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In Python, the error message "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable" usually appears when you try to install packages without having the necessary permissions to write to the system-wide site-packages directory.

Occurrence

This commonly occurs in virtual environments or when you lack administrative access.

Error-resolving approaches

To resolve this error, you can use the following approaches:

  1. Using a virtual environment

First, create a virtual environment using tools like venv or virtualenv using this command in your terminal:

 
 

Now, activate the virtual environment using these commands:

 
 

Finally, install packages within the virtual environment using this command in your terminal:

 
 

This way, you will have write access to the virtual environment's site-packages directory without requiring system-wide permissions.

  1. Specifying a user installation

You can install the package in the user’s local site-packages directory using this command:

 
 

Use the --user flag when installing packages to specify a user installation instead of a system-wide installation.

  1. Using a package manager

If you're using Linux, you can use system-wide package management like apt or yum to install Python packages. Typically, administrative rights are needed for this.

 
 

Hence, these approaches provide you with the necessary write permissions to install packages in a controlled and isolated manner.

 

 

 

ref : https://www.educative.io/answers/how-to-resolve-normal-site-packages-is-not-writable-in-python

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05-5 내장 함수

지금까지 파이썬으로 프로그래밍하기 위해 알아야 하는 대부분의 것들을 공부했다. 이제 여러분은 자신이 원하는 프로그램을 직접 만들 수 있을 것이다. 하지만 그 전에 먼저 여러분이 만들고자 하는 프로그램이 이미 만들어져 있는지 살펴보기 바란다. 물론 공부를 위해서라면 누군가 만들어 놓은 프로그램을 또 만들 수도 있다. 하지만 그런 목적이 아니라면 이미 만들어진 것을 다시 만드는 것은 불필요한 행동이다(Don’t Reinvent The Wheel, 이미 있는 것을 다시 만드느라 쓸데없이 시간을 낭비하지 말라). 그리고 이미 만들어진 프로그램들은 테스트 과정을 수도 없이 거쳤기 때문에 충분히 검증되어 있다. 따라서 무엇인가 새로운 프로그램을 만들기 전에는 이미 만들어진 것들, 그중에서도 특히 파이썬 배포본에 함께 들어 있는 파이썬 라이브러리들을 살펴보는 것이 매우 중요하다.

라이브러리들을 살펴보기 전에 파이썬 내장 함수를 먼저 살펴보도록 하자. 우리는 이미 몇 가지 내장 함수들을 배웠다. print, del, type 등이 바로 그것이다. 이러한 파이썬 내장 함수들은 외부 모듈과는 달리 import를 필요로 하지 않는다. 아무런 설정 없이 바로 사용할 수가 있다. 이 책에서는 활용 빈도가 높고 중요한 함수들을 중심으로 알파벳 순서대로 간략히 정리했다. 파이썬으로 프로그래밍을 하기 위해 이 함수들을 지금 당장 모두 알아야 하는 것은 아니므로 가벼운 마음으로 천천히 살펴보자.

abs

abs(x)는 어떤 숫자를 입력으로 받았을 때, 그 숫자의 절대값을 돌려주는 함수이다.

>>> abs(3)
3
>>> abs(-3)
3
>>> abs(-1.2)
1.2

all

all(x)은 반복 가능한(iterable) 자료형 x를 입력 인수로 받으며, 이 x가 모두 참이면 True, 거짓이 하나라도 있 으면 False를 리턴한다.

(※ 반복 가능한 자료형이란 for문으로 그 값을 출력할 수 있는 것을 의미한다. 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리, 집합 등이 있다.)

다음의 예를 보자.

>>> all([1, 2, 3])
True

리스트 자료형 [1, 2, 3]은 모든 요소가 참이므로 True를 리턴한다.

>>> all([1, 2, 3, 0])
False

리스트 자료형 [1, 2, 3, 0] 중에서 요소 0은 거짓이므로 False를 리턴한다.

(※ 자료형의 참과 거짓에 대해 잘 기억나지 않는다면 02-7절을 다시 한 번 읽어 보자.)

any

any(x)는 x 중 하나라도 참이 있을 경우 True를 리턴하고, x가 모두 거짓일 경우에만 False를 리턴한다. all(x)의 반대 경우라고 할 수 있다.

