Day16 - Python(9). 22.09.16.금

류소리·2022년 9월 16일
day9기초수업아홉번째이론파이썬
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파이썬

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http://localhost:8888/lab/tree/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%209.16%20(9).ipynb

[ 15일 문제 복습 ]

    1. matc, search, findall, finditer 차이점. p298

match: 문자열 처음부터 검색
search: 문자열 전체를 검색
findall: 리스트로 돌려줌
finditer: 반복 가능한 객체를 돌려줌 interator 출력.

    1. match 메소드 4 가지. p301

: group,start,end,span()

    1. ['Life', 'is', 'too', 'short']. p298

import re
a = "Life is too short"
p = re.compile("[A-z]+")
print(p.findall(a))

    1. 정규식 문자클래스를 괄호안에 넣으시오. P294

[^a-zA-Z0-9_ ] : \W

    1. 정규식 문자클래스를 괄호안에 넣으시오. P294

\d : [0-9]

    1. 정규식을 사용하여 숫자만 출력해보시오. p298

data = """이름:김철수
전화번호 : 010-1234-1234
나이 : 30
성별 : 남 """

p = re.compile("\d+")
print(p.findall(data))

-> ['010', '1234', '1234', '30']

#(1)
s="black, blue and brown"
p = re.compile("black|blue")
print(p.findall(s))

[ 오전 수업 ]

[ 지문 크롤링, 정규표현식 ]

import urllib.request as req
import re

req. urlopen("http://daum.net")

data = req. urlopen("http://daum.net").read().decode("utf-8")

정답:

data = req. urlopen("http://daum.net").read().decode("utf-8")
p = re.compile("https://\S+[.]js")
li = re.findall(p, data)
for i in li:
print(i)

순서(1)

# 아무것도 안나옴. 문장이 이어져있어서
p = re.compile(".js$")  
li = re.findall(p, data)
for i in li:
    print(i)

순서(2)  
  
# .이 모든 걸로 나오는구나   
p = re.compile(".js")  
li = re.findall(p, data)
for i in li:
    print(i)   

순서(3)

# .내가 생각하는 .이 나옴
p = re.compile("[.]js")  
li = re.findall(p, data)
for i in li:
    print(i)

순서(4)

# 또는으로 연결
p = re.compile("h[:./\w]*[.]js")  
li = p.findall(data)
for i in li:
    print(i)

순서(5)

# h만 있는거 없애줄려고
p = re.compile("https[:./\w]*[.]js")  
li = p.findall(data)
for i in li:
    print(i)

#세개밖에 안나와서 정답이 정답일듯하다.

빵집문제{120} -> 미완성 정답 없음...

자주 쓰이는 패턴 문제 {전화번호242 ,이메일262, 주민번호424}

#전화번호
data = '010-1234-3434 '

p = re.compile('\d{3}-\d{3,4}-\d{4}')
print(p.findall(data))
-> ['010-1234-3434']

#이메일
data= '''prince@naver.com hello@daum.net morning@company.co.kr'''

a = re.compile(".+@[a-z]+[.][a-z]+")
li = a.findall(data)
for i in li:
    print(i)
-> prince@naver.com hello@daum.net morning@company.co

a = re.compile("[\w]+@[0-9a-z]+[.][a-z.]+")
li = a.findall(data)
for i in li:
    print(i)
-> prince@naver.com
  hello@daum.net
  morning@company.co.kr

#주민번호
data = '210202-2134765'

ii = re.compile("\d{6}[-][123456]\d{6}")
li = ii.findall(data)
li 
-> ['210202-2134765']

i = re.compile("(\d{6})[-](\d{7})")
li = i.findall(data)
for i in li:
    print(i)
-> ('210202', '2134765')

[ 컴파일 옵션 p303 ]

  • DOTALL(S) - . 이 줄바꿈 문자를 포함하여 모든 문자와 매치할 수 있도록 한다.
  • IGNORECASE(I) - 대소문자에 관계없이 매치할 수 있도록 한다.
  • MULTILINE(M) - 여러줄과 매치할 수 있도록 한다. (^, $ 메타문자의 사용과 관계가 있는 옵션이다)
  • VERBOSE(X) - verbose 모드를 사용할 수 있도록 한다. (정규식을 보기 편하게 만들수 있고 주석등을 사용할 수 있게된다.)
  • 옵션을 사용할 때는 re.DOTALL처럼 전체 옵션 이름을 써도 되고 re.S처럼 약어를 써도 된다.

DOTALL, S

. 메타 문자는 줄바꿈 문자(\n)를 제외한 모든 문자와 매치되는 규칙이 있다.
만약 \n 문자도 포함하여 매치하고 싶다면 re.DOTALL 또는 re.S 옵션을 사용해 정규식을 컴파일하면 된다.

IGNORECASE, I

re.IGNORECASE 또는 re.I 옵션은 대소문자 구별 없이 매치를 수행할 때 사용하는 옵션이다

MULTILINE, M

re.MULTILINE 또는 re.M 옵션은 조금 후에 설명할 메타 문자인 ^, 와 연관된 옵션이다. 이 메타 문자에 대해 간단히 설명하자면 ^는 문자열의 처음을 의미하고, $는 문자열의 마지막을 의미한다. 예를 들어 정규식이 ^python인 경우 문자열의 처음은 항상 python으로 시작해야 매치되고, 만약 정규식이 python이라면 문자열의 마지막은 항상 python으로 끝나야 매치된다는 의미이다.

