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NumPy 대용량 데이터 배열을 효율적으로 다룰 수 있도록 설계 과학 계산을 위한 라이브러리 행렬/배열 처리 및 연산 난수생성 ▷ 100 만개의 정수를 저장하는 Numpy 배열과 파이썬 리스트 비교 import numpy as np my_arr = np.arange(1000000) my_list = list(range(1000000)) from datetime import datetime start1 = datetime.now() for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2 print(datetime.now() - start1) from datetime import datetime start2 = datetime.now() for _ in range(10): my_list2 ..

test2 파일이용 os 모듈파일 디렉터리 관련함수 import os # 디렉터리확인 print(os.getcwd()) # 디렉터리 변경 os.chdir('ch8_data') print(os.getcwd()) # 디렉터리 목록 list 반환 os.listdir('.') # ['data', 'images', 'images2', 'txt_data'] # 'text' 생성 os.mkdir('text') print(os.listdir('.')) # ['data', 'images', 'images2', 'test', 'text', 'txt_data'] # 'text' 이동 os.chdir('text') print(os.getcwd()) # 여러 디렉터리 생성 os.makedirs('test2/test3') pri..

test_text 파일 이용하여 예외처리하기 print('\n유형별 예외처리') try: div = 1000 / 2.53 print('div=%5.2f' % (div)) div = 1000 / 0 # 1차 산술적예외 f = open('c:\\test/txt') # 2차 파일열기 num = int(input('숫자입력:')) # 3차 기타예외 print('num=', num) except ZeroDivisionError as e: # 다중예외처리 print('오류정보:', e) except FileNotFoundError as e: # 다중예외처리 print('오류정보:', e) except Exception as e: print('오류정보:', e) finally: print('finally 영역-항상 ..

findall 모듈추가 import re from re import findall 숫자찾기 & 문자열 찾기 from re import findall # 모듈추가 st1 = '123456 abc훈민정음 ABC_555_6 세종대왕' # 숫자 찾기 print(findall('1234',st1)) # ['1234'] print(findall('[0-9]',st1)) # ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '5', '5', '5', '6'] print(findall('[0-9]{3}',st1)) # ['123', '456', '555'] print(findall('[0-9]{3,}',st1) # ['123456', '555'] print(findall('\\d{3,}',st1)) # ['123..