exestudiary

# 동전을 3번 던졌을 때 3번 연속 앞면이나 뒷면이 나오는 확률
n = 100000
count = 0

for(i in 1:n){
    u = runif(3, 0, 1)
    coin = as.numeric(u > 0.5)
    
    if(coin[1] == coin[2] & coin[2] == coin[3]){
        count = count + 1
    }
}

# 동전을 10번 던졌을 때 3번 연속 앞면이나 뒷면이 나오는 확률 
n = 10000
count = 0

for(i in 1:n){
    u = runif(10, 0, 1)
    coin = as.numeric(u > 0.5)
    
    for(j in 1:8){
        if(coin[j]==coin[j+1] & coin[j+1]==coin[j+2]){
            count = count + 1
            break
        }
    }
}
count/n


## 주사위 던지기 ====
### 주사위를 trial번 만큼 던져서 1/6에 근접하는지 확인 ====
trial = c(30, 50, 100, 500)

for (n in trial){
    u = runif(n, 0, 1)
    
    dot = numeric(n)
    case = numeric(n)
    
    for(i in 1:n){
        if(u[i] < 1/6){
            dot[i] = 1
        } else if(u[i] < 2/6){
            dot[i] = 2
        } else if(u[i] < 3/6){
            dot[i] = 3
        } else if(u[i] < 4/6){
            dot[i] = 4
        } else if(u[i] < 5/6){
            dot[i] = 5
        } else if(u[i] < 6/6){
            dot[i] = 6
        } 
    }
    
    ### 1 =====
    case = dot < 2 # 1인지 아닌지 구하는 것
    sum(case) # 1의 개수  = n*(1/6)
    sum(case)/n  # p = 1/6 = 0.167
    
    plot(table(dot), main = paste0("n = ",n),
         type = "h", col = "darkgreen", lwd = 5)
}


### 주사위 관련 나만의 코드 ====
### 반복문으로 만들수 있는걸 만들어봄. 
par(mfrow = c(2,2), mar = c(3, 5, 2, 2))
# mar 은 상하좌우의 마진(여백)을 나타낸 것임. 
trial = c(30, 50, 100, 500)

for(n in trial){
    u = runif(n, 0, 1)
    
    dot = numeric(n)
    case = numeric(n)
    final = matrix(NA, nr = 6, nc = 2)
    
    for(i in 1:n){
        if(u[i] < 1/6){
            dot[i] = 1
        } else if(u[i] < 2/6){
            dot[i] = 2
        } else if(u[i] < 3/6){
            dot[i] = 3
        } else if(u[i] < 4/6){
            dot[i] = 4
        } else if(u[i] < 5/6){
            dot[i] = 5
        } else if(u[i] < 6/6){
            dot[i] = 6
        }    
    }
    
    for(k in 1:length(unique(dot))){
        for(y in 1:length(dot)){
            if(dot[y] == k){
                case[k] = case[k] + 1 
            }   
        }
    }
    
    cat("시행횟수는", n, "\n")
    for(x in 1:length(unique(dot))){
        cat("주사위",x,
            "의 눈의 경우의 수는", case[x], 
            "확률은",case[x]/n,"\n")
    }
    
    plot(table(dot), main = paste0("n = ",n),
         type = "h", col = "darkgreen", lwd = 5)
}

## 자유투 =====

### 자유투를 던졌을 때 연속 2번이상 성공할 확률 ====
n = 1000
k = 0

for(i in 1:n){
    u = runif(5, 0, 1)
    shoot = as.numeric(u <= 0.2)
    

    if(sum(shoot) >= 2){
        k = k + 1
    }
}
k/n

x1 = choose(5,0)*(0.2)^0*(0.8)^5
x2 = choose(5,1)*(0.2)^1*(0.8)^5
1 - (x1 + x2)



### 2 ====
n = 1000
gathering = c(NA) ; gathering2 = numeric(n) 
# gathering2는 잘못된 방식으로 구하는 걸 보여주는 변수

for(i in 1:n){
    u = runif(100, 0, 1)
    shoot = as.numeric(u <= 0.2)
    
    for(j in 1:98){
        if(shoot[j]*shoot[j+1]*shoot[j+2] == 1){
            break
        }
    }
    
    # 잘못된 코드
    for(k in 1:98){
        if(shoot[k] == shoot[k+1] 
           & shoot[k+1] == shoot[k+2]){
            break
        }
    }
    gathering[i] = j+2
    gathering2[i] = k+2
}
mean(gathering)
mean(gathering2)