다음의 예를 보자.

>>> any([1, 2, 3, 0])
True

리스트 자료형 [1, 2, 3, 0] 중에서 1, 2, 3이 참이므로 True를 리턴한다.

>>> any([0, ""])
False

리스트 자료형 [0, ""]의 요소 0과 ""은 모두 거짓이므로 False를 리턴한다.

chr

chr(i)는 아스키(ASCII) 코드값을 입력으로 받아 그 코드에 해당하는 문자를 출력하는 함수이다.

(※ 아스키 코드란 0에서 127 사이의 숫자들을 각각 하나의 문자 또는 기호에 대응시켜 놓은 것이다.)

>>> chr(97)
'a'
>>> chr(48)
'0'

dir

dir은 객체가 자체적으로 가지고 있는 변수나 함수를 보여 준다. 아래 예는 리스트와 딕셔너리 객체의 관련 함수들(메서드)을 보여 주는 예이다. 우리가 02장에서 살펴보았던 자료형 관련 함수들을 만나볼 수 있을 것이다.

>>> dir([1, 2, 3])
['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop',...]
>>> dir({'1':'a'})
['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'items', 'keys',...]

divmod

divmod(a, b)는 2개의 숫자를 입력으로 받는다. 그리고 a를 b로 나눈 몫과 나머지를 튜플 형태로 리턴하는 함수이다.

>>> divmod(7, 3)
(2, 1)
>>> divmod(1.3, 0.2)
(6.0, 0.099999999999999978)

enumerate

enumerate는 "열거하다"라는 뜻이다. 이 함수는 순서가 있는 자료형(리스트, 튜플, 문자열)을 입력으로 받아 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체를 리턴한다.

(※ 보통 enumerate 함수는 아래 예제처럼 for문과 함께 자주 사용된다.)

무슨 말인지 잘 이해되지 않으면 다음 예를 보자.

>>> for i, name in enumerate(['body', 'foo', 'bar']):
...     print(i, name)
...
0 body
1 foo
2 bar

순서값과 함께 body, foo, bar가 순서대로 출력되었다. 즉, 위 예제와 같이 enumerate를 for문과 함께 사용하면 자료형의 현재 순서(index)와 그 값을 쉽게 알 수 있다.

for문처럼 반복되는 구간에서 객체가 현재 어느 위치에 있는지 알려주는 인덱스 값이 필요할때 enumerate 함수를 사용하면 매우 유용하다.

eval

eval(expression)은 실행 가능한 문자열(1+2, 'hi' + 'a' 같은 것)을 입력으로 받아 문자열을 실행한 결과값을 리턴하는 함수이다.

>>> eval('1+2')
3
>>> eval("'hi' + 'a'")
'hia'
>>> eval('divmod(4, 3)')
(1, 1)

보통 eval은 입력받은 문자열로 파이썬 함수나 클래스를 동적으로 실행하고 싶은 경우에 사용된다.

filter

filter란 무엇인가를 걸러낸다는 뜻으로, filter 함수도 동일한 의미를 가진다. filter 함수는 첫 번째 인수로 함수 이름을, 두 번째 인수로 그 함수에 차례로 들어갈 반복 가능한 자료형을 받는다. 그리고 두 번째 인수인 반복 가능한 자료형 요소들이 첫 번째 인수인 함수에 입력되었을 때 리턴값이 참인 것만 묶어서(걸러내서) 돌려준다.

다음의 예를 보자.

#positive.py 
def positive(l): 
    result = [] 
    for i in l: 
        if i > 0: 
            result.append(i) 
    return result

print(positive([1,-3,2,0,-5,6]))

결과값: [1, 2, 6]

즉, 위에서 만든 positive 함수는 리스트를 입력값으로 받아 각각의 요소를 판별해서 양수값만 리턴하는 함수이다.

filter 함수를 이용하면 위의 내용을 아래와 같이 간단하게 작성할 수 있다.

