스파르타클럽 내일배움캠프 QA/QC 5기 03/24 TIL

오늘은 파이썬 강의 복습 및 임영재 튜터님의 라이브 세션과 개인과제 해설 강의를 들었다. 라이브 세션에서는 numpy를 사용하는 법에 대해서 배웠는데, 실습에 대한 내용을 TIL에 작성하겠다.

import pandas as pd
import numpy as np
import statistics
# 일별 불량품 수 (개)
defects = np.array([12, 8, 15, 10, 5])
# 일별 총 생산량 (개)
production = np.array([1000, 1050, 980, 1020, 950])


# 1. 총 생산된 제품 수와 총 불량품 수를 계산하세요.
# Output
# 1. 총 생산량: 5000개, 총 불량품 수: 50개
total_production = sum(production)
total_defects = sum(defects)
print(f"총 생산량: {total_production}개, 총 불량품 수: {total_defects}개")


# 2. 5일 동안의 평균 일별 불량품 수를 계산하세요.
# Output
# 2. 평균 일별 불량품 수: 10.00개
avg_defects = sum(defects) /len(defects)
print(f"평균 일별 불량품 수: {avg_defects:.2f}개")

# 3. 각 일별 불량률(%)을 계산하여 출력하세요.
# Output
# 3. 일별 불량률 (%): [1.2  0.76 1.53 0.98 0.53]
percentage_defects = []
for i in range(len(defects)):
  percentage_defects.append(defects[i] / production[i]*100)
formatted_rates = ",".join(f"{f:.2f}" for f in percentage_defects)
print(f"일별 불량률 (%): [{formatted_rates}]")

# 4. 전체 기간 동안의 최종 불량률(%)을 계산하여 출력하세요.
# Output
# 4. 최종 불량률 (%): 1.000%
total_percent_defects = total_defects / total_production * 100
print(f"최종 불량률 (%): {total_percent_defects:.3f}%")

 

import numpy as np

# 10개 센서의 측정 온도 데이터 (배열 형태)
sensor_data = np.array([24.5, 25.1, 23.9, 26.0, 25.5, 24.8, 26.2, 23.5, 25.0, 24.9])
TARGET_TEMP = 25.0

# 1. bool_idx 변수를 사용하여, 센서 데이터 중 TARGET_TEMP를 초과하는 값에 대한 불리언 배열을 만드세요.
# Output
# 1. 불리언 배열: [False  True False  True  True False  True False False False]
bool_idx = (sensor_data > TARGET_TEMP)
print(f"불리언 배열: {bool_idx}")

# 2. boolean indexing을 사용하여, 초과된 값들만 출력하세요.
# Output
# 2. 기준 초과 값: [25.1 26.  25.5 26.2]
over_temp_values = sensor_data[bool_idx]
print(f"기준 초과 값: {over_temp_values}")


# 3. 초과된 값들을 -1로 변경하고, 변경된 전체 sensor_data 배열을 출력하세요.
# Output
# 3. 변경 후 배열: [24.5 -1.  23.9 -1.  -1.  24.8 -1.  23.5 25.  24.9]
sensor_data[bool_idx] = -1
print(f"변경 후 배열: {sensor_data}")