VERBOSE, X

지금껏 알아본 정규식은 매우 간단하지만 정규식 전문가들이 만든 정규식을 보면 거의 암호수준이다. 정규식을 이해하려면 하나하나 조심스럽게 뜯어보아야만 한다. 이렇게 이해하기 어려운 정규식을 주석 또는 줄 단위로 구분할 수 있다면 얼마나 보기 좋고 이해하기 쉬울까? 방법이 있다. 바로 re.VERBOSE 또는 re.X 옵션을 사용하면 된다.

http://localhost:8888/lab/tree/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%209.16%20(9).ipynb

{문제 166}

-['http', 'https', 'ftp']만 뽑아라.
->{165}
p = re.compile("\w+(?=://)")
p.findall(text)

{문제 172}

  • ['50.24', '35.25', '100']만 뽑아라.
    ->{175}
    p = re.compile('(?<=[$]).+')
    p.findall(text)

{문제 188}

  • ['이른 아침 문을 여는 빵집입니다',
    '가볍게 아침을 해결하고자 하는 여행자나 현지인은 들러보면 좋을 장소입니다',
    '참고로 식빵 나오는 시간은 오전시시 입니다']만 뽑아라.
    -> {191}
    p = re.compile("(?<=

    ).+(?=

    )")
    p.findall(text)

[ 오후 수업 시작 ]

Numpy 개요

  • numpy란, (numerical python, numeric python)
    육각형의 상자, array:배열
    1차원 2차원 3차원

axis : 축
ex) (2,3) = (2행, 3열) / (axis0 , axis1)

  • numpy 왜 사용하냐?
    :파이썬을 직접 하게 한다???. -
    pandas:연산
    pandas, sum

  • numpy 특징

  1. list 보다 빠르다
  2. 반복문 안씀. 브로드케스팅 가능.
  3. 선형대수학, 푸리에 변환 및 난수 기능
  4. c/c++ 및 포트란 코드 통합

※ 참조

  • 유투브
    park 널널한 교수
    teamlab x inflearn

1) import (p11)
import numpy as np
np.sum()
: 모듈(라이브러리)을 호출하여 속성과 메소드를 사용한다.

2) ndarray(배열이란)

#2개이상 숫자 들어가면 리스트로 묶어주어라
a=np.array([0,1,2,3])
a -> array([0, 1, 2, 3])

#1차원 자료 4개 들어있다.
print(a.shape)
-> (4,)

print(a.size) :원소의 개수
-> 4

type(a)
-> numpy.ndarray

print(a.dtype)
-> int32

  • array 객체 속성

-numpy만의 데이터 타입

3) array(배열:숫자만 들어감) vs matrix(행렬: 2차원만 가능)
둘의 연산법이 다르다.

배열 만들기 {p24}

1차원 만들기

#1차원
import numpy as np
a=np.array([0,1,2,3])
a
-> array([0, 1, 2, 3])

#몇차원이냐
print(a.ndim)
-> 1

2차원 만들기, arange {p26}

#2차원


np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 
-> array([[1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8]])

#2행5열은 10 상태다. shape모양.

np.arange(10).reshape(2,5)
-> array([[0, 1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8, 9]])

#3행 4열은 12
np.arange(12).reshape(3,4)
-> array([[ 0,  1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6,  7],
         [ 8,  9, 10, 11]])

#-1은 자동으로 숫자 대입 의미
np.arange(12).reshape(3,-1) 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

3차원 만들기 {p29}

#3차원


#종이 2장 3행 4열 임.
np.arange(24).reshape(2,3,4)
-> array([[[ 0,  1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6,  7],
         [ 8,  9, 10, 11]],

        [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

#문제 {p31}
np.arange(36).reshape(3,4,3) 
-> array([[[ 0,  1,  2],
         [ 3,  4,  5],
         [ 6,  7,  8],
         [ 9, 10, 11]],

         [[12, 13, 14],
         [15, 16, 17],
         [18, 19, 20],
         [21, 22, 23]],

         [[24, 25, 26],
         [27, 28, 29],
         [30, 31, 32],
         [33, 34, 35]]])

배열의 연산 (operation) {p32~p44}

element wise :원소들 끼리끼리

  • 리스트의 연산과 비슷하지만 약간 다르다.
  • numpy 함수를 쓰는 것보다
  • numpy의 연산은 원소들끼리 이루어진다.
  • arrat 형태가 안 맞으면, 자동으로 맞춰주기도 한다.(broadcasting)

문제 6x6 노란색만 뽑아주세요 {p100~p108}

#노란색만 뽑아라
a=np.arange(25).reshape(5,5)
a[4]
->array([20, 21, 22, 23, 24])

#빨간줄만 뽑아라
a = np.arange(25).reshape((5, 5))
a[:,(1, 3)]
-> array([[ 1, 3],
[ 6, 8],
[11, 13],
[16, 18],
[21, 23]])

#파란칸만 뽑아라
a = np.arange(25).reshape((5, 5))
a[[1, 1, 3, 3], [0, 2, 0, 2]]
-> array([ 5, 7, 15, 17])

#만약 이거라면
a = np.arange(25).reshape((5, 5))
a[1::2, 0::2]
-> array([[ 5, 7, 9],
[15, 17, 19]])

출처:
https://walkingplow.tistory.com/32
https://wikidocs.net/4308#multiline-m -> 점프 투 파이썬

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류소리
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