Contents 1. 문제🔥 링크: https://www.acmicpc.net/problem/1309 문제를 요약하자면, 우리의 크기 N이 주어질 때, 우리의 크기에 따라 사자를 배치하는 모든 경우의 수를 9901로 나눈 나머지를 출력합니다. 사자는 가로, 세로로 붙어있게 배치할 수 없고, 사자를 한 마리도 배치하지 않는 경우도 하나의 경우의 수로 포함합니다. 1) 예제 입출력❄️ 입력으로 4가 주어지면, 4행, 2열짜리 우리에 사자를 채우는 경우의 수를 출력하면 됩니다. 2. 핵심 논리☢️ 길이가 3인 리스트를 원소로 갖는 dp를 만들어서 왼쪽배치로 시작하는 경우, 오른쪽 배치로 시작하는 경우, 배치하지 않는 것으로 시작하는 경우에 대해, dp 테이블을 채워서 마지막 원소를 모두 더해서 출력합니다. 3..
* 전체 코드 ## f-string = 지시자 power=100 print(f"{power=}") # 출력: power=100 ## 활용 예시 gesus=100 budda=[] for i in range(5): gesus+=i budda.append(gesus) print(f"{gesus=}, {len(budda) = }, {budda=}") # 출력 # gesus=100, len(budda) = 1, budda=[100] # gesus=101, len(budda) = 2, budda=[100, 101] # gesus=103, len(budda) = 3, budda=[100, 101, 103] # gesus=106, len(budda) = 4, budda=[100, 101, 103, 106] # gesu..
* 전체 코드 ### 2,8,16 진수 k=15 print(f"k 2진수: {k:b}, k 8진수: {k:o}") # 출력: k 2진수: 1111, k 8진수: 17 print(f"k 16진수 - 소문자:{k:x}, 대문자:{k:X}") # 출력: k 16진수 - 소문자:f, 대문자:F ### 1000 단위 쉼표(,) m=1000000000 print(f"m: {m:,} 원") # 출력: m: 1,000,000,000 원 ### 출력 길이 조절 print(f"a:{a:10}") # 출력: k: 15. ### 왼쪽, 오른쪽, 가운데 정렬 print(f"a center: {a:^10}.") # 출력: k center: 15 . print(f"a left: {a:10}.") # 출력: k right: 15. ..
* 전체 코드 ## 기초 예시 a=10 print(f"a: {a}") # Output: 10 print(f"a: {a:.2f}") # Output: 10.00 ## 자주 사용하는 포맷팅 ### 소수점 자리수 import math pi=math.pi print(pi) # Output: 3.141592653589793 print(f"파이: {pi:.3f}") # Output: 파이: 3.142 ### 퍼센트(백분율) percent=0.9522 print(f"퍼센트: {percent:.2%}") # Output: 퍼센트: 95.22% ### 부동 소수점 출력 li = [0.0, 0.5, 1.0] for i in li: print(i) # Output: 0.0 0.5 1.0 for i in li: print(f..
Dictionary Python에서 딕셔너리(dictionary)는 key와 value가 쌍을 이루는 사전 형태의 자료형입니다. key값은 중복이 되지 않으며, key를 중복으로 추가하는 경우 마지막으로 추가한 key : value 쌍이 딕셔너리에 남게 됩니다. 또한, key에는 immutable(변경불가) 자료형만 올 수 있습니다. *Immutable 자료형: 변경이 불가능한 객체로 이루어진 자료형을 의미합니다. 예를 들어, int, float, string과 튜플(tuple) 등이 있습니다. 딕셔너리 생성 di = {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3} # 직접 생성 di = dict(zip('abcd',range(4))) # zip 함수를 사용해 dict 생성: zip(key l..
안녕하세요 이번엔 파이썬에서 간결하고 실용적이고, 직관적인 기능 "리스트 컴프리헨션" 을 알아보겠습니다. -목차- 1. 리스트 컴프리헨션(List Comprension)이란? 2. 기초 사용법 3. 응용 1) 수식이나 함수 적용 2) 조건문 사용 3) for문 2개 사용 1. 리스트 컴프리헨션(List Comprension)이란? 리스트 컴프리헨션은 직관적으로 리스트를 생성하는 방법입니다. 대괄호 "[", "]"로 감싸고 내부에 for문과 if 문을 사용하여 반복하며 조건에 만족하는 것만 리스트로 생성할 수 있습니다. 그냥 리스트를 생성하고 for문과 if문을 사용하면 되지 굳이 리스트 컴프리헨션을 사용할 필요가 있을지 궁금할 수 있습니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하는 큰 이유는 직관적이고, 여러줄 쓸걸..