#filter1.py
def positive(x):
    return x > 0

print(list(filter(positive, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))

결과값: [1, 2, 6]

여기서는 두 번째 인수인 리스트의 요소들이 첫 번째 인수인 positive 함수에 입력되었을 때 리턴값이 참인 것만 묶어서 돌려준다. 앞의 예에서는 1, 2, 6만 양수여서 x > 0 이라는 문장이 참이 되므로 [1, 2, 6]이라는 결과값을 리턴하게 된 것이다.

앞의 함수는 lambda를 이용하면 더욱 간편하게 코드를 작성할 수 있다.

>>> print(list(filter(lambda x: x > 0, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))

hex

hex(x)는 정수값을 입력받아 16진수(hexadecimal)로 변환하여 리턴하는 함수이다.

>>> hex(234)
'0xea'
>>> hex(3)
'0x3'

id

id(object)는 객체를 입력받아 객체의 고유 주소값(레퍼런스)을 리턴하는 함수이다.

>>> a = 3
>>> id(3)
135072304
>>> id(a)
135072304
>>> b = a
>>> id(b)
135072304

위 예의 3, a, b는 고유 주소값이 모두 135072304이다. 즉, 3, a, b가 모두 같은 객체를 가리키고 있음을 알 수 있다.

만약 id(4)라고 입력하면 4는 3, a, b와 다른 객체이므로 당연히 다른 고유 주소값이 출력된다.

>>> id(4)
135072292

input

input([prompt])은 사용자 입력을 받는 함수이다. 입력 인수로 문자열을 주면 아래의 세 번째 예에서 볼 수 있듯이 그 문자열은 프롬프트가 된다.

(※ [ ] 기호는 괄호 안의 내용을 생략할 수 있다는 관례적인 표기법임을 기억하자.)

(※ 파이썬 2.7 버전의 경우 input 대신 raw_input을 사용해야 한다.)

>>> a = input()
hi
>>> a
'hi'
>>> b = input("Enter: ")
Enter: hi

위에서 입력받은 문자열을 확인해 보면 다음과 같다.

>>> b
'hi'

int

int(x)는 문자열 형태의 숫자나 소수점이 있는 숫자 등을 정수 형태로 리턴하는 함수로, 정수를 입력으로 받으면 그대로 리턴한다.

>>> int('3')
3
>>> int(3.4)
3

int(x, radix)는 radix 진수로 표현된 문자열 x를 10진수로 변환하여 리턴한다.

2진수로 표현된 '11'의 10진수 값은 다음과 같이 구한다.

>>> int('11', 2)
3

16진수로 표현된 '1A'의 10진수 값은 다음과 같이 구한다.

>>> int('1A', 16)
26

isinstance

isinstance(object, class)는 첫 번째 인수로 인스턴스, 두 번째 인수로 클래스 이름을 받는다. 입력으로 받은 인스턴스가 그 클래스의 인스턴스인지를 판단하여 참이면 True, 거짓이면 False를 리턴한다.

>>> class Person: pass
...
>>> a = Person()
>>> isinstance(a, Person)
True

위의 예는 a가 Person 클래스에 의해서 생성된 인스턴스임을 확인시켜 준다.

>>> b = 3
>>> isinstance(b, Person)
False

b는 Person 클래스에 의해 생성된 인스턴스가 아니므로 False를 리턴한다.

len

len(s)은 입력값 s의 길이(요소의 전체 개수)를 리턴하는 함수이다.

>>> len("python")
6
>>> len([1,2,3])
3
>>> len((1, 'a'))
2

list

list(s)는 반복 가능한 자료형 s를 입력받아 리스트로 만들어 리턴하는 함수이다.

>>> list("python")
['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> list((1,2,3))
[1, 2, 3]

list 함수에 리스트를 입력으로 주면 똑같은 리스트를 복사하여 돌려준다.

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = list(a)
>>> b
[1, 2, 3]

map

map(f, iterable)은 함수(f)와 반복 가능한(iterable) 자료형을 입력으로 받는다. map은 입력받은 자료형의 각 요소가 함수 f에 의해 수행된 결과를 묶어서 리턴하는 함수이다.

다음의 예를 보자.

# two_times.py
def two_times(numberList):
    result = [ ]
    for number in numberList:
        result.append(number*2)
    return result

result = two_times([1, 2, 3, 4])
print(result)

two_times 함수는 리스트 요소를 입력받아 각 요소에 2를 곱한 결과값을 돌려준다. 실행 결과는 다음과 같다.

