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자바스크립트에서 순차 적용을 위한 프로그래밍 용도로 map, filter, set 등의 함수를 자주 사용합니다. 이러한 함수는 공통적으로 iterator를 생성해 만드는데, 원칙만 알면 유사한 함수를 다양하게 만들 수 있죠. 이터레이터를 생성할 수 있는 제너레이터와 yield, next 는 전체적으로 연결해 숙지하는 게 마땅해요. 이터레이터 [Symbol.iterator]() {return {next() : {}; } 이런 유형의 함수를 추가하면 이터러블한 값을 사용할 수 있습니다. 이터러블한 이터레이터는 자주 사용하는 array 객체를 통해 간략하게 쓰임새를 알 수 있는데요. const michio = [4,6,7];const michioIterator = michio[Symbol.iterator]()..

테이블을 만들고 콘텐츠 크기에 따라 열의 길이와 높이를 조절하는 게 필요한 순간이 있죠. 근데 열의 길이에 해당하는 width가 좀처럼 뜻대로 모양새를 바꿔 주지 않아 시간을 낭비하는 경우가 많아요. style로 width를 바꿔도 꼼짝도 하지 않을 때는 table에 감춰진 설정을 조정해야 합니다. 그 해답은 table-layout을 auto에서 fixed로 바꾸는 것에서 시작해요. auto에서는 콘텐츠 길이에 따라 자동 조절되는 편의가 있는데, 문제는 상대적으로 긴 콘텐츠가 등장할 때는 전체 틀이 헝클어진다는 점이에요. 하나의 열 witdth가 길어지면 그 이전은 그대로 두면서 옆으로 이어지는 열의 길이가 축소됩니다. 한 줄의 테이블이 두 줄로 바뀌는 순간이죠. 이걸 자유롭게 움직이지 못하게 만드는 ..

람다 Lambda 함수는 자바스크립트의 익명 함수와 같아요. 근데 lambda를 기재해야 작동한다는 점에서 일종의 문법처럼 사용해야 합니다. 람다와 함수를 비교하면 몇 줄의 코딩을 단 한 줄로 줄일 수 있다는 걸 알 수 있죠. michio = [1,4,6]kaku = lambda x : x**3 리스트 michio는 다음 예제에 사용할 값이고, kaku가 람다를 사용한 함수 예시예요. kaku에 변수를 삽입하려면 kaku(x) 형식으로 입력해야 합니다. kaku에 2를 넣으면 다음과 같은 당연한 값을 얻을 수 있어요. 람다의 매개변수 변수 개수는 람다를 정의하는 방식에 따라 달라지는데요. kaku = lambda x, y, z : x+y+z 위와 같이 세 개를 넣어도 리턴 값에 적용하면 다양하게 ..

사칙 연산이야 무지 쉬운 계산이지만, 파이썬의 문법을 알지 못하면 적용조차 할 수 없죠. 프로그래밍 언어마다 조금씩 차이는 있어도 대체로 동일합니다. 차이가 분명한 건 is와 is not 이라는 흥미로운 시멘틱 요소가 있다는 점인데요. 한 번만 사용해보면 순조롭게 적응할 수 있는 단순한 내용입니다. 비교 연산자는 단독으로 사용하는 경우가 많지 않아요. 대부분 삼항 연산자로 간략하게 표현해 사용하죠. 비교연산자 > 객체의 동일성을 비교하는 is 연산자는 요소가 같은 걸로 충족하지 않고, 지정 메모리가 동일한가를 보고 true 또는 false 결과를 내놓습니다. derida=[1,4,6]foucault = deridarussell =[1,4,6]print(derida == foucault)print(de..

FOR & IF 구문 한 줄 만들기 join 함수는 판다스에서든, 어떤 용도의 데이터 분석이든 사용하는 빈도가 꾸준히 높아요. 특히, 조건절과 함께 사용해 리스트를 만든 다음에 그 리스트를 구분자를 사용해 하나의 문자로 변환하는 식으로 사용하고 있습니다. yolist = list(range(20)) for i in yolist: if i % 2 == 0: print(i) #두 가지 기능을 한 줄로 합쳐서 사용하기[i for i in yolist if i % 2 == 0] range 함수는 변수로 생성하고 싶은 숫자 나열을 만들 때 사용하는데요. 여기서는 20을 삽입했죠. 0부터 19까지 총 20개의 숫자를 나열해 리스트로 반환해주는 게 결과값입니다. for 문에서는 짝수만..

시각화와 데이터의 관계를 파악해야 숨어 있는 가치와 인사이트를 발굴할 수 있어요. 빅데이터라는 용어가 세간을 휩쓸던 시기가 얼마 전인데, 이제는 데이터하면 빅데이터를 의미하는 환경을 마주하고 있습니다. 라이브러리 종류도 파이썬 도입 초기에는 많지 않았었죠. 현재는 대표적인 matplotlib와 seaborn 외에 plotly, bokeh 등으로 다양성을 더하며 데이터 특징에 따라 골라 쓸 수 있는 재미까지 만끽할 수 있는 상황입니다. 파이썬 라이브러리는 앞으로도 꾸준히 늘어날 전망인 게 가장 쉬운 프로그래밍 언어라 그렇죠. 논문, 공모전, 프로젝트 등에서 자신의 주장에 근거를 덧붙이기 위해서는 시각화가 절대적으로 필요해요. 인지 방식에 시각화 자료는 상호 결합을 이루는 것처럼 궁합이 우수하고, 상대적으로..

파이썬 없이 최근의 인공지능을 쉽게 사용하기란 참으로 버거운 일이 아닐 수 없네요. java, javascript 등을 알고 있다면, python을 익히는 건 사실 일도 아니긴 해요. 프로그래밍 구조가 대게 유사하기 때문인데요. 그렇더라도 사용하지도 않은 채 파이썬에 통달하리라 낙관하는 건 비현실적입니다. 파이썬 설치 자체는 워낙 쉽고, 아나콘다를 통해 가상환경을 만든다면 자동으로 설치되기도 하니 추가로 설명할 건 없어요. 여기서는 파이썬을 구동하는 환경을 만들어 볼 요량이랍니다. 윈도우에선 CMD 콘솔 환경에서 파이썬의 구동 환경을 살포시 만끽할 수 있는데요. 원시적이라 원리만 알고 넘어가는 접근법이라죠. 파이썬은 확장자가 py입니다. example.py 이런 파일을 스크립트라고 하는데, 고생하고 싶다..

차량 공간과 사용 목적에 미래를 더하다자율주행 인프라가 어느 정도 갖춰지고, 커넥티드 시스템과 전기 구동 차량 등장이 맞물리며 이제는 플랫폼을 구현할 단계에 도달했어요. 플랫폼에 대한 상상은 기아가 PBV(platform beyond vehicle)에서 보여준 내용과 동일하죠. 기술 분야는 상상을 구현할 수 있다는 점이 매력이 아닌가 싶어요. 머지않아 UAM까지 자율주행 영역에 들어오겠죠. 언제나 꿈꿔 왔던 창공을 가르는 자동차. 기아 PBV는 AAM(advanced air mobility)를 미래상에 포함해 구현하고 있습니다. 차량을 통한 비즈니스 연계 분야도 성장 가능성은 농후합니다. 대표적으로 배송과 물류는 차량 공간의 효율적인 활용, 목적지까지 최단 시간 도착 계산 등을 접목할 수 있는데, 이에 ..