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[경제뉴스] 강달러 속 원·달러 환율 1400원대 지속 최근 원·달러 환율이 연속적으로 1400원을 웃돌며 강달러가 지속되고 있습니다. 미국 달러인덱스는 1년 만에 최고치인 106대를 기록했고, 이에 따라 한국 원화의 약세가 심화되고 있습니다. 이에 대해 외환당국은 시장 안정화를 위한 발언을 통해 "변동성이 과도할 경우 시장 안정 조치를 적기에 시행할 것"이라고 밝혔습니다. 그러나 이러한 구두 개입에도 환율은 큰 변화 없이 1400원대를 유지하고 있습니다. 환율 전망: 1450원까지 상승 가능성전문가들은 트럼프 미국 대통령의 취임 전까지 원·달러 환율이 1450원까지 오를 수 있다는 예측을 내놓고 있습니다. 트럼프 정부의 정책 불확실성으로 인해 강달러 현상이 계속될 가능성이 크고, 특히 관세 정책이 현실화될 경우 환율 상승이 지속될 수 있다고 보고 있습니다... 2024. 11. 15.
[경제뉴스] 현대차 CEO 무뇨스 '외국인 첫 발탁' 현대자동차그룹은 호세 무뇨스 현대차 최고운영책임자(COO) 겸 북미·중남미법인장을 새로운 CEO로 내정했습니다.  이는 한국의 주요 대기업에서 외국인이 CEO로 임명된 첫 사례로, 정의선 현대차그룹 회장의 인사 원칙 "실력이 있으면 국적 나이 성별을 따지지 않겠다"를 반영한 것입니다. 무뇨스 사장은 그의 글로벌 경험과 뛰어난 마케팅 능력을 인정받아 이 자리에 올랐습니다.무뇨스 사장의 지휘 아래 현대차 북미법인은 주력 판매 차종을 스포츠유틸리티차량(SUV), 전기차, 하이브리드카로 전환하면서 매출과 순이익이 크게 증가했습니다. 이러한 성공적인 전환은 그가 미국 시장에서 입증한 실력을 바탕으로 이루어졌으며, 현대차 그룹의 글로벌 성장 전략에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.업계 전문가들은 이러한 변화가 .. 2024. 11. 15.
[matplotlib] 맷플롯립 plt.subplots() 사용법 matplotlib의 plt.subplots() 함수는 그래프를 그릴 때 행과 열로 구성된 서브플롯(subplot) 그리드를 생성하고, 그 안에 여러 개의 축(ax) 객체를 동시에 제공합니다. 이를 사용하면 여러 그래프를 쉽고 일관되게 배열할 수 있습니다.  plt.subplots() 사용 방법plt.subplots() 함수는 주로 두 가지 주요 파라미터를 사용합니다.nrows: 서브플롯의 행 수ncols: 서브플롯의 열 수 이 함수는 두 가지 주요 출력을 반환합니다.fig: 전체 그림(figure) 객체입니다.ax: 축(ax) 객체 또는 축의 배열입니다. 축 객체는 그래프의 실제 내용을 그리는 데 사용됩니다.  기본 사용 예제단일 서브플롯import matplotlib.pyplot as pltfig, .. 2024. 11. 14.
[파이썬] 리스트 내포 / Python list comprehension 파이썬에서 리스트 내포(list comprehension)는 특정 조건을 만족하는 요소들로 새로운 리스트를 만드는 간결하고 효율적인 방법입니다.기본적인 형식은 다음과 같습니다.[표현식 for 아이템 in 반복가능객체 if 조건] 이 구조를 사용하면, 반복 가능한 객체에서 아이템을 하나씩 가져와서, 조건을 만족하는 경우에만 해당 아이템을 가지고 표현식을 계산하여 새 리스트의 요소로 추가합니다.  예시* 기본적인 리스트 내포 사용 예0부터 9까지의 숫자 중에서 짝수만 포함하는 리스트를 만들고 싶다면, 다음과 같이 할 수 있습니다.even_numbers = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]print(even_numbers) # 출력: [0, 2, 4, 6, 8]  * 복잡한 .. 2024. 11. 14.
[딥러닝] 원-핫 인코딩이란? / One-hot 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)은 딥러닝에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환할 때 자주 사용되는 방법입니다. 이 방법은 각 범주형 값을 고유한 벡터로 표현해 모델이 이해할 수 있도록 하는데, 그 과정에서 특정 범주에 해당하는 위치만 1이고 나머지는 0인 벡터를 생성합니다.  예시를 통해 설명예를 들어, '과일'이라는 범주형 변수에 '사과', '바나나', '체리'라는 세 가지 범주가 있다고 가정해봅시다. 이 범주를 원핫 인코딩으로 변환하면 다음과 같은 벡터로 나타낼 수 있습니다:'사과' → [1, 0, 0]'바나나' → [0, 1, 0]'체리' → [0, 0, 1] 이렇게 각 범주가 벡터의 한 위치에 매핑되어 고유한 인덱스를 가집니다. 이 과정에서 특정 범.. 2024. 11. 14.
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