## 뷔퐁의 바늘실험 ====
needle_experiment = function(n, l, d){
    set.seed(100)
    k = 0
    
    for(i in 1:n){
        x = (d/2)*runif(1) 
        # d/2 
        # 바늘 가운데에서 가장 가까운 거리의 평행선
        # d/2 보다 클수는 없어서 
        # runif(1)
        theta = runif(1, 0, pi)
        
        if(x <= (l/2)*sin(theta)){
            k = k + 1
        }
    }
    prob = k/n
    pi.hat = 2*l/(prob*d)
    return(c(prob = prob, pi.hat = pi.hat))
}

needle_experiment(50000, 10, 20)


### 연습 ====

needle_experiment = function(n, l, d){
    k = 0
    set.seed(100)
    
    for(i in 1:n){
         x = (d/2)*runif(1)
         theta = runif(1, 0, pi)
         
         if(x <= (l/2)*sin(theta)){
             k = k + 1
         }
    }
    prob = k/n
    pi.hat = 2*l/(prob*d)
    return(c(prob = prob, pi.hat = pi.hat))
}

needle_experiment(50000, 15, 20)

중심극한정리를 사용한 정규분포

CLT_norm = function(x_bar_n, sample_m, mu, sig){
    xbar = as.numeric(x_bar_n)
    
    for(i in 1:x_bar_n){
        no = rnorm(sample_m, mu, sig)
        xbar[i] = mean(no)
    }
    
    result_mean = mean(xbar)
    result_var = var(xbar)
    ori_var= sig^2/sample_m
    return(c(result_mean = result_mean,
             result_var = result_var,
             ori_var = ori_var))
    print(h)
}


CLT_norm(10000, 100, 5, 2)

이항분포

n0 = 30; p = 0.1; mu = n0*p; var = n0*p*(1-p)

m = 1000 # 자료 set의 개수(xbar의 개수)
n = 100 # 난수 개수 (표본의 개수)

xbar = c()
for(i in 1:m){
    x = rbinom(n, n0, p) #이항분포에서 추출
    xbar[i] = mean(x)
}

xbar_mu = mean(xbar) ; mu
xbar_var = var(xbar) ; var/n

# histogram
hist(xbar, breaks = "fd", prob = T)

# theoretical curve ; N(mu, sqrt(var/n))
curve(dnorm(x, mu, sqrt(var/n)), add = T)

포아송분포

lamb = 5
var = lamb

m = 1000 # 자료 set의 개수 (xbar의 개수) 
n = 100 # 난수 개수 (표본개수)

xbar = c()
for(i in 1:m){
    x = rpois(n, lambda = lamb)
    xbar[i] = mean(x)
}
xbar_mu = mean(xbar) ; lamb
xbar_var = var(xbar) ; var/n

hist(xbar, breaks = "fd", prob = T)
curve(dnorm(x, lamb, sqrt(var/n)), add = T)

이항분포의 CLT를 n을 바꿔가며 확인

### n바꾸어서 CLT 확인 ====
p = 0.5 ; q = 1-p

par(mfrow = c(2,2))
for(n in c(10, 100, 1000, 10000)){
    
    p_hat = c()
    for(i in 1:1000){
        num = rbinom(n, 1, p)
        p_hat[i] = mean(num)
    } # for i
    
    CLT = (p_hat - p) / sqrt((p*q)/n)
    
    hist(CLT, probability = T,
         ylim = c(0, 0.5), xlim = c(-3, 3),
         main = paste0("n = ", n))
    
    curve(dnorm(x, 0, 1),
          xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 0.5),
          col = "tomato", lwd = 2,
          main = "X ~ N(0,1)", add = T)
} # for n

