728x90 반응형 SMALL 개인 공부30 [Linux] 실습 - 도커 설치 (Rocky 8) 환경 설정Rocky 8.10Docker 26.1.3Docker compose v2.27.0 도커 설치Docker 서비스를 최신 버전으로 설치하기 위해 DNF에 Docker Repository를 추가합니다.dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repoDocker아 Docker compose 서비스를 DNF 서비스를 통하여 설치합니다.* Podman, runc 패키지 오류 발생할 수 있음Podman과 runc 버전으로 인하여 오류가 발생할 수 있습니다.이 경우는 Podman과 runc를 삭제한 뒤 다시 시도합니다.dnf remove -y runc podmandnf install -y docker-ce .. 2025. 6. 10. [Python] - 실습 파이썬 모듈(module) 모듈(module)1. 모듈 ㅣ# 나만의 최소값 추출 함수def my_min( l ): if len( l ) > 1: min = l[ 0 ] for v in l: if v 2. 기본 모듈 사용import my_lib # my_lib.py 모듈 loaddir(my_lib) # my_lib 모듈의 구성 내용 확인print( f'max : {my_lib.my_max( l2 )}' )print( f'min : {my_lib.my_min( l2 )}' )출력 :['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'my_m.. 2025. 6. 9. [Python] - 실습 파이썬 함수(function) - 2 함수(function)1. 함수 return 값number1 = 10number2 = 5result = divmod(number1, number2)print(f'result = {result}')print(f'{number1} / {number2} = {result[0]}')print(f'{number1} % {number2} = {result[1]}')출력 : result = (2, 0)10 / 5 = 210 % 5 = 0 2. 합계를 반환하는 함수l = list(range(1, 11))result = sum(l)print(f'result = {result}')출력 : result = 55# 직접 정의한 합계 함수def my_sum(l): ret_value = 0 for v in l: .. 2025. 5. 7. [Python] - 실습 파이썬 함수(Function) -1 함수(function)1. 자료 중심 프로그래밍print( f"{1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10}" ) 출력 : 55 MAX = 100sum = 0for i in range( 1, MAX ): sum += iprint( f'{sum}' ) 출력 : 4950 2. 구조적 프로그래밍def user_sum( MAX = 100 ): sum = 0 for i in range( 1, MAX + 1 ): sum += i return sumprint( f'{user_sum( 10 )}' )출력 : 55print( f'{user_sum( 20 )}' )출력 : 210print( f'{user_sum( 100 )}' )출력 : 5050print( f'.. 2025. 5. 6. [Python] - 실습 파이썬 Set(frozenset) 1. Set(집합) 중복을 허용하지 않으며, 순서가 없음가변형(mutable) : 원소를 추가(add)하거나 제거(remove)할 수 있음s = {1, 2, 3, 4, 4, 5, 6}print(s) # 출력: {1, 2, 3, 4, 5, 6} - 중복 제거됨 2. frozenset(고정 집합)set과 비슷하지만, 불변형(immutable) -> 내용을 변경할 수 없음해시 가능한 객체이므로 딕셔너리 키, set의 원소 등으로 사용 가능fs = frozenset((1, 2, 3, 4, 4, 5, 6))print(fs) # 출력: frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6}) (6 - )# fs.add(10) # ❌ 오류 발생: 'frozenset' object has no attribute 'a.. 2025. 5. 5. [Python] 파이썬 Pandas(데이터 전처리) -4 1. 데이터 처리 절차 개요일반적인 빅데이터 분석 절차문제 정의데이터 수집데이터 전처리탐색적 데이터 분석(EDA)분석 결과 도출결과 적용 및 피드백AI 모델 구축 절차문제 정의데이터 수집데이터 전처리EDA특성(Feature) 추출 및 선택AI 모델 생성모델 적용 및 운영데이터 전처리는 전체 분석 및 모델링의 품질을 결정하는 중요한 단계입니다.2. 데이터 전처리의 개념**데이터 전처리(Data Preprocessing)**는 분석 목적에 맞게 데이터 품질을 향상시키기 위한 모든 작업을 포함주요 대상:결측치(Missing Value)중복값(Duplicated Data)이상치(Outlier)자료형 문제단위 불일치변수 유형별 처리 (연속형, 범주형 등)전처리는 고정된 순서 없이 반복적이고 유연하게 수행3. 주요.. 2025. 5. 4. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형 LIST
