Data Makes Our Future

#. Problemhttps://www.acmicpc.net/problem/20007* The copyright in this matter is in BOJ #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) 5. Carry out the plan 6. Look back on the plan and find a way to improve it #. Solve 문제를 제대로 안 읽어서 헛고생을..

.compare Graph Algorithms .MST(Minimum Spanning Tree), 최소신장트리 정점 -1개의 간선으로 이루어진 신장트리 중에서 가중치의 합이 가장 작은 것고르는 간선은 사이클을 만들지 않아야 하고, 가중치가 작은 것들부터 골라져야 함 * 절대적이진 않지만, 간선이 적으면 KRUSKAL, 간선이 많으면 PRIM 알고리즘이 유리 .KRUSKAL (간선을 고르는 간선 중심)MST 의 목적을 이루기 위해 간선들을 가중치 오름차순으로 정렬해두고,사이클을 만들지 않는 간선이라면 골라나가서 N-1 개를 고르면 완료참고 ㅇ Use edgeList12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444..

참고글 : [Python] 피벗 (.pivot, .pivot_table) [Python 시각화] 선 그래프 그리기 (matplotlib API) import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame from numpy import nan as NA import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib qt #. 막대 그래프(Bar Plot) 그리기 - 각 로우별 막대 그래프 출력 - 각 컬럼이름이 범례로 지정 df1 = pd.read_csv('plot_test.csv') df1.index = ['월','화','수','목','금','토','일'] df1.columns.names = ['지점'] df1..

참고글 : [Python] 피벗 (.pivot, .pivot_table) [Python 시각화] 막대 그래프 그리기 (matplotlib API) import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame from numpy import nan as NA matplotlib API cmd 모드로 사용 시, - pylab 모드로 실행 : ipython --pylab - pylab 모드로 전환 : %matplotlib qt import matplotlib.pyplot as plt #. 선 그래프(Line Plot) 그리기 - figure : 그래프를 그릴 수 있는 도화지 (subplot만으로도 그래프 생성이 가능하지만, 특정 그래프..

파이, 3D파이 그래프 그리기 파이 그래프 Pie : 파이 차트 그리기 pie(x, # 데이터 labels = names(x), # 각 파이의 이름 angle = 45, # 파이를 구성하는 각도 density = NULL, # 파이를 구성하는 수 col = NULL, # 파이 색상 radius = 0.8, # 원형의 크기 clockwise = FALSE, # 시계방향(TRUE), 반 시계방향(FALSE) init.angle = if(clockwise) 90 else 0, # 파이의 시작 각도 border = NULL, # 파이의 테두리 색상 lty = NULL, main = NULL, ...) # 45도 각도부터 시계 반대 방향으로 그래프가 시작됩니다. > v1 pct lab1 lab2 pie(v1,ra..

히스토그램 그래프 그리기 hist() : 히스토그램 그래프 그리기 (도수분포표 자동 계산 후 히스토그램 출력) hist(x, # 벡터 breaks = "Sturges", # 구간의 분기를 나타내는 벡터 include.lowest = TRUE, # 최소값의 포함 여부 right = TRUE) # 오른쪽 닫힘 여부, # left closed : 오른쪽 포함 (right = TRUE) 설정 시 x 초과 y 이하 구간으로 설정) # right closed : 왼쪽 포함 (right = FALSE 설정 시 x 이상 y 미만 구간으로 설정) col = NULL, # 히스토그램 color border = NULL, # 히스토그램 테두리 color main = paste("Histogram of" , xname), #..

Plot 선 그래프 그리기 plot(x축 데이터, y축 데이터, 옵션) plot에 하나의 벡터 사용 시 벡터는 y축으로 전달되고 x축은는 y의 수(벡터 크기) 만큼 지정됩니다. plot함수의 목적은 선 그래프의 출력이지만, 함수에 들어가는 데이터에 따라서 다양한 형태의 그래프를 출력해줍니다. 그래프 타입par(mfrow=c(3,3)) # 그래프의 배치 조정 c(행의 개수, 열의 개수) 1. plot(x1, type = 'p') 2. plot(x1, type = 'l') 3. plot(x1, type = 'b') # 주로 사용 4. plot(x1, type = 'c') 5. plot(x1, type = 'o') # 주로 사용 6. plot(x1, type = 'h') 7. plot(x1, type = 's..