### 동전 던지기 ====
k = 0
n = 10000

for(i in 1:n){
    u = runif(3,0,1)
    coin = as.numeric(u > 0.5)
    
    if(coin[1] == coin[2] & coin[2] == coin[3]){
        k = k + 1
    }
}
k/n


### 동전 던지기 2 ====
x = 0
n = 10000

for(i in 1:n){
    u = runif(10, 0, 1)
    coin = as.numeric(u > 0.5)
    
    for(j in 1:(length(u)-2)){
        if(coin[j] == coin[j+1] & coin[j+1] == coin[j+2]){
            x = x + 1
            break # prevent double count
        }
    }
}
x/n

ascending_sorting = function(vec){
    sort.rank = matrix(NA, nr = length(vec), nc = 2)
    
    for(i in 1:length(vec)){
        val = vec[i]
        rank = 1
        for(j in 1:length(vec)){
            if(val > vec[j]){
                rank = rank + 1
            } else {
                rank = rank
            }
        }
        sort.rank[i,] = c(val,rank)
    }
    sort.i = c()
    
    for(k in 1:length(vec)){
        sort.i = c(sort.i, sort.rank[sort.rank[, 2] == k, 1])
    }
    return(sort.i)
}

set.seed(100)
vec = runif(3, 0, 30)
ascending_sorting(vec)

코드를 이해하는 흐름

> 오름차순 정렬을 위한 함수를 설정한다.

> 그러기 위해서는 매개변수가 필요하다.

> 그 매개변수는 vector의 형태로 와야한다. 

> 오름차순을 단순히 최댓값과 최솟값을 비교하는 것처럼 하기에는 무리가 있다. 따라서 우리는 matrix를 하나 설정해서 각 값에 대하여 ranking을 매길 것이다.

> ranking을 매기기 위해서는 반복문을 2번 사용해야한다.

 >> 즉, 하나의 값에 대하여 vector 안에 존재하는 모든 값들과 비교를 하는 방식으로 말이다.

> 그러고 난 다음에는 NA값으로 지정한 matrix에 값을 넣는다.

> 넣고 난 후의 matrix의 값들에 대해서 오름차순을 지정하기 위해서는 

 >> sort.i = c(sort.i, sort.rank[sort.rank[, 2] == k, 1]) 이런 식으로 코드를 짜야한다.

 >> 그 이유는 sort.rank[sort.rank[,2] == k, 1] 가 값이 여러개이기 때문에 그 값에 대해서 sort.i를 넣는 것이다.

train = raw_data_train.copy()
test = raw_data_test.copy()
submission = raw_data_submission.copy()

원본 데이터를 보존하면서 독립적으로 작업하기 위해 사용

원본 데이터를 직접 수정하는 대신, 복사하여 새로운 데이터프레임을 생성하면 원본 데이터의 무결성 보존 가능

copy() 메서드를 사용하여 원본 데이터를 복사하는 방법은 데이터프레임의 독립성을 유지하고,

원본 데이터와의 연관성을 끊을 수 있음.

클래스 속성 사용하기

class Person:
    backpack = []

    def put_backpack(self, item):
        self.backpack.append(item)

james = Person()
james.put_backpack('노트북')

maria = Person()
maria.put_backpack('파이썬')

print(james.backpack) # james는 Person 클래스 이기에 출력가능
print(maria.backpack) # maria는 Person 클래스 이기에 출력가능

> Person 클래스에 바로 backpack 속성을 넣고 put_backpack 메서드를 만든다.

> 그리고 인스턴스 2개를 만들고 각각 put_backpack 메서드 사용 

> 클래스 속성은 클래스에 속해 있어서 모든 인스턴스에서 공유함. 

그런데 앞의 코드는 한 가지 아쉬운 점이 있다. 

put_backpack 메서드에서 클래스 속성 backpack에 접근할 때 self를 사용했는데

self는 현재 인스턴스를 뜻하므로 클래스 속성을 지칭하기에는 모호하다. 

따라서 클래스 속성에 접근할 때는 다음과 같이 클래스 이름으로 직접 접근하면 코드가 더 명확해진다. 

class Person:
    backpack = []

    def put_backpack(self, item):
        Person.backpack.append(item)

james = Person()
james.put_backpack('노트북')

maria = Person()
maria.put_backpack('파이썬')

print(james.backpack)
print(maria.backpack)

위와 같이 코드를 입력하니 클래스 Person에 속한 backpack 속성이라는 것을 바로 알 수 있다.

마찬가지로 클래스 바깥에서도 다음과 같이 클래스 이름으로 클래스 속성에 접근하면 된다.

print(Person.backpack)

파이썬에서는 속성, 메서드 이름을 찾을 때 인스턴스, 클래스 순으로 찾는다.

그래서 인스턴스 속성이 없으면 클래스 속성을 찾게 되므로 james.backpack, maria.backpack도 문제없이 동작한다.

겉보기에는 인스턴스 속성을 사용하는 것 같지만 실제로는 클래스 속성이라는 것이다. 

