적으로 접근하길 원하시는 분은 위키백과를 참고하시기 바라며.... 여기서는 잘 써먹는 데에 초점을 맞춰보려합니다. ^^;;; import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dt = 0.01 Fs = 1/dt t_end = 1 len_data = int(t_end/dt + 1) t = np.arange(l..