커서(cursor)의 자동완성 기능을 끄는 방법과 단축키 만들어서 껐다 켰다 하는 방법

가장 간단한 방법: 우측 하단의 Cursor Tab 클릭해서 설정

세 줄 요약:

1. ctrl+shift+p
2. cursor tab 입력, disable cursor tab 선택
3. 단축키 쓰고 싶으면 ctrl+shift+p -> open keyboard shortcuts -> cursor tab -> 원하는 단축키 설정

1. 커서를 연다.

2. Ctrl+Shift+P

를 하면 아래처럼 커서(VSCode) 상의 모든 명령어를 검색 및 확인할 수 있는 창이 나온다.

3. > 오른쪽에 cursor tab 입력

그럼 이렇게 Disable Cursor Tab, Enable Cursor Tab이 나온다. Disable Cursor Tab을 클릭하면 자동완성 기능이 꺼진다.

더 나아가 단축키를 이용해 자동완성 기능을 껐다 켰다 하고 싶다면 이어서 진행하면 된다.

4. Ctrl+Shift+P --> open keyboard shortcuts 입력

5. Preferences: Open Keyboard Shortcuts 클릭

두 번째 항목을 클릭하면 아래처럼 키보드 단축키 설정 창 등장

6. 상단 검색창에 cursor tab 입력

나는 이미 설정해서 Keybinding(두 번째 열)에 단축키가 설정되어 있지만, 이전에 설정한 적이 없다면 빈칸으로 나온다.

7. 단축키 설정!

Disable Cursor Tab 왼쪽에 마우스를 호버하면 단축키를 수정할 수 있는 버튼이 나타난다. 클릭하면 중앙에 '원하는 단축키를 누르고 엔터 입력해'라는 안내와 함께 입력창이 뜬다. 쓰고 싶은 단축키를 차례로 누르고 엔터하면 된다. '커서 탭'은 Ctrl+Tab, Disable은 Ctrl+Tab+D로 결정! 이때 Ctrl과 Tab을 누른 상태에서 D를 같이 눌렀는데도 ctrl+tab ctrl+d 라고 표시되어서 ctrl을 두 번 눌러야 하나..?라는 생각이 들 수 있다. 하지만 ctrl+tab+d를 뜻하는 것이니 신경 쓰지 않아도 된다. 1 existing command 라는 문구는 1가지 기능에 대한 단축키가 이미 존재한다는 안내문구다. 이 안내 문구가 안 나오는 단축키를 찾으면 된다.

8. 설정 끝!

Keybinding을 보니 설정이 잘 되었당

1. np라는 이름으로 numpy 패키지 임포트 (★☆☆)

   import numpy as np

   
   

2. numpy 버전(version), 설정(configuration) 출력 (★☆☆)

   print(np.__version__)
   print(np.show_config())

   
   

3. 크기가 10인 null 벡터 출력 (★☆☆)

   Z = np.zeros(10)
   print(Z)

   
   

4. Z에 np.zeros((10, 10))가 할당되어 있을 때, numpy를 이용해 해당 배열의 메모리 크기를 구하는 방법 (★☆☆)

   Z = np.zeros((10, 10))
   print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize))

   
   

5. 명령 프롬프트에서 numpy의 add 기능에 대한 문서를 출력하는 방법 (★☆☆)

   %run `python -c "import numpy; numpy.info(numpy.add)"

   
   

6. 5번째 값은 1인 크기 10의 null 벡터 출력하는 방법 (★☆☆)

   Z = np.zeros(10)
   Z[4] = 1
   print(Z)

   
   

7. 10부터 49까지의 값을 갖는 벡터 만드는 방법 (★☆☆)

   Z = np.arange(10, 50)
   print(Z)

   
   

8. 0부터 49까지의 값을 갖는 벡터를 만들고 값이 큰 순서대로 나열되게끔 하는 방법 (★☆☆)

   Z = np.arange(50)
   Z = Z[::-1]
   print(Z)

   
   

9. 0부터 8까지의 값을 갖는 3X3 행렬 만드는 방법 (★☆☆)

   Z = np.arange(9).reshape(3, 3)
   print(Z)

   
   

10. 0이 아닌 정수의 인덱스 반환하는 방법 (★☆☆)

    np = np.nonzero([0, 2, 4, 2, 0, 2])
    print(np)

    
    

11. 3×3 배열 만드는 방법 (★☆☆)

    Z = np.eye(3)
    print(Z)

    
    

12. 랜덤값을 갖는 3×3×3 배열 만드는 방법 (★☆☆)

    Z = np.random.random((3, 3, 3))
    print(Z)

    
    

13. 랜덤값을 갖는 10×10 배열을 만들고 최대값과 최소값 찾는 방법 (★☆☆)

    Z = np.random.random((10, 10))
    Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max()
    prinr(Zmin, Zmax)

    
    

14. 랜덤값을 갖는 크기 30의 벡터를 만들고 평균값을 구하는 방붑 (★☆☆)

    Z = np.random.random(30)
    m = Z.mean()
    print(m)

    
    

15. 10×10인 2차원 행렬을 만들고 가장자리는 1, 나머지는 0이 되게 하는 방법 (★☆☆)

    Z = np.ones((10, 10))
    Z[1:-1, 1:-1] = 0
    print(Z)