인스턴스와 클래스에서 __dict__ 속성을 출력해보면 현재 인스턴스와 클래스의 속성을 딕셔너리로 확인할 수 있다. 

여기서 중요한 것!

backpack을 그럼 여러 사람이 공유하지 않도록 하기 위해서는 어떻게 해야하나?

그냥 backpack을 인스턴스 속성으로 만들면 된다.

어떻게 만드냐 앞에 있는 Person 클래스 코드에 __init__를 추가하여 초기화가 되도록 만들어주면 된다.

class Person:                      # 클래스이름
    def __init__(self):            # constructor
        self.backpack = []
 
    def put_backpack(self, item):  # instance method
        self.backpack.append(item)

        
james = Person()                   # object instanciation
james.put_backpack('노트북')
 
maria = Person()                   # object instanciation
maria.put_backpack('파이썬')
 
print(james.backpack)              # 명확한 instance 변수 호출
print(maria.backpack)              # 명확한 instance 변수 호출

> 여기서 확인해보면 각각 넣은 물건만 출력된다는 것을 알 수 있다. 

> 즉, 인스턴스 속성은 인스턴스별로 독립되어 있으며 서로 영향을 주지 않는다.

정리

> 클래스 속성: 모든 인스턴스가 공유. 인스턴스 전체가 사용해야 하는 값을 저장할 때 사용

> 인스턴스 속성: 인스턴스 별로 독립되어 있음. 각 인스턴스가 값을 따로 저장해야할 때 사용

비공개 클래스 속성

> 클래스 속성을 만들 때 _속성과 같이 __(밑줄 2개)로 시작하면 비공개 속성이 된다.

> 클래스 안에서만 접근할 수 있고, 클래스 바깥에서는 접근할 수 없다.

class 클래스이름:
	__ 속성 = 값  # 비공개 클래스 속성

class Boxing:
    __item_limit = 10 # 비공개 클래스 속성

    def print_item_limit(self):
        print(Boxing.__item_limit)

peter = Boxing()
peter.print_item_limit()

print(Boxing.__item_limit) # 클래스 바깥에서는 접근할 수 없음.

정적메서드 사용하기

> 인스턴스를 통하지 않고 클래스에 바로 호출 가능 

> 정적 메서드는 다음과 같이 메서드 위에 @staticmethod를 붙인다.

> 말 그대로 정적메서드이며 이때 정적메서드는 매개변수에 self를 지정하지 않는다.

class 클래스이름:
	@staticmethod
    def 메서드(매개변수1, 매개변수2):
    	코드

> @staticmethod처럼 앞에 @가 붙은 것을 데코레이터(장식자)라고 하며 메서드(함수)에 추가 기능을 구현할 때 사용

class Calculator:

    @staticmethod
    def add(x, y):
        print(x + y)

    @staticmethod
    def mul(x, y):
        print(x * y)

Calculator.add(10, 20)
Calculator.mul(10, 20)

> 정적 매서드는 self를 받지 않으므로 인스턴스 속성에는 접근할 수 없음.

> 그래서 정적 메서드는 인스턴스 속성, 인스턴스 메서드가 필요없을 때 사용함.

> 정적 메서는 메서드의 실행이 외부 상태에 영향을 끼치지 않는 순수 함수(pure function)를 만들 때 사용함.

> 순수 함수는 부수 효과(side effect)가 없고 입력값이 같으면 언제나 같은 출력값을 반환함.

> 즉, 정적 메서드는 인스턴스의 상태를 변화시키지 않는 메서드를 사용할 때 사용함. 

클래스메서드 사용하기

> 클래스 메서드는 다음과 같이 메서드 위에 @classmethod를 붙임.

> 이때 클래스 메서드는 첫 번째 매개변수에 cls를 지정해야 한다.

class 클래스이름:
	@classmethod
    def 메서드(cls, 매개변수1, 매개변수2):
    	코드

class Car:
    count = 0

    def __init__(self):
        Car.count += 1

    @classmethod
    def print_count(cls):
        print(f"{cls.count}대가 생성되었습니다.") # cls로 클래스 속성에 접근

x = Car()
y = Car()
z = Car()

Car.print_count()

> 먼저 인스턴스가 만들어질 때마다 숫자를 세야하기에 __init__메서드에서 클래스 속성 count에 1을 더해줌.

> @classmethod를 붙여서 클래스 메서드를 만든다.

