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노력에는 지름길이 없으니까요
해결일언어레벨 테스트명 20240719Pythonlevel 2 N개의 최소공배수 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12953# arr에 있는 모든 수의 최소공배수 구하기 내 코드from math import gcddef solution(arr): arr.sort(reverse=True) answer = arr[0] for i in range(1,len(arr)): if answer%arr[i]!=0: answer=int(arr[i]*answer/gcd(arr[i],answer)) return answer 코드 설명최소공배수를 구하는 공식은 외우고 있었다. num1*num..
해결일언어레벨 테스트명 20240719Pythonlevel 0 A로 B 만들기 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120886 before의 순서를 바꾸어 after를 만들 수 있는가? 내 코드def solution(before, after): return 1 if sorted(before) == sorted(after) else 0 사실 난이도도 낮고 기술적으로도 딱히 기록할 건 없는데... 깔끔하게 풀어낸 게 기분 좋아서 올림 ㅎㅎ sorted(문자열) -> [문자열을 이루는 문자로 이루어진 리스트]이것만 기억해두자!
그래프 관련 알고리즘 조사를 위해 기초가 되는 정보를 선조사한다. 그래프 관련 알고리즘 BFS, DFS 관련 조사는 이하 링크에 기재했다. (미완) 그래프 알고리즘 종류1) 그래프 탐색 알고리즘 (Graph Search Algorithms)그래프에서 특정 정점을 찾는 알고리즘그래프의 각 정점을 순회하면서 방문해야 하므로, 그래프 순회 알고리즘(Graph Traversal Algorithms)으로 부르기도young-1-2.tistory.com 자료구조선형자료구조 하나의 자료 뒤에 하나의 자료가 존재하는 구조자료들 간의 앞뒤 관계가 1:1의 선형관계배열과 리스트가 대표적이고 더 나아가서 스택, 큐도 이에 해당된다. 비선형자료구조 비선형 자료구조란 하나의 자료 뒤에 여러개의 자료가 존재할 수 있는 것이다...
해결일언어레벨 테스트명 20240718Pythonlevel 0 길이에 따른 연산 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/181879 num_list의 길이에 따라 리스트의 합 또는 곱을 return 하기 내 코드from functools import reducedef solution(num_list): return sum(num_list) if len(num_list)>=11 else reduce(lambda x, y: x * y, num_list) 개선점:가물가물하면서 prod 썼다가 기본 제공 패키지인줄 알고 없길래 지웠는데!!! math에 있었다...억울하지만 reduce 써봤으니까 만족하겠다 베스트 코드f..
해결일언어레벨 테스트명 20240718Pythonlevel 0 배열의 유사도 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120903 문자열 리스트 두 개가 주어질 때, 같은 원소의 개수를 return하기 내 코드def solution(s1, s2): return len([i for i in s1 if i in s2]) 베스트 코드def solution(s1, s2): return len(set(s1)&set(s2)); 여기서 set을 어떻게 쓴 건지 궁금해서 입출력 예에 있는 테스트 케이스 하나를 응용하고 추가해서 한 번 살펴보았다. s1 = ["a", "b", "c", "c", "c"]s2 = ["com", "b..
Pandas를 활용하면대용량 데이터 처리가 가능 : Pandas는 데이터를 메모리에 로드하고, 다양한 연산을 빠른 처리가 가능하며 대용량 데이터를 처리하는데 최적화되어 있습니다.데이터 조작 기능 : 데이터 정렬, 필터링, 집계, 결측값 처리 등 데이터를 쉽게 가공할 수 있음데이터 시각화 기능 제공 : Matplotlib, Seaborn , … , etc데이터를 구조화하여 분석할 수 있음 : DataFrame이라는 자료형을 제공하여 데이터를 표 형태로 나타내어 분석이 가능함 시리즈와 데이터프레임의 차이데이터프레임에 있는 하나의 컬럼이 시리즈라고 생각하면 됨!데이터프레임음 컬럼이 두 개 이상인 표. 데이터 불러오기, 저장하기인덱스 : 데이터프레임(DataFrame) 또는 시리즈(Series)의 각 행 또..
해결일언어레벨 테스트명 20240717Pythonlevel 1 콜라 문제 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/132267# 내 코드def solution(a, b, n): total, rest = 0, 0 while n>a: if n%a != 0 : rest = n%a total += (n//a)*b n = (n//a)*b + n%a return total + (n//a)*b 개선점: 문제를 훨씬 더 복잡하게 푼 것 같은데 ㅋㅋㅋㅋㅋ 베스트 코드def solution(a, b, n): answer = 0 while n >= a: n -= a ..
해결일언어레벨 테스트명 20240716Pythonlevel 0 홀수 vs 짝수 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/181887 내 코드def solution(num_list): return max(sum(num_list[i] for i in range(1,len(num_list),2)),sum(num_list[i] for i in range(0,len(num_list),2))) 구구절절. 개선점: 요즘 계속 리스트 표현법을 망각하는 것 같다... 간단한 걸 얼마든지 쓸 수 있는데!!! 포스트잇이라도 붙여놔야 하나. 베스트 코드def solution(num_list): return max(sum(num_list[..
무조건 리스트만 쓰는 습관을 고쳐버리고 싶어서...dictionary에 대해 완벽하게 조사를 하고 메소드도 정리해두겠다. 딕셔너리에서 자주 사용되는 메서드keys(): 모든 키를 dict_keys 객체로 반환values(): 모든 값을 dict_values 객체로 반환items(): 모든 키-값 쌍을 (키, 값) 튜플로 구성된 dict_items 객체로 반환get(): 지정된 키에 대한 값을 반환합니다. 키가 존재하지 않으면 기본값을 반환pop(): 지정된 키와 해당 값을 딕셔너리에서 제거하고 값을 반환popitem(): 딕셔너리에서 마지막 키-값 쌍을 제거하고 반환 딕셔너리 for문 사용법for k, v in test.items(): print(k) # key print(v) # value ..
심화과정에 속하는 기술이라고는 했지만,예전에 사용법을 제대로 알아두지 않았던 탓에 애를 먹었던 기억이 있어서 이번 기회에 조사해두려고 한다. 데코레이션이란?데코레이터(Decorator)는 파이썬에서 함수나 메서드의 기능을 확장하거나 수정하는 기능데코레이터는 함수나 메서드를 인자로 받아 해당 함수나 메서드를 변경하거나 래핑하는 함수이며, 이를 통해 코드를 더 간결하고 재사용 가능하게 만들 수 있다.즉, 기존의 함수를 따로 수정하지 않고도 추가 기능을 넣고 싶을 때 사용기본 구조def decorator_function(original_function): def wrapper_function(**kwargs): # 함수 호출 전에 실행되는 코드 result = original_f..