์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- ๊ตฐ์งํ
- pandas
- ํ ์คํธ๋ถ์
- Python
- Lambda
- ๋์ํ๋ณธ
- opencv
- dataframe
- LDA
- iloc
- ์๋ํด๋ผ์ฐ๋
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ค์ ๋ฌธ๊ฐ
- numpy
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ ๋ฌธ๊ฐ
- t-test
- ํ์ด์ฌ
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ๊ท ํ
- DBSCAN
- ์ค๋ฒ์ํ๋ง
- ์ฃผ์ฑ๋ถ๋ถ์
- ์ธ๋์ํ๋ง
- ADP
- ๋ ๋ฆฝํ๋ณธ
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์๊ธฐ์ฌ
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์
- datascience
- ํฌ๋กค๋ง
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ
- PCA
- ADsP
๋ชฉ๋ก๐ Coding Test/Programmers (112)
Data Science LAB
1. ๋ฌธ์ 2. ์ ํ ์ฌํญ ์ฆ, ๋ฌธ์๋ ์ซ์๋ก ๋ฐ๊ฟ์ ์ถ๋ ฅ 3. ๋ด ํ์ด def solution(s): answer = "" dict = {'zero':0, 'one':1, 'two':2, 'three':3, 'four':4, 'five':5, 'six':6, 'seven':7, 'eight':8, 'nine':9} st = "" for i in s: try : int(i) answer = answer + i except : st = st +i if st in dict.keys(): answer = answer + str(dict[st]) ๋ฌธ์์ด์ ํ๋์ฉ ๋ฐ์์ intํ์ผ๋ก ๋ณํ ์๋ -> ๋๋ฉด answer์ ์ถ๊ฐ(๋ฌธ์์ด ํ์์ผ๋ก), ์๋๋ฉด ๋์ ๋๋ฆฌ์์ ์ฐพ์์ค 4. ๋ค๋ฅธ ์ฌ๋ ํ์ด num_dic = {"..
1. ๋ฌธ์ ๋ฌธ์ ์์ฝ : 0 ์ธ ๋ก๋ ๋ฒํธ๋ ๋ชจ๋ฅด๋ ๋ฒํธ, ์น๋ฆฌ๋ฒํธ์ ์ผ์นํ๋ ์ต์ ๊ฐ์์ ์ต๋ ๊ฐ์๋ฅผ ๊ตฌํด์ ๋ฑ์๋ก ๋ณํํด์ผํจ 2. ์ ํ์ฌํญ 3. ๋ด ํ์ด def solution(lottos, win_nums): answer = [] unknown = lottos.count(0) score = [] for i in lottos: if i in win_nums: score.append(i) min_score = len(score) max_score = unknown + min_score answer = [max_score, min_score] answer = list(map(lambda x: 7-x if x > 0 else 6, answer)) return answer 1. ๋ด๊ฐ ์ฐ ๋ณต๊ถ์ 0 ์ ๊ฐ์๋ฅผ..
1. ๋ฌธ์ 2. ์์ 3. ๋ด ํ์ด def solution(arr): answer = [] answer.append(arr[0]) for i in range(len(arr)-1): if arr[i] != arr[i+1]: answer.append(arr[i+1]) return answer array์ ์ฒซ๋ฒ์งธ ์์๋ ๋ฌด์กฐ๊ฑด ์ถ๊ฐํด์ฃผ๊ณ ๋๋ฒ์งธ ์์๋ถํฐ๋ ์๊ธ์์ ๋ค๋ฅด๋ฉด ๋ท๊ธ์ ์ถ๊ฐ! 4. ๋ค๋ฅธ ์ฌ๋ ํ์ด def solution(arr): answer = [] for i in arr: if answer[-1:] == [i]: continue answer.append(i) return answer answer์ ์ถ๊ฐ๋ ์ซ์์ ๋ง์ง๋ง ์ซ์๊ฐ i์ ๊ฐ์ผ๋ฉด continue, ๊ฐ์ง ์์ผ๋ฉด answer์ ์๋ก ์ถ๊ฐ
1. ๋ฌธ์ MBTI์ฒ๋ผ 4๊ฐ์ง์ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ์ด ์์ผ๋ฉฐ ๊ฐ๋ฅํ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ์ ์ด ๊ฐ์๋ 16๊ฐ ๊ฒ์ฌ์๊ฐ ์ง๋ฌธ์์ ์ฝ๊ฐ ๋์ ์ ํ์ง๋ฅผ ์ ํํ๋ฉด ์ดํผ์นํ (A) ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ 1์ ํ๋ ๋งค์ฐ ๋น๋์ ์ ํ์ง๋ฅผ ์ ํํ๋ฉด ๋ค์คํ(N) ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ 3์ ํ๋ ๊ฒ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ชจ๋ ์ง๋ฌธ์ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ ์ ์๋ฅผ ๋ํด ๊ฐ ์งํ์์ ๋ ๋์ ์ ์๋ฅผ ๋ฐ์ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ์ด ๊ฒ์ฌ์์ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ์ด๋ผ๊ณ ํ๋จํ๋ค. ๋จ, ๋จํ๋์ ์งํ์์ ๊ฐ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ ์ ์๊ฐ ๊ฐ์ผ๋ฉด, ๋ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ ์ค ์ฌ์ ์์ผ๋ก ๋น ๋ฅธ ์ฑ๊ฒฉ์ ํ์ ๊ฒ์ฌ์์ ์ฑ๊ฒฉ์ ํ์ด๋ผ๊ณ ํ๋จํ๋ค. ์ง๋ฌธ๋ง๋ค ํ๋จํ๋ ์งํ๋ฅผ ๋ด์ 1์ฐจ์ ๋ฌธ์์ด ๋ฐฐ์ด survey์ ๊ฒ์ฌ์๊ฐ ๊ฐ ์ง๋ฌธ๋ง๋ค ์ ํํ ์ ํ์ง๋ฅผ ๋ด์ 1์ฐจ์ ์ ์ ๋ฐฐ์ด choices๊ฐ ๋งค๊ฐ๋ณ์๋ก ์ฃผ์ด์ง๋๋ค. ์ด๋, ๊ฒ์ฌ์์ ์ฑ๊ฒฉ ์ ํ ๊ฒ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์งํ ๋ฒ..