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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt left_credit = float(input("대출금: ")) yearly_interest_rate = float(input("금리: ")) pay_month = int(input("대출기간: ")) print("연 이자 = ", yearly_interest := left_credit / 100 * yearly_interest_rate) print("월 이자 = ", monthly_interest := yearly_interest / 12) print("월 상환 원금 = ", monthly_credit := left_credit / pay_month) print("월 총 상환금 = ", monthly_total_..

package org.zerok.ex2.repository; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import org.springframework.data.jpa.repository.Modifying; import org.springframework.data.jpa.repository.Query; import org.springframework.data.repository.query.Param; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import org.zerok.ex2.entity.Memo; import java.util.List; public inter..

package org.zerok.ex2.repository; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.PageRequest; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.data.domain.Sort; import org.spr..

#scatter() 함수로 산포도 표시 가능 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1.2, 2.4, 0.0, 1.4, 1.5, 0.3, 0.7]) # x좌표 y = np.array([2.4, 1.4, 1.0, 0.1, 1.7, 2.0, 0.6]) # y좌표 plt.scatter(x, y) #산포도의 플롯 plt.grid() plt.show() # matplotlib 그래프에서는 특별히 설정하지 않으면 가로축 세로축의 배율이 다르다. #hist() 함수로 히스토그램 표시 가능 #히스토그램에서는 각 범위의 값의 빈도가 카운트된 직사각형 기둥으로 표시된다. import numpy as np import matplotlib.pyplo..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-5, 5) # x좌표. -5~5의 구간을 50으로 나눔. numpy 배열. 그래프의 가로축으로 자주 사용됨. y = 2 * x # y좌표 plt.plot(x, y) # x좌표, y좌표의 데이터를 플롯 plt.show() # 그래프 표시 그래프 꾸미기 #그래프 꾸미기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-5, 5) y_1 = 2 * x y_2 = 3 * x #축의 라벨 plt.xlabel("x value", size = 14, color = "red") plt.ylabel("y value", size =..

# matplotlib은 Numpy와 같은 python의 외부 모듈로 그래프 그리기, # 이미지 표시, 간단한 애니메이션 작성 등을 실시할 수 있다. # 여기서는 그래프를 그릴 예정. 그래프를 그리기 위해서는 matplotlib의 pyplot이라는 모듈을 임포트한다. # pyplot은 그래프 그리기를 지원한다. 데이터에는 Numpy의 배열을 사용. 따라서 numpy도 임포트. #만약 jupyter notebook을 사용한다면 맨 앞에 %matplotlib inline을 써야할 때가 있음(그래프가 그려지지 않을 때). #linspace() 함수: 구간을 설정하고 그 구간을 일정 간격을 지닌 50개의 수로 나누는 numpy 배열을 생성함. import numpy as np x = np.linspace(-5,..

import numpy as np rent = float(input("rent: ")) credit_usage = float(input("last month credit usage: ")) tax = float(input("tax: ")) bank_credit_loan = float(input("bank credit loan: ")) student_loan = float(input("student loan: ")) housing_subscription = float(input("housing subscription: ")) youth_deposit = float(input("youth deposit: ")) telecommunication_cost = float(input("telecom telecomm..

import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 print("합계:", np.sum(a)) print("평균:", np.average(a)) print("최댓값:", np.max(a)) print("최솟값:", np.min(a)) # 합계: 15 # 평균: 2.5 # 최댓값: 5 # 최솟값: 0 import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 b = np.array([[5, 4, 3], [2, 1, 0]]) #2차원 배열 print(a + b) print() print(a - b) print() print(a * b) # [[5 5 5] # [5 5 5]] # # [[-5 ..

배열을 함수의 인수로 사용 import numpy as np def my_func(x): y = x * 2 + 1 return y a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 b = my_func(a) #인수로서 배열을 전달, 반환값으로서 배열을 받는다. print(b) # [[ 1 3 5] # [ 7 9 11]]

배열의 요소로의 접근은 리스트의 경우와 마찬가지로 인덱스를 사용. #배열의 요소 접근 import numpy as np b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #2차원 배열 print(b) print() b[1, 2] = 9 # 5 ==> 9 print(b) print() #인덱스에 :(콜론)을 지정해서 행이나 열 등에 접근 가능 #2차원 배열로부터 행을 꺼내 표시하고 열을 바꿔 넣기 c = np.array([[2, 0, 1], [5, 3, 4]]) #2차원 배열 print(c[1, :]) print() print(c[:, 1]) print() c[:, 1] = np.array([6, 7]) print(c) # [[0 1 2] # [3 4 5]] # # [[0 1 2] # [3..