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INNER JOIN 2개 이상의 테이블이 있다고 가정하고 여태까지 배운 내용으로 테이블을 합쳐보겠다. 한 테이블에는 userid와 주소가 있다고 가정하고 다른 테이블에는 userid와 같은 값을 가진 id와 그 user들이 산 구매상품의 정보들이 있다고 가정하겠다. Old버전: SELECT * FROM Users,Orders WHERE Users.id = Orders.userid 이런식으로 접근 할 수 있다. FROM절을 통해 2개의 테이블을 불러온 후 WHERE절을 이용하여 해당 column의 값들이 같은 값들만 갖고온다. New 버전: SELECT * FROM Users INNER JOIN Orders ON Users.id = Orders.userid 이런식으로 INNER JOIN을 사용하여 값이 같..

from IPython.display import Image 문제 설명 목표 같은 차원이지만 다른 모양을 가진 배열 간의 연산에서 어떻게 브로드캐스팅이 적용되는지 살펴봅시다. 같은 차원의 다른 모양을 가진 2차원 배열(행렬)의 경우 2차원 배열(행렬) 간의 덧셈 연산을 해봅시다. 예시로 3 x 3 배열(A)과 1 x 3 배열(B) 사이에 덧셈 연산, 그리고 3 x 3 배열(A)과 2 x 3 배열(C) 사이에 덧셈 연산을 행하는 코드를 살펴보겠습니다. import numpy as np A = [ [10, 10, 10], [20, 20, 20], [30, 30, 30] ] B = [ [1, 2, 3] ] C = [ [2, 2, 3], [4, 5, 6], ] A = np.array(A) B = np.array..

문제 설명 목표 배열과 상수의 연산에서 어떻게 브로드캐스팅이 적용되는지 살펴봅시다. 스칼라 스칼라란 단일 차원(0차원)의 값을 의미합니다. 즉, 방향이 없고 오로지 크기만을 가지는 값으로 상수로 표현이 가능합니다. 위 그림에서 화살표는 방향과 크기를 갖습니다. 예를 들어, 파란색의 화살표는 오른쪽 아래 대각선의 방향을 가지며 크기는 길이가 1인 화살표를 2개 가지고 있습니다. 여기서 화살표의 크기는 스칼라라고 할 수 있습니다. 즉, 스칼라는 방향이 없고 오로지 크기만을 가지는 값으로 단일 차원(0차원)이며 상수로 표현할 수 있습니다. 배열과 상수 사이의 덧셈 연산 3 x 3 배열에 10을 더하는 코드를 살펴보겠습니다. import numpy as np A = [ [1, 1, 1], [2, 2, 2], [..

문제 설명 numpy.ndarray타입의 임의의 모양을 가진 2차원 배열(행렬)들이 담긴 리스트가 arr_list로 주어집니다. arr_list에 담긴 배열들을 순서대로 사용하여 A를 다음과 같이 처리합니다. 초기 A의 상태는 [[0]]입니다. arr_list에서 앞에서부터 순서대로 배열을 꺼내며, 해당 배열을 arr이라 칭하고 다음 두 가지 경우에 대하여 처리합니다. a. A와 arr를 행렬 곱 연산이 불가할 때, arr를 버리고 다음 배열을 꺼냅니다. b. A와 arr를 행렬 곱 연산이 불가할 때, 다음과 같이 연산하고 다음 배열을 꺼냅니다. A = (A + 1) · (arr * 2) 이때 +와 *는 요소 별로 더하고 곱하는 연산, ·은 행렬 곱 연산을 의미합니다. 위 과정을 통해 arr_list에 ..

bool 인덱싱 목표 관계 연산자를 통해 얻은 bool 요소로 이루어진 배열을 인덱스로 사용하여 배열에서 특정값들을 추출해보겠습니다. bool 인덱싱 우리는 Numpy의 특별한 관계 연산을 이용하여 다음과 같이 bool 요소로 이루어진 배열을 만들 수 있습니다. import numpy as np A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]) print(A >= 4) [False False False True True True False False False]이제 해당 bool 배열을 인덱스로 사용하여 특정 요소들을 추출해봅시다. A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]) B = (A >= 4) print(B) print(A[B]) [False ..

