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[SW테스트 기출][파이썬] 13458 시험감독 브론즈2 로 아마 역량테스트 중에 가장 쉬운 문제일것같다. 하지만.. 시간초과 가 났다. while문 대신 나누기로 바꿔서 해결했다. num = int(input()) nums = list(map(int,input().split())) b, c = map(int,input().split()) count = 0 for i in nums: count +=1 mans = i - b if mans >0: if mans % c == 0: count += mans//c else: count += (mans//c)+1 print(count) 2020. 5. 2.
[SW 역량테스트 기출][파이썬] 14499번 주사위 굴리기 삼성 역테 문제 테트로미노(?) 랑 유사한 부분이 있다. 삼성역테는 많은 경우의 수를 직접 해야하지만, 그것을 좌표화 시켜서 빠르게 처리하는 능력을 보는 문제들 있는거 같다. 주사위 굴리기 문제도 처음에 접근했을떄 그 상황마다 모두 고려하며 코드를 짜려고 했다. 하지만 그렇게 되면, 코드가 더러울 뿐만 아니라, 하다가 너무 많아서 포기하게 된다. 하지만 밑 처럼 다음 이동을 좌표화 시켜서 푼다면 편하다. 다른 문제들에서도 상황상 복잡해 보인다면 좌표화 시키는 것을 활용해보자! from collections import deque n,m, x,y,num = map(int,input().split()) map1 = [] for _ in range(n): a = list(map(int,input().split.. 2020. 5. 2.
[파이썬] random 모듈 randint, randn, rand https://nittaku.tistory.com/443 python random모듈 3개 정리 (randint, rand, randn) 블로그정리 1. np.random모듈 numpy 의 np.random. randint vs rand/randn ¶ np.random.seed seed를 통한 난수 생성 np.random.randint 균일 분포의 정수 난수 1개 생성 np.random.ran.. nittaku.tistory.com 2020. 4. 30.
[파이썬] gzip , rb, savez mnist에서 파일을 저장하고 읽을 때 gzip 과 정체로를 'rb'를 따라서 입력했었다. gzip은 압축파일을 다룰 때 사용하는 것이고 rb 는 저장형식(?) 으로 볼 수 있다. R:read W: write a:추가 +: 수정 t : text b : 바이너리 따라서 'rb' 는 읽기전용 바이너리 파일로 저장하라는 뜻이다. 디폴트는 rt라고 한다. 밑에 minst를 zip에서 불러와서 저장 하는 코드이다. import gzip import numpy as np fnames =['train-images-idx3-ubyte.gz','train-labels-idx1-ubyte.gz','t10k-images-idx3-ubyte.gz','t10k-labels-idx1-ubyte.gz'] with gzip.open.. 2020. 4. 29.
[백준][파이썬] 3190 :뱀 [핵심] 1. 뱀의 형태를 deque로 저장하기 처음에 True false 맵으로 뱀의 상태를 저장하려 했으나, 뱀의 움직임을 고려하는것이 매우 복잡했다. FIFO 이러한 형태의 문제를 잘 기억할것 2. if 와 elif는 다르다. if와 elif의 차이를 정확히 기억하자(이것때매 오류 발생) -다시 검토하고 싶을 땐 if 두번 -다시 검토 아닐때 if , eilf 3. time을 언제줄지도 중요! from collections import deque num = int(input()) map1 = [[0 for i in range(num)] for j in range(num)] gogo = deque() capple = int(input()) # 사과의 수 #dchange = [] # 사과 저장 for .. 2020. 4. 28.
[딥러닝 실습] numerical_gradient 경사하강법 def numerical_gradient(f,x): h = 1e-4 grad = np.zeros_like(x) it = np.nditer(x, flags = ['multi_index'],op_flag= ['readwrite']) while not it.finished: idx = it.multi_index tem_val = x[idx] x[idx] = float(tmp_val)+h fxh1 = f(x) x[idx] = tem_val -h fxh2 = f(x) grad[idx] (fxh1 = fxh2) / (2*h) x[idx] = tmp_val it.iternext() return grad 2020. 4. 24.
[딥러닝 실습] Loss function 좋은 신경망이란 무엇일까? loss function이 작은것도 하나의 답이 될 수 있을것같다. 1. MSE(평균 제곱 오차) 2. 교차 엔트로피 오차 에 대해서 공부했다. 수식은 생략하겠다. import numpy as np #평균 제곱 오차 MSE def mean_squared_error(y,t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) #y는 나의 예측값 t는 실제값이라고 볼 수 있다. t = [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0] y = [0.1,0.05,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.0,0.5] ans = mean_squared_error(np.array(y),np.array(t)) print(ans) #0.56125 #교차 엔트로피 오차 cross entropy e.. 2020. 4. 24.
[파이썬] matplotlib 기본 그리기 연습 익숙해질때까지~ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #간단한 그래프 그리기 x = np.arange(0,6,0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() x = np.arange(0,10,0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() #pyplot x = np.arange(0,6,0.1) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x,y1,label='sin') plt.plot(x,y2,linestyle="--",label = "cos") #점선 plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("sin & cos") plt.legen.. 2020. 4. 22.
[파이썬] NUMPY 기본 문법 복습 파이썬에서 리스트와 거의 동일한것들은 뺏다. flattend 그리고 X>15를 하면 True False로 간단하게 나타내지는것이 신기하다. import numpy as np #넘파이 선언방법 x = np.array([1.0,2.0,3.0]) print(x) print(type(x)) #넘파이 N차원 배열 A = np.array([[1,3],[2,4]]) print(A) print(A.shape) print(A.dtype) #브로드 캐스팅 #알아서 크기를 맞춰주는 똑똑한 기능 X = np.array([[51,44],[22,21],[11,22]]) print(X) for i in X: print(i) #flattend() X = X.flatten() print(X) print(X>15) #True or Fa.. 2020. 4. 22.

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