ㅁ 데이터 타입 및 변환

ㅇ 정의:
데이터의 형식이나 구조를 특정 목적에 맞게 변경하거나 조정하는 과정.

ㅇ 특징:
– 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 과정에서 필수적인 단계.
– 데이터의 일관성, 정확성, 효율성을 높이기 위해 수행.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터 값의 스케일 조정이나 변환이 필요한 경우.
– 특정 연산을 위해 데이터 타입을 통일해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 타입 변환 시 정보 손실 가능성을 간과하는 경우.
– 변환 과정에서 발생할 수 있는 예외 상황을 고려하지 않는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “데이터 타입 변환은 데이터 일관성을 유지하기 위해 필요하다.”
– X: “데이터 타입 변환은 데이터의 정확성을 항상 보장한다.”

================================

1. np.ceil()

ㅇ 정의:
주어진 숫자를 올림하여 가장 가까운 정수로 변환하는 NumPy 함수.

ㅇ 특징:
– 실수 값을 입력으로 받아 결과를 정수로 반환.
– 입력값이 음수인 경우에도 올림하여 정수로 변환.

ㅇ 적합한 경우:
– 계산 결과를 올림하여 정수로 처리해야 할 때.
– 데이터의 상한을 설정해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– np.ceil() 함수 적용 후 데이터 타입이 float로 유지됨을 간과하는 경우.
– 음수 값 처리 시 올림의 결과가 더 작은 정수임을 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “np.ceil() 함수는 실수 값을 올림하여 가장 가까운 정수로 변환한다.”
– X: “np.ceil() 함수는 항상 양수 값을 반환한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

np.ceil() 함수와 관련하여 알아두어야 할 주요 개념은 다음과 같습니다:

1. np.ceil() 함수는 입력값의 형태에 관계없이 동작합니다. 스칼라 값, 벡터, 행렬 등 다양한 형태의 입력값에 대해 각 요소별로 독립적으로 적용됩니다.

2. 입력값의 소수점 이하가 0인 경우, np.ceil() 함수는 해당 값을 그대로 반환합니다. 즉, 이미 정수인 값은 변하지 않습니다.

3. np.ceil() 함수의 반환값은 항상 float 타입입니다. 따라서 정수형이 필요한 경우에는 추가적으로 타입 변환(casting)을 해야 합니다.

4. np.ceil()과 유사한 함수로 np.floor(), np.round()가 있습니다. 이들 함수의 차이를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
– np.floor(): 입력값의 소수점을 버리고 가장 가까운 작은 정수로 내림.
– np.round(): 입력값을 반올림하여 가장 가까운 정수로 변환.

이러한 개념을 숙지하면 np.ceil() 함수와 관련된 다양한 상황에서 올바른 사용이 가능합니다.