> 클래스 메서드는 첫 번째 매개변수가 cls인데 여기에는 현재 클래스가 들어온다.

> 따라서 cls.count처럼 cls로 클래스 속성 count에 접근할 수 있다.  (정적 메서드와의 차이점)

> 클래스 메서드는 정적 메서드처럼 인스턴스 없이 호출할 수 있다는 점은 같다.

> 그러나 클래스 메서드는 메서드 안에서 클래스 속성, 클래스 메서드에 접근해야할 때 사용.

class Car:
    count = 0

    def __init__(self):
        Car.count += 1

    @classmethod
    def print_count(cls):
        print(f"{cls.count}대가 생성되었습니다.")

    @classmethod
    def create(cls):
        instance = cls()
        return instance

x = Car()
y = Car()
z = Car() # x, y, z 객체 생성으로 count 증가 (Car.count += 1)
w = x.create() # w 객체에서 classmethod 호출로 count 증가 (Car.count += 1)
o = Car.create() # Car클래스에서 직접 classmethod 호출로 count 증가 (Car.count += 1)

Car.print_count()

인스턴스 변수

> 일반적으로 인스턴스 변수는 생성자 안에 정의를 함. 

> 예시

class Car:

    def __init__(self, brand, price):
        self.brand = brand
        self.price = price

    def get_brand(self):
        return self.brand

    def get_price(self):
        return self.price

new_car = Car("KIA", 50_000_000)
old_car = Car("BMW", 30_000_000)

print(f"My old car was {old_car.get_brand()} and the price was {old_car.get_price():,} won.")
print(f"My new car was {new_car.get_brand()} and the price was {new_car.get_price():,} won.")

> 인스턴스 변수는 인스턴스 생성 후에도 속성 추가 가능 (해당 인스턴스에만 생성)

정적 변수

> 클래스 내부에 공간이 할당되어 여러 인스턴스들이 하나의 자료를 공유 가능

> 정적 변수는 클래스에 정의

 >> 사용법: 클래스이름.변수 or 인스턴스이름.변수

 >> 클래스 속성은 여러 객체가 공유한다는 것을 주의 

> 동일한 변수일 경우 이름 찾는 순서: 인스턴스 변수 > 클래스 변수 

 >> 위와 같은 예시일 경우 인스턴스 변수 count는 설정이 없으므로 클래스 변수 count값 사용

생성자

> 인스턴스를 생성하면 최초에 호출되는 메서드

> 생성과 초기화를 동시에 할 수 있는 함수 

기본생성자

> 매개변수 self만 있는 기본 생성자

매개변수가 있는 생성자

> 인스턴스 생성 시 초기값을 매개변수로 넘겨줌.

OOP(Object-Oriented Programming - 실행 순서가 아닌 단위 객체를 중심으로 프로그램을 작성.)

- 객체: 실생활에서의 모든 자료 (물건)

- 모든 객체는 속성과 행동을 가진다.

> 객체 지향 프로그래밍은 이러한 객체 개념을 프로그램으로 표현함.

예) 속성 > 변수, 행동 > 함수로 표현

클래스

> 하나의 새로운 데이터 타입을 만드는 것 

> 클래스를 사용하는 목적이 변수와 함수를 묶어서 하나의 새로운 객체(타입)로 만드는 것

> 실제 세계에 존재하는 실체(instance)를 객체(object)라고 하고, 객체들의 공통점을 간추려서 개념적으로 나타낸 것 

> 어떤 클래스를 만들기 위해서는 그 객체가 갖는 성질(상태, 속성, 변수)과 그 객체가 하는 행동(메소드, 함수)을 정의해주면 된다고 이해하기

잉어빵, 황금 붕어빵과 같은 차별화된 붕어빵을 만들기 위해 틀을 잘 정의하는 것이지요. 그러나 아무리 틀을 예쁘고 정교하게 만들었다고 해서 붕어빵이 나오는 것은 아닙니다. 실제로 먹을 수 있는 붕어빵을 만들려면 붕어빵 틀에 반죽을 넣고 붕어빵을 구워야 합니다. 이처럼 붕어빵 틀에 반죽을 넣어서 만들어진 붕어빵이 인스턴스에 해당합니다.

클래스(class)와 인스턴스(instance)의 관계

> 학교와 모범생 관계라고 생각하면 됨.