안녕하세요!! 데이터프레임 2개가 있을때 이 두 데이터프레임을 비교하는 2가지 방법에 대해 알아보겠습니다. (전제: 두 데이터프레임의 컬럼 이름이 모두 동일하고, 컬럼별로 datatype이 모두 동일해야 비교가 가능합니다.) 데이터프레임의 비교는 주로 서로 다른 과정을 통해 정제된 두 데이터가 서로 어떻게 차이나는지를 볼때 사용됩니다. 예를들어, 회계장부가 각 날짜별로 내 컴퓨터에서 관리가 되고, 회계장부 전체가 서버에서 관리가 되고 있을때, 내 컴퓨터에서 관리되는 회계장부를 취합해서 서버에서 관리되는 회계장부와 비교할때 쓸 수 있는 기술입니다. * 코드만 필요하신 분을 위한 df1과 df2를 전체 비교하는 코드입니다. 출력 : df1과 df2에 대해 차이나는 행을 출력 df = pd.concat([df..
자료형은 프로그래밍 언어의 핵심적인 정체성이자 기본이고, 핵심 단위입니다. python이 다른 언어에 비해서 쉽고 생산성이 높은 핵심적인 이유가 무엇일까요? 바로 자료형의 범용성 때문입니다. python 자료형의 대표적인 장점이 3가지 있습니다. 1. 자료(Data)를 쉽게 원하는 형태로 만들 수 있다. 2. 서로 다른 자료형간의 변환이 원활하다. 3. 자료형이 객체(Object)이기 때문에 메소드를 이용하여 한줄에 다양한 일들을 처리할 수 있다. 그렇다면, python의 기본적인 7가지 자료형을 알아보겠습니다. 자료형을 확인하는 함수는 type() 입니다. 1. 숫자형 1) int (정수) 정수형(integer) 자료형은 양의 정수, 음의 정수, 그리고 0을 대입할 수 있습니다. 2) float (실수..
안녕하세요 저번 포스팅에서 실무에 유용한 pandas의 4가지 기능에 대해 알아보았습니다. 엑셀로 부터 자유로워진다!! 유용한 pandas 기능 4 가지 안녕하세요 저번에 포스팅에서 pydataset라이브러리를 통해 dataset을 가져오는 것을 정리해보았습니다. 2020/07/23 - [python] - pydataset 이란? 700개 이상의 테스트 데이터 library pydataset 이란? 700개 이.. bio-info.tistory.com 이번엔 pandas에서 데이터 프레임의 열에 접근하여 정보를 추출하는 매우 유용한 기능에 대해 알아보겠습니다. 목차 1. 정규표현식이란? 2. str.extract() 3. str.contains() 1. 정규표현식이란? 정규 표현식이란 특정한 조건의 문자..
안녕하세요!! 주피터 노트북을 통해 코딩작업을 하다보면 재밌을 때도 있지만, 너무 심심할때가 있습니다. 그럴때 테마를 예쁘게 꾸며주면 기분이 상당히 좋아집니다. 이번에 다룰 내용은 테마 설치하는 법, 테마 종류를 보고, 제가 쓰는 예쁜 테마를 보여드리도록 하겠습니다. 1. 테마 설치하는 법 테마 설치하는 방법은 주피터 노트북에서 아래와 같은 명령어를 치면 됩니다. !pip install jupyterthemes 2. 테마 종류 주피터 노트북의 테마는 총 9가지 입니다. 생각 보다 별로 없죠?? 하지만 하나씩 살펴보면 꽤 많은 듯 보이기도 합니다. (이런 테마는 왜 만들었을까 싶은 테마도 존재합니다.) 테마 종류를 보는 방법은 주피터 노트북에서 아래와 같은 명령어를 치면 볼 수 있습니다. !jt -l jt..
Contents pydataset은 python에서 빠르게 다양한 종류의 dataset에 접근해서 dataframe을 불러오는 라이브러리입니다. 현재 기준 757개의 데이터셋이 존재합니다. python으로 dataframe을 다룰 땐 주로 주피터 노트북에서 pandas라는 라이브러리를 사용하게 됩니다. dataframe을 불러오기만 할 때는 pandas가 필요 없으니 실제 사용 예시들과 함께 pydataset에 대해 알아보겠습니다. 깃허브 코드: https://github.com/netsus/pandas_practice/blob/master/pydataset_practice.ipynb 1. 설치 방법 !pip install pydataset 주피터 노트북에서도 앞에 !를 사용함으로써 pip를 통해 툴 설..
