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[Pandas] 기본 문법 1. Dataframe, series? import pandas as pd list_tmp = [1,2,3] #리스트를 통해 시리즈 생성 s1 = pd.core.series.Series([1,2,3]) s2 = pd.core.series.Series(['one','two','three']) #데이터 프레임 생성 pd.DataFrame(data = dict(num=s1,word=s2)) DataFrame - 2차원 시리즈 - 각각의 콜롬 2. csv 파일 읽어오기 import pandas as pd df = pd.read_csv('desktop/name.csv') print(df) #전체 출력 df.head(2) #앞에서 부터 보여주기 df.tail(3) #뒤에서 부터 보여주기 # 콤마가 아닌 TAP으로 .. 2020. 7. 26.
[백준][파이썬] 1,2,3 더하기 규칙을 찾는 연습을 잘하자.. 규칙을 논리적으로 찾을 수 있다면 좋다. 하지만 그것이 어려울 경우에는 무조건 숫자를 나열해보면서 찾는 것도 하나의 방법이다. case = int(input()) for _ in range(case): num = int(input()) numlist = [1,2,4] for i in range(3,num): tem = numlist[-1]+numlist[-2]+numlist[-3] numlist.append(tem) print(numlist[num-1]) 2020. 7. 21.
[파이썬][알고리즘] 11727 2Xn 타일링 2 num = int(input()) numlist= [3,5] for i in range(2,num-1): tem1 = i-2 tem2 = i-1 tem = 2*numlist[tem1]+numlist[tem2] numlist.append(tem%10007) if num == 2: print(3) elif num == 1: print(1) else: print(numlist[-1]) 규칙을 이해하면 쉽다. 2020. 7. 21.
[백준][파이썬] 11726 2Xn 타일링 num = int(input()) numlist= [2,3] for i in range(2,num-1): tem1 = i-2 tem2 = i-1 tem = numlist[tem1]+numlist[tem2] numlist.append(tem%10007) if num == 2: print(2) elif num == 1: print(0) else: print(numlist[-1]) 다이나믹 프로그래밍 문제이다. 피보나치 수열이지만, 문제를 보고 바로 피보나치 수열이라는것을 파악하진 못했다. 결국 다이나믹 프로그래밍 문제는 규칙을 찾는것이 중요하다. 메모리를 아끼려면, 리스트에 저장을 안하고 구해도 괜찮을것 같다. 중요한점은 10007을 매번 나눠주어야 한다는 것이다. num ==1일때 print(1)로 해야한다. 2020. 7. 21.
[백준][파이썬] 1463번 1로 만들기 다이나믹 프로그래밍의 기본 문제다. 핵심은 "한번만 연산" 한다는 것이다. 탐색이나 bf 로도 풀 수 있겠지만 문제 특성상 반복되는 부분이 많고 이러한 반복되는 부분을 중복 계산 하지 않기 위해서 다이나믹 프로그래밍을 한다. cnt리스트에 100000을 붙인 이유는 나누기3 나누기2 마이너스1 중에서 해당사항이 없는 요소는 min에 값이 포함시키지 않기 위해서이다. 너무 오랜만에 파이썬으로 풀어서 문법이 헷갈릴 정도였다. 시험도 끝났으니 앞으로 매일 1~2문제씩은 꾸준히 열심히 푸는것을 목표로 해야겠다. num = int(input()) cnt = [100000] + [0 for i in range(num)] for i in range(2,num+1): div3 = 0 div2 = 0 if i % 3 =.. 2020. 7. 19.
[Bus Classification] Step 1 종료 (전문 PDF 첨부) 1학기 졸업논문으로 제출했다. 논문의 형식을 지키려고 노력했지만, 쉽지 않은 부분들이 있었고 2학기에 이어서 거리측정과 OCR방식의 버스 번호 구별을 통해서 실제 시각장애인들에게 도움이 되는 신경망을 만들어 보겠다. 2020. 7. 12.
[Bus Classification] ⑤ 결과 및 향후 연구 방향 결과에 말했지만, 실제로 사용되기에는 부족한 점이 많다. 시즌2처럼 2학기에는 거리+버스 번호판 인식등을 활용하여 시각장애인들에게 도움이 될만한 정보들을 제공하는 것을 목표로 해보겠다. 2020. 7. 12.
[Bus Classification] ④ 실험 2 mapo08ornot (binary classification) 버스 정류장에는 수많은 버스가 동시에 온다. 그 중에서 내가 타야할 버스를 찾아준다면 시각장애인들에게 도움이 될 수 있을 것이라고 생각했다. 아직 미흡하지만, 실제 촬영을 한 데이터를 활용해 볼 수 있었다. 2020. 7. 12.
[Bus Classification] ③ 실험 1 busornot (binary classification) Busornot 실험은 버스가 왔는지 안왔는지를 구별하는 실험이다. 거리에 대한 정보는 빠져있으며, 약 5000장 정도의 데이터를 test validation train으로 나눠서 진행했다. 95%정도의 결과물은 사람이 구별했을 때 더 좋은 성능을 기록할 수 있기에 좋은 수치는 아니라고 생각한다. 2020. 7. 12.

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