'SW/Python' 카테고리의 글 목록

[터틀그래픽] 그림판 프로그램

SW/Python 2023. 6. 12. 09:44

터틀 그래픽(Turtle Graphics)을 사용하여 간단한 그림판 프로그램을 만들 수 있습니다. 사용자가 마우스를 이용하여 그림을 그릴 수 있도록 하겠습니다. 다음은 파이썬 코드 예제입니다: import turtle # 거북이를 이용한 그림판 클래스 class DrawingBoard: def __init__(self): self.t = turtle.Turtle() self.t.speed(0) # 거북이 속도 설정 (0은 가장 빠른 속도) self.screen = turtle.Screen() self.screen.listen() self.screen.onkeypress(self.clear_canvas, "c") self.is_drawing = False self.screen.onscreenclick(se..

[터틀그래픽] 표 그리기

SW/Python 2023. 6. 12. 09:43

터틀 그래픽(Turtle Graphics)을 사용하여 표를 그리는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 터틀 그래픽을 활용하여 간단한 표를 그려보겠습니다. 다음은 파이썬 코드 예제입니다: import turtle # 표 그리기 함수 def draw_table(data): t = turtle.Turtle() t.speed(0) # 거북이 속도 설정 (0은 가장 빠른 속도) row_height = 30 # 행의 높이 col_width = 100 # 열의 너비 # 테두리 그리기 t.penup() t.goto(-col_width/2, -len(data)*row_height/2) t.pendown() t.setheading(0) t.forward(col_width) t.setheading(90) t.forward(len..

[터틀그래픽]

SW/Python 2023. 6. 12. 09:40

터틀 그래픽(Turtle Graphics)은 파이썬에서 제공하는 그래픽 라이브러리로, 간단한 그림을 그리는데 사용됩니다. 터틀 그래픽은 거북이가 움직이며 그림을 그리는 방식으로 작동합니다. 터틀 그래픽을 사용하려면 turtle 모듈을 import해야 합니다. 다음은 간단한 예제입니다: import turtle # 거북이 객체 생성 t = turtle.Turtle() # 거북이가 움직이며 사각형 그리기 for _ in range(4): t.forward(100) # 100픽셀 앞으로 이동 t.right(90) # 오른쪽으로 90도 회전 # 그리기 종료 turtle.done() 이 코드는 사각형을 그리는 예제입니다. turtle.Turtle()을 사용하여 거북이 객체를 생성하고, forward() 메서드로 ..

NumPy

SW/Python 2023. 6. 7. 12:16

NumPy는 "Numerical Python"의 약자로, 파이썬에서 수치 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy는 다차원 배열 객체와 배열을 다루는 다양한 함수와 도구를 제공하여 수치 연산 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. NumPy는 파이썬의 기본 데이터 구조인 리스트(List)와는 달리, 고성능의 다차원 배열인 ndarray(N-dimensional Array)를 제공합니다. 이러한 배열은 동일한 데이터 타입의 원소들로 구성되어 있어 메모리 사용이 효율적이고, 벡터화 연산과 같은 빠른 수치 계산을 가능하게 합니다. NumPy를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다: 1. 다차원 배열 생성: NumPy의 ndarray 객체를 사용하여 다차원 배열을 생성할 수 있습니..

Python-AI

SW/Python 2023. 6. 7. 12:10

파이썬은 인공지능 개발에 널리 사용되는 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 다양한 라이브러리와 프레임워크가 있어서 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 인공지능 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 파이썬에서 인공지능을 개발하기 위해 몇 가지 주요 라이브러리와 프레임워크 1. NumPy: 수치 계산을 위한 파이썬 라이브러리로, 다차원 배열과 행렬 연산에 특화되어 있습니다. 인공지능에서 데이터 처리와 전처리에 자주 사용됩니다. 2. Pandas: 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리입니다. 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 편리하며, 데이터셋의 로딩, 정렬, 필터링 등을 지원합니다. 3. Scikit-learn: 머신러닝을 위한 라이브러리로, 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 분류, ..

ABOUT ME

SSEM SSEM

티스토리툴바