> 학교는 커리큘럼을 가지고 있는데 아무리 좋은 커리큘럼을 가지고 있다고 해도 모범생이 무조건 나오는 것은 아니다. 모범생이 나올려면 공부도 열심히 시키고 질 높은 수업, 환경을 만들어줘야 한다. 이처럼 학교라는 어떠한 틀에서 좋은 수업 환경을 받은 모범생이 인스턴스에 해당함. 

예시

class Concept:
    def __init__ (self,parameter):
        self.parameter = parameter
        pass

    def method(self):
        return self. parameter
        
instance = Concept("argument")
instance.method()

> 코드 해석 

 >> Concept이라는 하나의 타입을 만듦.

 >> type(instance) 타입 확인 

 >> 타입이 객체임. 

 >> 이전에 썼던 리스트, 문자열과 같은 것들도 다 타입에 해당.

 >> __init__ : 이건 어떤 객체가 실행되면 무조건적으로 실행해주는 파이썬에서 특별하게 정의한 함수 메서드

자동차 클래스 생성 

class Car:
    color = ""
    speed = 0

    def up_speed(self, value):
        self.speed += value

    def down_speed(self, value):
        self.speed -= value

> self는 클래스 자기 자신을 가리킴.

> 즉, 6,9행 self.speed는 인스턴스 변수, 3행의 speed는 클래스 변수

> 클래스 내 모든 method의 첫 번째 매개변수는 반드시 self 포함되어야함.

> 클래스에서 정의된 변수, 함수 사용 시 클래스.변수, 클래스.함수로 접근.

car = Car()
car.color = "Yellow"
car.up_speed(100)
car.down_speed(51)
print(car.color, car.speed)

 + 자신의 클래스 안에서 함수 호출: self.함수명() 

# class 

class 자동차:
	# 자동차의 속성(attribute)
    	자동차 색상
        자동차 속도
	# 자동차의 기능
    	속도 올리기()
        속도 내리기()

# 자동차(인스턴스)
자동차1 = 자동차()
자동차2 = 자동차()
자동차3 = 자동차()

> 각각의 인스턴스에는 별도의 공간(메모리)이 존재하며, 각각에 별도의 값 할당이 가능함. 

> 정리

class Car:
    color = ""
    speed = 0

    def up_speed(self, value):
        self.speed += value

    def down_speed(self, value):
        self.speed -= value

my_car = Car()
her_car = Car()
his_car = Car()

my_car.color = "Red" ; her_car.color = "Black" ; his_car.color = "Blue"
my_car.up_speed(100) ; her_car.up_speed(50) ; his_car.up_speed(80)
my_car.down_speed(10) ; her_car.down_speed(5) ; his_car.down_speed(20)

print(f"my_car is {my_car.color} and current speed is {my_car.speed}km/h")
print(f"my_car is {her_car.color} and current speed is {her_car.speed}km/h")
print(f"my_car is {his_car.color} and current speed is {his_car.speed}km/h")

클래스 생성 단계 및 사용

1단계 클래스 정의

class 클래스_이름:
	// 멤버변수 선언
    // 메소드 선언
    
    
# 예시
class Car:
	def __init__ (self, c):
    	self.color = c
	
    def up_speed(self,value):
     ....

2단계 인스턴스 생성 

인스턴스 = 클래스_이름()

# 예시
my_car1 = Car("red")

3단계 변수 및 메소드 사용

인스턴스.멤버변수 = 값
인스턴스.메소드()

# 예시
my_car1.color = "yellow"
my_car1.up_speed(30)

동일한 이름의 클래스 변수가 존재할 경우 

1.

class Car:
    speed = 100
    
    def __init__(self, speed):
        print(f"{Car.speed = }")
        print(f"{self.speed = }")
        self.speed += speed
        
    def up(self, speed):
        self.speed += speed
        return self.speed
    
    def down(self, speed):
        self.speed -= speed
        return self.speed
    
car = Car(1)

print(f"{car.up(1) = }")
print(f"{car.down(1) = }")
print(f"{Car.speed = }")

VS

2.

class Car:
    speed = 100
    
    def __init__(self, speed):
        print(f"{speed = }")
        print(f"{Car.speed = }")
        print(f"{self.speed = }")
        self.speed = speed
        self.speed += speed
        
    def up(self, speed):
        self.speed += speed
        return self.speed
    
    def down(self, speed):
        self.speed -= speed
        return self.speed
    
car = Car(1)

print(f"{car.up(1) = }")
print(f"{car.down(1) = }")
print(f"{Car.speed = }")

> 이를 이해하기 위해서는 네임스페이스에 대한 이해가 필요하다. 