결과값: [2, 4, 6, 8]

위의 예제는 map 함수를 이용하면 다음처럼 바꿀 수 있다.

>>> def two_times(x): return x*2
...
>>> list(map(two_times, [1, 2, 3, 4]))
[2, 4, 6, 8]

이제 앞 예제를 해석해 보자. 먼저 리스트의 첫 번째 요소인 1이 two_times 함수의 입력값으로 들어가고, 1 * 2의 과정을 거쳐서 2가 된다. 다음으로 리스트의 두 번째 요소인 2가 2 * 2의 과정을 거쳐 4가 된다. 따라서 결과값 리스트는 이제 [2, 4]가 된다. 총 4개의 요소값이 모두 수행되면 최종적으로 [2, 4, 6, 8]이 리턴된다. 이것이 map 함수가 하는 일이다.

(※ 위 예에서 map의 결과를 리스트로 보여 주기 위해 list 함수를 이용하여 출력하였다. 파이썬 2.7은 map의 결과가 리스트이므로 위 예에서 list 함수를 이용하여 리스트로 변환하지 않아도 된다.)

앞의 예는 lambda를 사용하면 다음처럼 간략하게 만들 수 있다.

>>> list(map(lambda a: a*2, [1, 2, 3, 4]))
[2, 4, 6, 8]

map 함수 예를 하나 더 살펴보자.

# map_test.py
def plus_one(x):
    return x+1
print(list(map(plus_one, [1, 2, 3, 4, 5])))

결과값: [2, 3, 4, 5, 6]

위 예는 map과 plus_one 함수를 이용하여 리스트의 각 요소값을 1씩 증가시키는 예제이다.

max

max(iterable)는 인수로 반복 가능한 자료형을 입력받아 그 최대값을 리턴하는 함수이다.

>>> max([1, 2, 3])
3
>>> max("python")
'y'

min

min(iterable)은 max 함수와 반대로, 인수로 반복 가능한 자료형을 입력받아 그 최소값을 리턴하는 함수이다.

>>> min([1, 2, 3])
1
>>> min("python")
'h'

oct

oct(x)는 정수 형태의 숫자를 8진수 문자열로 바꾸어 리턴하는 함수이다.

>>> oct(34)
'0o42'
>>> oct(12345)
'0o30071'

open

open(filename, [mode])은 "파일 이름"과 "읽기 방법"을 입력받아 파일 객체를 리턴하는 함수이다. 읽기 방법(mode)이 생략되면 기본값인 읽기 전용 모드(r)로 파일 객체를 만들어 리턴한다.

mode설명
w쓰기 모드로 파일 열기
r읽기 모드로 파일 열기
a추가 모드로 파일 열기
b바이너리 모드로 파일 열기

b는 w, r, a와 함께 사용된다.

>>> f = open("binary_file", "rb")

위 예의 rb는 "바이너리 읽기 모드"를 의미한다.

아래 예의 fread와 fread2는 동일한 방법이다.

>>> fread = open("read_mode.txt", 'r')
>>> fread2 = open("read_mode.txt")

즉, 모드 부분이 생략되면 기본값으로 읽기 모드인 r을 갖게 된다.

다음은 추가 모드(a)로 파일을 여는 예이다.

>>> fappend = open("append_mode.txt", 'a')

ord

ord(c)는 문자의 아스키 코드값을 리턴하는 함수이다.

(※ ord 함수는 chr 함수와 반대이다.)

>>> ord('a')
97
>>> ord('0')
48

pow

pow(x, y)는 x의 y 제곱한 결과값을 리턴하는 함수이다.

>>> pow(2, 4)
16
>>> pow(3, 3)
27

range

range([start,] stop [,step])는 for문과 함께 자주 사용되는 함수이다. 이 함수는 입력받은 숫자에 해당되는 범위의 값을 반복 가능한 객체로 만들어 리턴한다.

인수가 하나일 경우

시작 숫자를 지정해 주지 않으면 range 함수는 0부터 시작한다.

