기본 콘텐츠로 건너뛰기

Python 모듈

import module # module을 가져온다

from module import item # module의 item만 꺼내쓴다

arith.py
%%writefile arith.py
# arith.py 파일을 생성하고 그 안에 add, sub, mul, div 함수를 정의 하시오.
# arith.py 모듈을 imort하여 가감승제 함수를 사용해보세요
def add(a,b):
    return a + b
def sub(a,b):
    return a - b
def mul(a,b):
    return a * b
def div(a,b):
    return a / b
print(__name__) # '__main__', main으로 돌렸을 때 __name__ 이 __main__ 이 된다
if (__name__ == '__main__'):
    print("----- 모듈 사용법 -----")
    print("import arith")
    print("arith.add(10,4)")
    a = int(sys.argv[1])
    b = int(sys.argv[2])
    print(f'{a} + {b} = {add(a,b)}')
    print(f'{a} - {b} = {sub(a,b)}')
    print(f'{a} * {b} = {mul(a,b)}')
    print(f'{a} / {b} = {div(a,b)}')

import arith # ./arith.py
arith.add(1,2) # 3

이 블로그의 인기 게시물

Python 인공신경망 추천 시스템(회귀)

예제 # 인공신경망을 이용한 추천 시스템 # - 순차형(Sequential) 신경망 생성법 # - 함수형(Functional) 신경망 생성법 # - 지금까지 나온 추천 방식 중에서 가장 좋은 성능 # - Regression 방식으로 분석가능 # - 영화의 평점 정보(userid, movieid, rating) # - 이용자는 영화에 대한 취향이 모두 다르다 # - 영화는 다양한 장르가 혼합되어 있다 # - 이용자는 자신의 취향에 맞는 영화에 높은 rating을 제시함 # - 어떤 이용자에게 어떤 장르의 영화를 추천할 것인가? # __call__() 함수를 가진 클래스는 파이썬 함수 callable(클래스)를 사용하면 True를 반환한다 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Input input = Input(shape=(1,)) # 함수형 신경망 생성법 hidden1 = Dense(2, activation='relu')(input) # Dense(2, activation='relu')__call__() hidden2 = Dense(2, activation='relu')(hidden1) # callable.object callable(Dense) # __call__ 함수가 있으면 True, 없으면 False # Using Functional API from keras.models import Sequential from keras.layers import * model = Sequential() model.add(Input(shape=(3,))) # Input tensor model.add(Dense(4)) # hidden layer 1 model.add(Dense(units=4)) # hidden layer 2 model.add(Dense(units=1)) # ou...

Blogger

코드 하이라이트 사이트 http://hilite.me/ 코드 <!-- 나만의 공간 --> <style id='daru_css' type='text/css'> .code {      overflow: auto;      height: 200px;      background-color: rgb(239,239,239);      border-radius: 10px;      padding: 5px 10px; } .code::-webkit-scrollbar-thumb {      background-color: grey;      border: 1px solid transparent;      border-radius: 10px;      background-clip: padding-box;   } .code::-webkit-scrollbar {      width: 15px; } </style> <!-- 나만의 공간 -->

Javascript on 함수

엔터키 감지하기 <input type="password" onkeypress="func(event)" /> function func(event) {      if(event.keyCode == 13) { // keyCode 13은 엔터이다           alert("엔터를 입력했습니다.");     }     if (event.tartget.value == 13) {          alert("엔터를 입력했습니다.");     } }