5회 기출유형 작업형 1-2

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괄호를 정확하게 한번 해보시겠어요? (연산자 우선순위가 같으면 좌에서 우로 계산하면서 값이 달라질 수 있음)

df['Weight'] / ((df['Height'] / 100) * (df['Height'] / 100))

시험에서는 보다 명확하게 출제 될 것으로 보입니다. (실수 계산에서 미세한 차이가 있네요)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

이진혁님께서 질문하신 내용을 보니, 동일한 BMI 계산을 위한 두 가지 다른 방법을 비교하고 계신 듯합니다. 첫 번째 방법은 BMI를 계산할 때 Height를 제곱(**2) 연산을 사용하고, 두 번째 방법은 Height/100을 두 번 나누는 방법을 사용한 경우입니다. 이 두 방법 사이의 작은 차이로 인해 결과값이 달라지는 이유를 설명드리겠습니다.

1. 제곱(**2) 사용:

   • a = df['Weight']/((df['Height']/100)**2)
     
   • 이 방법은 Height를 미터 단위로 변환한 후 제곱하여 정확하고 일관된 BMI 계산을 제공합니다.
     

2. 두 번 곱하기 사용:

   • a = df['Weight'] / (df['Height']/100 * df['Height']/100)
     
   • 이 방법도 Height를 미터로 변환한 후 두 번 곱하지만, 계산 과정을 두 번 나누어 수행하게 되면서 미세한 부동소수점 연산 차이가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 작은 오차가 누적될 수 있으며 결과적으로 작은 차이가 발생할 수 있습니다.
     

이러한 부동소수점 연산의 미세한 차이는 대규모 데이터셋에서 누적되면서 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적인 데이터 연산에서는 이러한 차이를 최소화하기 위해 제곱 연산을 사용하는 것이 권장됩니다.

더불어, 5회 기출유형 질문 > between 사용에서도 BMI 관련 pandas 사용에 대한 방법을 다루고 있습니다. 이 게시물에서는 between 함수와 부동소수점 관련 문제에 대한 설명이 추가되어 있어 참고하시면 좋습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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