>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

인수가 2개일 경우

입력으로 주어지는 2개의 인수는 시작 숫자와 끝 숫자를 나타낸다. 단, 끝 숫자는 해당 범위에 포함되지 않는다는 것에 주의하자.

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

인수가 3개일 경우

세 번째 인수는 숫자 사이의 거리를 말한다.

>>> list(range(1, 10, 2))
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> list(range(0, -10, -1))
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

round

round(number[, ndigits]) 함수는 숫자를 입력받아 반올림 해 주는 함수이다.

>>> round(4.6)
5
>>> round(4.2)
4

만약 5.678 라는 실수를 소수점 2자리까지만 반올림하여 표시하고 싶다면 다음과 같이 사용할 수 있다.

>>> round(5.678, 2)
5.68

round 함수의 두번째 파라미터는 반올림하여 표시하고 싶은 소수점의 자리수(ndigits)이다.

sorted

sorted(iterable) 함수는 입력값을 정렬한 후 그 결과를 리스트로 리턴하는 함수이다.

>>> sorted([3, 1, 2])
[1, 2, 3]
>>> sorted(['a', 'c', 'b'])
['a', 'b', 'c']
>>> sorted("zero")
['e', 'o', 'r', 'z']
>>> sorted((3, 2, 1))
[1, 2, 3]

리스트 자료형에도 sort라는 함수가 있다. 하지만 리스트 자료형의 sort 함수는 리스트 객체 그 자체를 정렬만 할 뿐 정렬된 결과를 리턴하지는 않는다.

다음 예제로 sorted 함수와 리스트 자료형의 sort 함수의 차이점을 확인해 보자.

>>> a = [3, 1, 2]
>>> result = a.sort()
>>> print(result)
None
>>> a
[1, 2, 3]

sort 함수는 리턴값이 없기 때문에 result 변수에 저장되는 값이 없다. 따라서 print(result)를 하면 None이 출력된다. sort 함수를 수행한 후 리턴값은 없지만 리스트 객체 a를 확인하면 [3, 1, 2]가 [1, 2, 3]으로 정렬된 것을 볼 수 있다.

str

str(object)은 문자열 형태로 객체를 변환하여 리턴하는 함수이다.

>>> str(3)
'3'
>>> str('hi')
'hi'
>>> str('hi'.upper())
'HI'

tuple

tuple(iterable)은 반복 가능한 자료형을 입력받아 튜플 형태로 바꾸어 리턴하는 함수이다. 만약 튜플이 입력으로 들어오면 그대로 리턴한다.

>>> tuple("abc")
('a', 'b', 'c')
>>> tuple([1, 2, 3])
(1, 2, 3)
>>> tuple((1, 2, 3))
(1, 2, 3)

type

type(object)은 입력값의 자료형이 무엇인지 알려주는 함수이다.

>>> type("abc")
<class 'str'>
>>> type([ ])
<class 'list'>
>>> type(open("test", 'w'))
<class '_io.TextIOWrapper'>

zip

zip(iterable*)은 동일한 개수로 이루어진 자료형을 묶어 주는 역할을 하는 함수이다.

잘 이해되지 않는다면 다음 예제를 살펴보자.

>>> list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
>>> list(zip("abc", "def"))
[('a', 'd'), ('b', 'e'), ('c', 'f')]

연습문제

(연습문제 풀이 : https://wikidocs.net/17090#05-5)


[문제1] 내장함수

다음 결과를 예측하시오.

1)

>>> all([1, 2, abs(-3)-3])

2)

>>> chr(ord('a')) == 'a'


[문제2] enumerate

enumerate 내장함수를 이용하여 ['a', 'b', 'c']라는 리스트를 {0:'a', 1:'b', 2:'c'}라는 딕셔너리로 바꾸시오.


[문제3] filter와 lambda

filter와 lambda를 이용하여 [1, -2, 3, -5, 8, -3]라는 리스트에서 음수를 모두 제거하시오.


[문제4] 16진수를 10진수로 변환

234라는 10진수의 16진수는 다음과 같이 구할 수 있다.

>>> hex(234)
'0xea'

이번에는 반대로 '0xea' 라는 16진수 문자열을 10진수로 변경해 보시오. (힌트. 내장함수 int를 활용해 보자.)


