이번 포스트에서는 기본적인 넘파이 연산들에 대해 다뤄볼 것이다. a = np.array([20, 30, 40, 50])b = np.arange(4)c = a - b# 1 Operationprint(b)>>>array([0, 1, 2, 3])# 2 Operationprint(c)>>>array([20, 29, 38, 47])# 3 Operationprint(b**2)>>>array([0, 1, 4, 9])# 4 Operationprint(10 * np.sin(a))>>>array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854])# 5 Operationprint(a >>array([ True, True, False, False])넘파이에서 산술 연산은 원소끼리..

개요이번 포스트에서는 제너레이터에 대해 알아보고자 한다. 제너레이터는 지연 평가(Lazy Evaluation)을 통해 효율적인 메모리 관리를 가능케 해주는 iterable 객체이다. 제너레이터를 이해하기 위해서는 Eager Evaluation과 Lazy Evaluation의 개념을 알아야 한다. Eager Evaluationdef return_func(): print('return!') return 1li_com = [return_func() for i in range(10)]print(li_com)>>return!return!return!return!return!return!return!return!return!return![1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]Eager는 ..