gangee program

문제 설명두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A-B를 출력하는 프로그램을 작성하시오.문제 풀이입력값을 a, b 로 설정하여 정수로 받아옴 입력된 값을 a-b 로 설정하여 결과를 출력함 정답 코드import sys a, b=list(map(int, sys.stdin.readline().split())) print(a-b)* 이 문제는 백준 코딩테스트 1001번 문제입니다.

백준 코딩테스트 1000번 : A+B문제 설명두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오문제 풀이입력값을 list형태로 매핑하고 정수로 정의하여 sys 함수로 받아옴입력받은 값을 sum 함수를 이용하여 더함정답 코드import sysinput=list(map(int, sys.stdin.readline().split()))print(sum(input))* 이 문제는 백준 코딩테스트 1000번 문제입니다.

백준 파이썬 시간복잡도 문제 해결 코드백준은 코드 실행에 있어 시간복잡도 문제에 매우 예민하다.기본적인 반복문 for과 조건문 if를 막무가내로 사용하면 문제가 해결되지 않는다.이에 시간복잡도를 줄여줄 수 있는 함수를 실행하여 문제를 해결해준다. import sysa = sys.stdin.readline.().split()변수명(a) 설정은 자유롭게 설정split 함수는 필요에 따라 사용

csv 파일 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv('csv_file_path')인코딩 또는 인덱스 탈락 필요 시('csv_file_path', encoding='cp949', index_col=0)pkl 파일로 변경df.to_pickle('pkl_file_path')저장된 pkl 파일 불러오기import pickle as pklwith open('pkl_file_path', 'rb') as file: df = pkl.load(file)전체 코드import pandas as pdimport pickle as pkl# csv 파일 불러오기df = pd.read_csv('csv_file_path')# csv 파일 pkl 파일로 변환df.to_pickle('pkl_file..

KerasImageDataGeneratorfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator이를 실행했을 때 발생하는 오류 해결법1번pip install keraspip install tensorflow기본적으로 keras와 tensorflow 모듈을 설치해준다2번모듈을 설치해도 오류가 발생한다면 버전을 확인하고 최신 버전으로 업데이트하기print(keras.__version__) # 버전 확인pip install keras --upgrade # 업데이트3번1, 2번에서 해결이 되지 않는다면 keras 앞에 tensorflow 붙여주기from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

결측치(missing value) 수집된 데이터 셋 중 관측되지 않은 특정 확률변수의 값 결측치 발생 시 잘못된 분석 결과를 낳거나 분석 시 코드 대입 경우 에러가 발생할 수 있음 결측치 처리 방법 1. 결측치 제거 결측치를 포함하고 있는 행이나 열을 제거하는 방법 # dropna를 이용한 예시 import pandas as pd # 예시 데이터 프레임 생성 data = {'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [None, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14]} df = pd.DataFrame(data) # 결측치가 있는 행을 제거하기 cleaned_df = df.dropna() # 결과 출력 print("원본 데이..

CNN Convolutional Neural Network 데이터로부터 직접 학습하는 딥러닝 신경망 구조 주로 이미지 인식 및 처리에 사용 역전파 알고리즘을 사용하여 가중치를 학습하고 주로 분류 및 객체 검출과 같은 작업에 적용 구성 : Convolutional Layer(컨볼루션 레이어), Pooling Layer(풀링 레이어), Fully Connected Layer(완전 연결 레이어) Convolutional Layer 입력 이미지에 대해 필터를 저굥ㅇ하여 특징맵 생성 각 필터는 입력 이미지에서 특정한 특징을 감지하도록 학습 됨 (에지, 질감, 색상 등과 같은 시각적 패턴) 컨볼루션 연산을 통해 이미지의 공간 정보를 보존하면서 특징 추충 Pooling Layer 특징맵의 크기를 줄이고 연산량을 감소..

Python에 sklearn 설치하기 오류 발생 아래와 같은 코드를 실행했을 때 "No module" 오류 발생 import sklearn오류 해결 아래와 같은 코드를 작성하여 실행하면 오류 해결 pip install scikit-learn

Python에 cv2 설치하기 오류 발생 아래와 같은 코드를 실행했을 때 "No module named "cv2"" 라는 오류 발생 import cv2오류 해결 아래와 같은 코드를 작성하여 실행하면 오류 해결 pip install opencv-python

보호되어 있는 글입니다.