    
    

16. 1이라는 값으로만 채워진 5×5 배열에서 가장자리를 0으로 바꾸는 방법 (★☆☆)

    Z = np.ones((5, 5))
    Z = np.pad(Z, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0)
    print(Z)

    # fancy하게 인덱스 사용하기
    Z[:, [0:-1]] = 0
    Z[[0:-1], :] = 0
    prinr(Z)

    
    

17. 다음 코드의 결과 예상해보기 (★☆☆)

    print(0 * np.nan)
    print(np.nan == np.nana)
    print(np.inf > np.nan)
    print(np.nan - np.nan)
    print(np.nan in set([np.nan]))
    print(0.3 == 3 * 0.1)

    
    

18. 값 1, 2, 3, 4가 대각선을 이루는 5×5 배열 만드는 방법 (★☆☆)

    Z = np.diag(1+np.arrange(4), k=-1)
    print(Z)

    
    

19. 0과 1로 격자무늬를 이루는 8x8 행렬을 만드는 방법 (★☆☆)

    Z = np.zeros((8,8),dtype=int)
    Z[1::2,::2] = 1
    Z[::2,1::2] = 1
    print(Z)

    
    

20. (6,7,8) 배열이 있다고 가정할 때, 100번째 요소의 인덱스 (x, y, z)는 무엇인가? (★☆☆)

    # 배열의 크기
    shape = (6, 7, 8)
    

100번째 원소는 0-based index로 99번째 원소

element_index = 99

NumPy의 unravel_index 함수를 사용해 1차원 인덱스를 3차원 인덱스로 변환

index_3d = np.unravel_index(element_index, shape)

print(index_3d)

또는 print(np.unravel_index(99,(6,7,8))로 한 줄 구현 가능

<br>

21. tile 기능을 사용해 0과 1로 격자무늬를 이루는 8x8 행렬을 만드는 방법 (★☆☆)
![](https://velog.velcdn.com/images/transformer_mia/post/82872ac0-37dd-4b3d-9655-5e657ac49ac0/image.png)

Z = np.tile(np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4)) print(Z)

<br>

22. 랜덤 값을 갖는 5×5 행렬을 정규화하는 방법

Z = np.random.random((5,5)) Z = (Z - np.mean(Z) / (np.std(Z)) print(Z)

<br>

23. 4개의 미지정 바이트로 색상을 나타내는 custom dtype 만드는 방법

color = np.dtype([("r", np.ubyte), ("g", np.ubyte), ("b", np.ubyte), ("a", np.ubyte)]

<br>

24. 5x3 행렬과 3×2 행렬의 곱 (real matrix product)

Z = np.dot(np.ones((5,3)), np.ones((3,2))) print(Z)

파이썬 3.5 이상에서 가능한 다른 해결책

Z = np.ones((5,3)) @ np.ones((3,2)) print(Z)

<br>

25. 함수를 이용해 0부터 10까지의 값을 갖는 1차원 배열을 만들고 3과 8 사이의 값들은 음의 정수로 만들기 (이때 값들이 자리한 순서는 이전과 그대로)

Z = np.arrange(11) Z[(3<Z)&(8<Z)] *= -1 print(Z)

<br>

26. 다음 코드의 결과를 예측해보자.

print(sum(range(5), -1) import numpy as * print(sum(range(5), -1)

<br>

27. 정수형 벡터 Z가 있다. 아래 표현 중 어느 것이 옳은지 판단해보자.

Z*Z 2 << Z >> 2 Z <- Z ijZ Z/1/1 ZZ

<br>

28. 다음 코드의 결과를 예측해보자.

print(np.array(0) / np.array(0)) print(np.array(0) // np.array(0)) print(np.array([np.nan]).astype(int).astype(float))

<br>

29.

<br>

30. 2개의 배열에서 일반적인 값을 구하는 방법

Z1 = random.randit(0, 10, 10) Z2 = random.randint(0, 10, 10) print(np.intersectid(Z1, Z2))

```

1. 코랩 노트북을 새로 만든다.

2. 아래 코드를 순서대로 복붙+실행한다.

# 1_스트림릿 설치
!pip install -q streamlit

# 2_스트림릿 화면에 띄울 내용

%%writefile app.py

import streamlit as st

st.write('Hello, *World!* :sunglasses:') # 해당 내용을 수정해서 사이트를 자유롭게 꾸밀 수 있다.

# 3
import urllib
print("Password/Enpoint IP for localtunnel is:",urllib.request.urlopen('https://ipv4.icanhazip.com').read().decode('utf8').strip("\n"))

# "Password/Enpoint IP for localtunnel is:" 우측에 xx.xxx.xx.xxx 혹은 xx.xxx.xxx.xxx 형식의 숫자가 나온다.

# 4
!npm install localtunnel

# 5
!streamlit run app.py &>/content/logs.txt &

# 6
!npx localtunnel --port 8501

# "your url is:" 우측에 사이트 주소가 생성된다.

3. #6 코드의 결과로 나온 사이트에 접속한다.

4. #3 코드의 결과로 나온 숫자들을 복사해서 사진의 화살표로 표시된 칸에 붙여넣은 후 'Click to Submit' 버튼을 클릭한다.

5. 스트림릿 화면으로 연결된다.