from IPython.display import Image 목표 Numpy dot 메소드에서 np.dot()함수를 사용하여 행렬 곱 연산을 했습니다. 그러나 3, 4차원의 배열에서 np.dot()을 사용하여 연산을 하면 의도치 않은 결과가 도출될 수 있습니다. 고차원 배열에서 Numpy의 np.dot()와 np.matmul()메소드를 살펴보고 둘의 차이점에 대해 알아봅시다. np.dot()와 np.matmul()의 차이 2 x 2 x 2 모양을 가진 3차원 두 배열을 생성하고 np.dot()과 np.matmul()를 사용하여 연산해보겠습니다. import numpy as np A = np.array([ [[3, 1], [3, 3]], [[1, 1], [3, 2]]]) B = np.array([ [[3,..

Numpy 실습 -기초 문제 3 롤러코스터 문제 설명 그렙월드의 T익스플로러는 몸무게와 키에 대하여 다음과 같은 이용 제한을 두고 있습니다. 키는 150cm 이상 195cm 이하 몸무게는 140kg 미만 그러나 관광객의 대다수는 이용 제한을 읽지 않고 줄을 기다리다 타기 직전, 탑승 불가 통보를 받아 불만을 제기하고 있습니다. 이를 방지하고자 줄 서 있는 사람들을 조사하여 탑승 불가한 손님들에게 미리 정보를 전달하려 합니다. 줄 서 있는 사람들의 순서에 맞춰 그들의 키와 몸무게는 info에 다음과 같이 담겨있습니다. info 첫 번째 행에는 사람들의 키 정보가 담겨있다. info 두 번째 행에는 사람들의 몸무게 정보가 담겨있다. info가 numpy.ndarray타입의 2차원 배열로 주어질 때, 이용 제..

1. 클라우드 기초 Before Cloud computing 과거에는 인터넷 환경에서 서비스를 제공하기 위해 서비스 제공자는 서비스 호스팅에 필요한 모든것을 직접 구축 데이터 센터(물리적 공간) 서버, 저장소 네트워크방화벽,보안 운영체제,기타 개발도구 전기,온도,습도관리 운영/관리 인력 서버를 직접 구축하고 운영하는 자원과 인력 비용 이 크고 운영 상황의 변화에 능동적으로 대응하기가 어려워짐 이를 해결하고자 IDC 등장! IDC란? Internet Data Center의 줄임말로 서버 운영에 필요한 공간, 네트워크, 유지 보수 등의 서비스를 제공함 하지만 서버임대를 통해 자원을 효율적으로 이용하고 비용을 줄일 수 있었지만 대부분의 IDC의 서버 임대는 계약을 통해 일정 기간 임대를 하는 유연성이 떨어지는..

Numpy 실습 - 기초문제1 문제 설명 임의의 모양을 가진 numpy.ndarray 타입의 2차원 행렬 arr가 주어집니다. Numpy를 사용하여 (y1, x1)에서 (y2, x2)까지 구간에 해당하는 모든 요소의 값에 2를 곱하여 반환하는 함수를 구현하세요. 제한 사항 y1, x1, y2, x2는 arr의 인덱스를 초과하지 않습니다. y2는 y1 이상의 정수입니다. x2는 x1 이상의 정수입니다. 예시 다음과 같이 arr와 y1, x1, y2, x2가 주어졌다고 가정하겠습니다. >>> arr [[ 1 5 3 4 5 5 4 2 10 9] [ 7 3 2 5 2 7 8 2 5 3] [ 3 2 5 6 7 8 2 10 6 5] [ 4 7 6 6 5 5 6 7 1 2]] >>> y1, x1, y2, x2 (0,..