> 네임스페이스:  변수가 객체를 바인딩할 때 그 둘 사이의 관계를 저장하고 있는 공간 

 >> 바인딩: 자료형, 변수명, 변수값에 각각 int, num, 10 이라는 구체적인 값을 할당하는 각각의 과정

# 출처: 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩  

파이썬에서는 클래스가 정의되면 그림 6.11과 같이 하나의 독립적인 네임스페이스가 생성됩니다. 
그리고 클래스 내에 정의된 변수나 메서드는 해당 네임스페이스 안에 파이썬 딕셔너리 타입으로 저장됩니다.
Stock 클래스는 그림 6.11과 같이 Stock이라는 네임스페이스 안에 
'market':'kospi'라는 값을 가진 딕셔너리를 포함합니다.

![](https://wikidocs.net/images/page/1743/6.11.png)

**그림 6.11 파이썬 클래스 네임스페이스**

Stock 클래스의 네임스페이스를 파이썬 코드로 확인하려면 클래스의 `__dict__` 속성을 확인하면 됩니다.
딕셔너리 타입에 'market':'kospi'라는 키와 값 쌍이 존재하는 것을 확인할 수 있습니다.

```{.py}
Stock.__dict__
mappingproxy({
'market': 'kospi',
'__module__': '__main__', 
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Stock' objects>, 
'__doc__': None, 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Stock' objects>})

> 클래스가 독립적인 네임스페이스를 가지고 클래스 내의 변수나 메서드를 네임스페이스에 저장하고 있으므로 다음과 같이 클래스 내의 변수에 접근이 가능한 것. 

> 정리

1번 코드는 speed라는 클래스 변수가 정의되고

반면에 인스턴스 변수 speed가 정의가 없다면 인스턴스 변수 sepeed는 클래스 변수 speed의 초기값을 공유

그런데 그 이후 클래스 변수 speed는 인스턴스 변수 speed가 변경되어도 클래스 변수의 값은 변경되지 않고

그냥 자기 갈 길 간다고 생각하면 된다. 

2번 코드는 1번 코드와 동일한 형식이지만 클래스 변수와 인스턴스 변수가 동일한 이름이라도 

별도로 코딩해줌으로써 헷갈리는 걸 방지했다고 볼 수 있다.

따라서 2번 코드로 코딩해주는 것이 더 정상적이다.  

우리 학과 내에서 하는 대회가 있는데 

나름 열심히 준비하고 룸메랑 밤새가면서 해서 좋은 결과를 기대했다.

열심히 했으니 절대로 떨어지지 않을거라고 룸메랑 얘기하면서 

2차 때 어떻게 준비할지 의논하고 1차 심사 끝나고 바로 준비 들어가자고 했다,

그런데 결과는 불합격..

몇 팀이 참가했는지는 모르겠지만 일단 순위권 내에 있지 않다는 것이 조금 충격적이었다.

처음에는 결과를 못 받아들이고

한동안 멍하니 벙쪄있었던거 같은데 다시 ppt보고 영상을 보니 

많이 미흡하다는 생각이 들었다. 교수님들의 눈을 잠시나마 의심했던 내가 부끄러웠다고나 할까나..

다시 심기일전하고 내년이나 올해 다른 데이터 공모전에 참가해서 유의미한 결과를 얻고 싶다.

그래서 현재 공부한 내용을 정리해서 블로그에 글도 쓰고 착실하게 사는중인데! 

글쎄 요즘 힘이 부친다.

룸메가 나보고 많이 피곤해보인다고도 한다. 

흠...

이번년도 가족보다도 더 오래 같이 산 룸메가 그렇게 말할 정도면.. 쉬어야하나?

어림없는 소리!

지치는건 체력이 부족하다는 소리이기 때문에 

그냥 운동 더 열심히 해서 체력 키우면 된다!

핑계다 핑계

그냥 하면 된다. (like 김연아)

물론 스트레스 많이 받고 도저히 못 버티겠다 싶으면

이 3가지를 하면 된다. 

1. 잔다.

2. 좋은 사람이랑 같이 있는다.

3. 게임(농구, 롤)한다.(역효과 날수도 있지만)

어쨌든 

파이팅하자 하핫

+

이제부터 종종 일상 얘기도 올리겠습니다~

그럼 좋은 하루 되세요!