반응형
Q.1 >신주쿠 흥부부대찌개
엔화(¥)로 저장한 매출 데이터를 원화(₩)로 변환하는 작업이 필요.
엔화 매출이 담겨 있는 파이썬 리스트가 주어짐.
1엔에 10.08원이라고 가정하고, 원화 매출이 담긴 numpy array를 만들어 출력할 것.
기본 코드는 다음과 같다.
import numpy as np
revenue_in_yen = [
300000, 340000, 320000, 360000,
440000, 140000, 180000, 340000,
330000, 290000, 280000, 380000,
170000, 140000, 230000, 390000,
400000, 350000, 380000, 150000,
110000, 240000, 380000, 380000,
340000, 420000, 150000, 130000,
360000, 320000, 250000
]
어떻게 10.08원을 곱해줄것인가?
정답.
arr = np.array(revenue_in_yen)
arr * 10.08
Q.2 > 흥부부대찌개 LA 진출
1엔에 10.08원, 1달러에 1138원
두 지점의 매출의 합이 원화로 담긴 numpy array를 만들어 출력
기본 코드
import numpy as np
revenue_in_yen = [
300000, 340000, 320000, 360000,
440000, 140000, 180000, 340000,
330000, 290000, 280000, 380000,
170000, 140000, 230000, 390000,
400000, 350000, 380000, 150000,
110000, 240000, 380000, 380000,
340000, 420000, 150000, 130000,
360000, 320000, 250000
]
revenue_in_dollar = [
1200, 1600, 1400, 1300,
2100, 1400, 1500, 2100,
1500, 1500, 2300, 2100,
2800, 2600, 1700, 1400,
2100, 2300, 1600, 1800,
2200, 2400, 2100, 2800,
1900, 2100, 1800, 2200,
2100, 1600, 1800
]
이를 환율 값을 어떻게 곱해주면 될까?
리스트에 있는 모든 값에 곱셈을 동시에 해주기 위해, 엔화 데이터 revenue_in_yen와 달러 데이터 revenue_in_dollar 모두 numpy array로 만들어 줍시다.
yen_array = np.array(revenue_in_yen)
dollar_array = np.array(revenue_in_dollar)
정답
won_array = yen_array * 10.08 + dollar_array * 1138
won_array # 정답 출력
Q.3 > 흥부부대찌개 목표 일 매출
문제 : 영훈이가 생각하는 성공적인 하루 매출은 20만 엔입니다.
성공적이지 않은 날의 매출만 골라서 보고 싶습니다. 20만 엔 이하의 매출만 담긴 numpy array를 출력해주세요. 반복문은 사용하면 안 됩니다!
주의: 자동 채점 과제입니다. 정답 출력 코드는 print 없이 작성해 주세요. (예시: bad_days_revenue)
기존 코드
import numpy as np
revenue_in_yen = [
300000, 340000, 320000, 360000,
440000, 140000, 180000, 340000,
330000, 290000, 280000, 380000,
170000, 140000, 230000, 390000,
400000, 350000, 380000, 150000,
110000, 240000, 380000, 380000,
340000, 420000, 150000, 130000,
360000, 320000, 250000
]
풀이1
# 1단계 : numpy array 만들기
yen_array = np.array(revenue_in_yen) # numpy의 도움을 받기 위해서는 numpy array로 만들기
# 2단계 : 조건만족하는 인덱스만 뽑기
filter = np.where(yen_array <= 200000)
filter
# 3단계 : filter를 인덱싱에 활용
bad_days_revenue = yen_array[filter]
bad_days_revenue # 정답 출력
풀이2 : 아래와 같이 where 메소드로 filter를 만들지 않고 바로 인덱싱하는 방법
yen_array = np.array(revenue_in_yen)
bad_days_revenue = yen_array[yen_array <= 200000]
bad_days_revenue # 정답 출력
반응형
'● 인공지능, 분석 > 21.07 코드잇_DS과정' 카테고리의 다른 글
3-4. DataFrame 실전 | DataFrame으로 파일 출력하기 (0) | 2021.09.10 |
---|---|
3-3. DataFrame 이론 | pandas의 데이터 타입 (0) | 2021.09.09 |
3-2. DataFrame 실전 | 리스트로 되어 있는 이름, 생일, 직업을 df로 변환하기 (0) | 2021.05.31 |
3-1. DataFrame 이론 | Numpy와 Pandas DF의 차이점. DF 만들기 (31) | 2021.05.29 |
2-1. Numpy 이론 | 넘파이배열과 파이썬 리스트의 차이점, 평균▪중간값 등등 (0) | 2021.05.29 |