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[파이썬/python] 리스트 기능 간편정리

1. index로 리스트 내 특정요소 위치 찾기 1 2 3 4 listT = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] listT.index('B') # 1 cs 2. insert로 리스트 내 특정 위치에 특정 값 넣기 1 2 3 listT.insert(6, 'F') # ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] cs 3. extend로 리스트 확장 1 2 3 4 listV = [2,2,2] listT.extend(listV) # ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 2, 2, 2] cs 4. 문자열 리스트로 만들기 1 2 3 char = list('helloworld') # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd'] cs..

[파이썬/python] 리스트 일정 단위로 자르기

리스트 일정 단위로 자르기 1 2 3 4 5 a = "ABCDEFGHIJKLMN" unit = 4 b = [a[i : i + unit] for i in range(0,len(a),unit)] # ['ABCD', 'EFGH', 'IJKL', 'MN'] cs - 리스트안에 for문을 포함하는 리스트 내포를 이용하여 a를 4(unit) 단위로 잘라서 하나의 리스트로 만들어준다. - 나머지를 버리지 않고 남은 요소들은 마지막 자리에 위치한다.

[2020 KAKAO BLIND RECRUITMENT][1차] 문자열 압축 for PYTHON

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/60057 코딩테스트 연습 - 문자열 압축 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 어피치는 문자열을 압축하는 방법에 대해 공부를 하고 있습니다. 최근에 대량의 데이터 처리를 위한 간단한 비손실 압축 방법에 대해 공부를 하고 있는데, 문자 programmers.co.kr [문제 설명] 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 어피치는 문자열을 압축하는 방법에 대해 공부를 하고 있습니다. 최근에 대량의 데이터 처리를 위한 간단한 비손실 압축 방법에 대해 공부를 하고 있는데, 문자열에서 같은 값이 연속해서 나타나는 것을 그 문자의 개수와 반복되는 값으로 표현하여 더 짧은 문자열로 줄여서 표현하는 알고리즘을 공부하고 있습니다. 간단한 예..

[파이썬/python] 리스트 요소 간 합

1. 1차원 리스트 합 1 2 3 4 a = [1, 2, 3, 4] print(sum(a)) # 10 cs - sum()을 사용하여 1차원 리스트들의 요소 값을 합해준다. 2. 2개의 리스트 요소 합 1) zip() 사용 1 2 3 4 5 6 7 a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [5, 6, 7, 8, 9] c = [x + y for x, y in zip(a,b)] print(c) # [6, 8, 10, 12, 14] Colored by Color Scripter cs 2) index 사용 1 2 3 4 5 6 a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [5, 6, 7, 8, 9] c = [a[i] + b[i] for i in range(len(a))] print(c) # [6, 8, 10, 1..

[프로그래머스 level_2] 기능 개발 for PYTHON

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586?language=python3 코딩테스트 연습 - 기능개발 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 �� programmers.co.kr [문제 설명] 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다. 먼저 배포되..

[딥러닝 기초] recurrent neural network (using LSTM, keras)

[이 글은 "Do it 딥러닝 입문" 책을 보고 공부한 내용을 복습하고자 정리한 글입니다.] Recurrent Neural Network(RNN) 필요한 클래스 임포트 - sequence : 이 예제에서는 imdb라는 영화 리뷰 데이터를 활용한다. 리뷰에 나온 단어들을 확인할 때 리뷰마다 글자 수는 다를 수밖에 없다. sequence는 단어들이 들어가 있는 데이터의 길이를 통일하게 만들어준다. - Embedding : 원-핫 인코딩으로 전처리된 데이터를 쓰게 되면 입력 데이터 크기와 사용할 수 있는 단어의 수가 제한된다는 문제가 있다. 또 원-핫 인코딩은 단어 사이에 관련이 없다고 가정할 때 사용한다. 즉, 단어를 고정된 길이의 실수 벡터로 만드는 임베딩 방식을 통해 벡터 사이의 거리(값의 차이)로 단어..

[딥러닝 기초] Convolution Neuron Network for keras

[이 글은 "Do it 딥러닝 입문" 책을 보고 공부한 내용을 복습하고자 정리한 글입니다.] Convolution Neuron Network(CNN) 필요한 클래스 임포트 - tensorflow.keras.layers에 있는 Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense를 import해준다. 합성곱층 쌓기 - Conv2D 클래스의 첫 번째 매개변수는 합성곱 커널의 개수. - 두 번째 매개변수는 합성곱 커널의 크기(높이와 너비)를 "튜플"형태로 전달. - 세 번째는 활성화 함수. - 네 번째, 다섯 번째는 각각 패딩, 입력 값 shape이다. 풀링층 쌓기 - 첫 번째 매개변수는 풀링의 높이오 너비를 나타내는 "튜플" - 두 번째 매개변수는 스트라이드, 기본 값은 풀링의 크기 - 세 번째..

[프로그래머스 level_1] 하샤드 수 for PYTHON

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12947?language=python3 코딩테스트 연습 - 하샤드 수 양의 정수 x가 하샤드 수이려면 x의 자릿수의 합으로 x가 나누어져야 합니다. 예를 들어 18의 자릿수 합은 1+8=9이고, 18은 9로 나누어 떨어지므로 18은 하샤드 수입니다. 자연수 x를 입력받아 x가 하� programmers.co.kr [문제 설명] 양의 정수 x가 하샤드 수이려면 x의 자릿수의 합으로 x가 나누어져야 합니다. 예를 들어 18의 자릿수 합은 1+8=9이고, 18은 9로 나누어 떨어지므로 18은 하샤드 수입니다. 자연수 x를 입력받아 x가 하샤드 수인지 아닌지 검사하는 함수, solution을 완성해주세요.제한 조건 x는..

[프로그래머스 level_2] 더 맵게 for JAVA

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626 코딩테스트 연습 - 더 맵게 매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같�� programmers.co.kr [문제 설명] 매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다. 섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 ..

[딥러닝 기초] Convolution Neuron Network 의류분류기 만들어보기

[이 글은 "Do it 딥러닝 입문" 책을 보고 공부한 내용을 복습하고자 정리한 글입니다.] Convolution Neuron Network(CNN) 합성곱 연산이란 ? 원본 배열과 특정배열(reversed)을 자릿수마다 곱하고 더한 결과가 새로운 배열의 하나의 원소 값으로 만드는 연산 * 합성곱에서는 교차상관을 사용한다 why? -> 우리는 가중치를 초기화할 때 가중치 값을 랜덤 하게 주기 때문에 reverse는 무의미하다. 패딩과 스트라이드 패딩 Valid - 원본 배열의 원소가 합성곱 연산에 참여하는 정도가 다름(원본 배열 0번째 원소가 합성곱 연산에 참여하는 횟수는 1회) full - 원본 배열의 원소가 모두 합성곱 연산에 골고루 참여하기 위해 배열 양 끝에 빈 원소를 적절히 추가한다. same ..