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Python/Python FAQ540

Python 명령 줄에서 함수 실행하기, Run function from the command line 질문 나는 이 코드를 가지고 있습니다: def hello(): return 'Hi :)' 이 코드를 어떻게 명령 줄에서 직접 실행할 수 있을까요? 답변 다음은 -c (명령어) 인수를 사용하는 경우입니다 (파일 이름이 foo.py라고 가정합니다): $ python -c 'import foo; print foo.hello()' 또는 네임스페이스 오염에 대해 신경 쓰지 않는 경우: $ python -c 'from foo import *; print hello()' 중간 지점은 다음과 같습니다: $ python -c 'from foo import hello; print hello()' 2023. 10. 5.
Python 파이썬에서 집합에 값을 추가하십시오., Append values to a set in Python 질문 기존 set에 값 추가하는 방법은 무엇인가요? 답변 your_set.update(your_sequence_of_values) 예를 들어, your_set.update([1, 2, 3, 4])와 같이 사용할 수 있습니다. 또는, 다른 이유로 인해 루프에서 값을 생성해야 하는 경우에는 for value in ...: your_set.add(value) 하지만, 물론, 가능한 경우에는 한 번의 .update 호출로 일괄적으로 처리하는 것이 더 빠르고 편리합니다. 2023. 10. 5.
NumPy가 일반적인 Python 리스트에 비해 어떤 이점이 있나요?, What are the advantages of NumPy over regular Python lists? 질문 NumPy을 사용하는 것과 일반적인 Python 리스트의 장점은 무엇인가요? 저는 약 100개의 금융 시장 데이터를 가지고 있으며, 100x100x100 = 1백만 개의 셀로 이루어진 큐브 배열을 만들 계획입니다. 각 x와 각 y 및 z를 (3개 변수로) 회귀분석하여 표준 오차로 배열을 채울 것입니다. "큰 행렬"의 경우 성능과 확장성을 위해 Python 리스트 대신 NumPy를 사용해야 한다는 말을 들었습니다. 문제는, 저는 Python 리스트를 알고 있고 제게 잘 작동하는 것 같습니다. NumPy로 전환하면 어떤 이점이 있을까요? 만약 큐브에 1000개의 데이터 시리즈가 있다면 (즉, 큐브에 10억 개의 부동 소수점 셀이 있는 경우) 어떨까요? 답변 NumPy의 배열은 Python 리스트보다 더.. 2023. 10. 5.
Python 판다스의 groupby를 사용하여 데이터프레임 행을 리스트로 그룹화하는 방법은 무엇인가요?, How to group dataframe rows into list in pandas groupby 질문 나는 df라는 판다스 데이터 프레임을 가지고 있습니다: a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6 첫 번째 열을 기준으로 그룹화하고 두 번째 열을 각 행의 리스트로 가져오고 싶습니다: A [1,2] B [5,5,4] C [6] 판다스의 그룹화 기능을 사용하여 이와 같은 작업을 할 수 있을까요? 답변 아래의 HTML을 한국어로 번역하되, HTML 태그와 태그 안의 텍스트는 영어로 유지합니다. In [1]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]}) df Out[1]: a b 0 A 1 1 A 2 2 B 5 3 B 5 4 B 4 5 C 6 In [2]: df.groupby('a')['b'].apply(list) .. 2023. 10. 5.

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