[문제5] map과 lambda

map과 lambda를 이용하여 [1, 2, 3, 4] 라는 리스트의 각 요소값에 3이 곱해진 [3, 6, 9, 12]라는 리스트를 만드시오.


[문제6] 최대값과 최소값

다음 리스트의 최대값과 최소값의 합을 구하시오.

[-8, 2, 7, 5, -3, 5, 0, 1]


[문제7] 소수점 반올림

17 / 3 의 결과는 다음과 같다.

>>> 17 / 3
5.666666666666667

위와 같은 결과값 5.666666666666667을 소숫점 4자리까지만 반올림하여 표시하시오.


[문제8] zip

[1, 2, 3, 4]와 ['a', 'b', 'c', 'd']라는 리스트가 있다. 이 두개의 리스트를 합쳐 다음과 같은 리스트를 만드시오. (힌트. 내장함수 zip을 이용해 보자.)

[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')]


ref : https://wikidocs.net/32#max

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먼저 최빈 값이란?


자료 중에서 가장 많이 출현한 값을 말한다, 최고의 빈도수를 보이는 값, (빈도수 : 같은 일이 반복되는 도수)





파이썬을 이용하여 최빈값(mode)를 구하기 위해서는 collections 모듈의 Counter 클래스를 알고 있어야 한다. Counter는 사전(dict) 클래스의 하위 클래스로 리스트나 튜플에서 각 데이터가 등장한 횟수를 사전 형식으로 돌려준다. 예를 들면 다음과 같다.

>>> from collections import Counter
>>> colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
>>> cnt = Counter(colors)
>>> cnt
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

또한 Counter 클래스의 most_common() 메쏘드는 등장한 횟수를 내림차순으로 정리하여 다음과 같이 보여준다. 

>>> numbers = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5]
>>> from collections import Counter
>>> cnt = Counter(numbers)
>>> cnt.most_common()
[(4, 3), (3, 2), (5, 2), (1, 1), (2, 1)]

리스트(list)를 구성하는 요소들은 튜플(tuple)인데, 각 튜플의 첫 번째 요소는 numbers에 등장하는 숫자이고, 두 번째 요소는 각 숫자가 등장한 횟수이다. 만약 등장한 횟수가 같은 수들은 임의의 순서로 정렬되어 보여지게 된다. 만약 상위 3개의 결과만을 원한다면 다음과 같이 하면 된다. 

>>> cnt.most_common(3)
[(4, 3), (3, 2), (5, 2)]

최빈값을 얻어내고 싶다면 다음과 같이 하면 된다.

>>> mode = cnt.most_common(1)
>>> mode
[(4, 3)]
>>> mode[0][0]
4

자 이제 최빈값을 찾아내는 함수를 만든다면 다음과 같은 형태가 될 것이다. 

from collections import Counter

def modefinder(numbers):   #numbers는 리스트나 튜플 형태의 데이터
    c = Counter(numbers)
    mode = c.most_common(1)
    return mode[0][0]

만약 최빈수가 2개 이상 존재한다면 다음과 같이 함수를 만들 수 있다.

from collections import Counter

def modefinder(numbers):
    c = Counter(numbers)
    order = c.most_common()
    maximum = order[0][1]

    modes = []
    for num in order:
        if num[1] == maximum:
            modes.append(num[0])
    return modes

위와 같이 하면 최빈값들이 리스트의 형태로 modes에 저장되어 리턴 된다. 


http://codepractice.tistory.com/71


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cmd 창 띄우고 

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib


하면 다운 받고 알아서 설치 됨



http://matplotlib.org/users/installing.html

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map


map(f, iterable)은 함수(f)와 반복 가능한(iterable) 자료형을 입력으로 받는다. map은 입력받은 자료형의 각 요소가 함수 f에 의해 수행된 결과를 묶어서 리턴하는 함수이다.

다음의 예를 보자.

# two_times.py
def two_times(numberList):
    result = [ ]
    for number in numberList:
        result.append(number*2)
    return result

result = two_times([1, 2, 3, 4])
print(result)

two_times 함수는 리스트 요소를 입력받아 각 요소에 2를 곱한 결과값을 돌려준다. 실행 결과는 다음과 같다.

결과값: [2, 4, 6, 8]

위의 예제는 map 함수를 이용하면 다음처럼 바꿀 수 있다.

>>> def two_times(x): return x*2
...
>>> list(map(two_times, [1, 2, 3, 4]))   # map(함수, 반복가능한 자료형)
[2, 4, 6, 8]

이제 앞 예제를 해석해 보자. 먼저 리스트의 첫 번째 요소인 1이 two_times 함수의 입력값으로 들어가고, 1 * 2의 과정을 거쳐서 2가 된다. 다음으로 리스트의 두 번째 요소인 2가 2 * 2의 과정을 거쳐 4가 된다. 따라서 결과값 리스트는 이제 [2, 4]가 된다. 총 4개의 요소값이 모두 수행되면 최종적으로 [2, 4, 6, 8]이 리턴된다. 이것이 map 함수가 하는 일이다.

(※ 위 예에서 map의 결과를 리스트로 보여 주기 위해 list 함수를 이용하여 출력하였다. 파이썬 2.7은 map의 결과가 리스트이므로 위 예에서 list 함수를 이용하여 리스트로 변환하지 않아도 된다.)

앞의 예는 lambda를 사용하면 다음처럼 간략하게 만들 수 있다.

>>> list(map(lambda a: a*2, [1, 2, 3, 4]))
[2, 4, 6, 8]

map 함수 예를 하나 더 살펴보자.

# map_test.py
def plus_one(x):
    return x+1
print(list(map(plus_one, [1, 2, 3, 4, 5])))

결과값: [2, 3, 4, 5, 6]

위 예는 map과 plus_one 함수를 이용하여 리스트의 각 요소값을 1씩 증가시키는 예제이다.


http://blog.naver.com/da91love/220840312865

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최근 들어 파이선을 좀 공부해보고 있는데 이것ㅈ 저것과 잘 연동이 되는 부분이 파이썬의 유저인 분들에게 메리트가 있는 부분이라는 생각이 든다



https://www.youtube.com/watch?v=a3ufXZ9L6BM

Python은 과학 계산 분야에서도 이미 널리 사용되고 있습니다. numpy와 scipy 기반으로 만들어진 많은 모듈들이 휼륭한 생태계를 이루고 있기 때문입니다. 그러나 극한의 계산 성능을 요구하는 분야(HPC, High Performance Computing)에서는 여전히 C와 Fortran으로만으로 짜여진 코드들이 선호되고 있습니다. 이런 분야에서 Python에 대한 일반적인 견해는 전처리/후처리에는 유용하지만 메인 코드에 적용하기에는 느리다라는 것입니다.

이번 발표에서는 HPC 분야에서도 Python의 유용함을 보여줍니다. 계산이 집중된 부분만을 Fortran, C로 구현하여 Python 메인 코드에 접합하면, Python의 장점은 충분히 활용하면서도 계산 성능에 큰 손해는 보지 않을 수 있습니다. 게다가 CUDA-C, OpenCL-C와 연동하면 GPU, MIC와 같은 가속 프로세서들도 비교적 쉽게 활용할 수 있습니다. 이번 발표에서는 간단한 시뮬레이션 코드를 예제로 사용하여 Python 코드로부터 시작하여 Fortran, C, CUDA-C, OpenCL-C 등을 단계적으로 접합해 나가는 것을 보여줄 것입니다.




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파이썬에서 밑줄 하나(_)는 무슨 기능인가요?


인터넷에서 이런 코드를 봤는데 문자열 "_"도 아니고 for _ in에 _는 뭐하는건지 궁금합니다.

소스코드

mylist = [1,1]

if True:
    for _ in mylist:
        print("hello world!")

출력

hello world
hello world




 예제 소스코드로 보면 리스트의 요소 개수만큼 이터레이션은 하지만 요소를 가져다가 쓰지 않기 때문에 굳이 변수를 사용하지 않고 _로 요소값을 버린다고 생각하시면 쉬울거 같네요.



https://goo.gl/8AFvGC

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먼저 람다 기본 구문 

https://wikidocs.net/32

lambda

lambda는 함수를 생성할 때 사용하는 예약어로, def와 동일한 역할을 한다. 보통 함수를 한줄로 간결하게 만들 때 사용한다. 우리말로는 "람다"라고 읽고 def를 사용해야 할 정도로 복잡하지 않거나 def를 사용할 수 없는 곳에 주로 쓰인다. 사용법은 다음과 같다.

lambda 인수1, 인수2, ... : 인수를 이용한 표현식

한번 직접 만들어 보자.

>>> sum = lambda a, b: a+b
>>> sum(3,4)
7

lambda를 이용한 sum 함수는 인수로 a, b를 받아 서로 더한 값을 돌려준다. 위의 예제는 def를 사용한 아래 함수와 하는 일이 완전히 동일하다.

>>> def sum(a, b):
...     return a+b
...
>>>

그렇다면 def가 있는데 왜 lambda라는 것이 나오게 되었을까? 이유는 간단하다. lambda는 def 보다 간결하게 사용할 수 있기 때문이다. 또한 lambda는 def를 사용할 수 없는 곳에도 사용할 수 있다. 다음 예제에서 리스트 내에 lambda가 들어간 경우를 살펴보자.

>>> myList = [lambda a,b:a+b, lambda a,b:a*b]
>>> myList
[at 0x811eb2c>, at 0x811eb64>]

즉, 리스트 각각의 요소에 lambda 함수를 만들어 바로 사용할 수 있다. 첫 번째 요소 myList[0]은 2개의 입력값을 받아 두 값의 합을 돌려주는 lambda 함수이다.

>>> myList[0]
at 0x811eb2c>
>>> myList[0](3,4)
7

두 번째 요소 myList[1]은 2개의 입력값을 받아 두 값의 곱을 돌려주는 lambda 함수이다.

>>> myList[1](3,4)
12

파이썬에 익숙해질수록 lambda 함수가 굉장히 편리하다는 사실을 알게 될 것이다.



map

map(f, iterable)은 함수(f)와 반복 가능한(iterable) 자료형을 입력으로 받는다. map은 입력받은 자료형의 각 요소가 함수 f에 의해 수행된 결과를 묶어서 리턴하는 함수이다.

다음의 예를 보자.

# two_times.py
def two_times(numberList):
    result = [ ]
    for number in numberList:
        result.append(number*2)
    return result

result = two_times([1, 2, 3, 4])
print(result)

two_times 함수는 리스트 요소를 입력받아 각 요소에 2를 곱한 결과값을 돌려준다. 실행 결과는 다음과 같다.

결과값: [2, 4, 6, 8]

위의 예제는 map 함수를 이용하면 다음처럼 바꿀 수 있다.

>>> def two_times(x): return x*2
...
>>> list(map(two_times, [1, 2, 3, 4]))
[2, 4, 6, 8]

이제 앞 예제를 해석해 보자. 먼저 리스트의 첫 번째 요소인 1이 two_times 함수의 입력값으로 들어가고, 1 * 2의 과정을 거쳐서 2가 된다. 다음으로 리스트의 두 번째 요소인 2가 2 * 2의 과정을 거쳐 4가 된다. 따라서 결과값 리스트는 이제 [2, 4]가 된다. 총 4개의 요소값이 모두 수행되면 최종적으로 [2, 4, 6, 8]이 리턴된다. 이것이 map 함수가 하는 일이다.

(※ 위 예에서 map의 결과를 리스트로 보여 주기 위해 list 함수를 이용하여 출력하였다. 파이썬 2.7은 map의 결과가 리스트이므로 위 예에서 list 함수를 이용하여 리스트로 변환하지 않아도 된다.)

앞의 예는 lambda를 사용하면 다음처럼 간략하게 만들 수 있다.

>>> list(map(lambda a: a*2, [1, 2, 3, 4]))
[2, 4, 6, 8]

map 함수 예를 하나 더 살펴보자.

# map_test.py
def plus_one(x):
    return x+1
print(list(map(plus_one, [1, 2, 3, 4, 5])))

결과값: [2, 3, 4, 5, 6]

위 예는 map과 plus_one 함수를 이용하여 리스트의 각 요소값을 1씩 증가시키는 예제이다.

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