#. Problemhttps://swexpertacademy.com/main/code/problem/problemDetail.do?contestProbId=AV5Pq-OKAVYDFAUq&categoryId=AV5Pq-OKAVYDFAUq&categoryType=CODE* The copyright in this matter is in SWEA #. 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) ..
1. 숫자 (number) - 정수12int num = 10; // -2147483648 ~ 2147483647long longNum = 472964732698L; // 23372036854775808 ~ 9223372036854775807cs - 실수12double longPi = 3.14159265358979323846;float pi = 3.14F;cs - 진수12int octal = 023; // 8진수 (십진수: 19)int hex = 0xC; // 16진수 (십진수: 12)cs 2. 부울 (Boolean)12boolean isTrue = true;boolean isFalse = false;cs 3. 문자 (char) - 한 개의 문자 값1char a1 = 'a';cs 4. 문자열 (string..
수학, 통계 메서드 Numpy의 수학, 통계 메서드는 모두 axis(축) 지정이 가능합니다. # .sum : 합np.sum?np.sum( ['a', 'axis=None', 'dtype=None', 'out=None', 'keepdims=', 'initial='],) # axis = 축 지정, dtype = 데이터 타입, keepdims = 차원 유지 여부arr = np.arange(10).reshape(2,5)array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])arr.sum()45 # 모든 원소의 합arr3.sum(axis=0) array([ 5, 7, 9, 11, 13]) # 서로 다른 행별(세로) 합arr.sum(axis=1, keepdims = True)array([[10], ..
참고글 : [Python] Numpy 배열(생성, 색인, 연산 ..) # 메서드의 메뉴얼 확인np.arange? Docstring: # Enter : 계속, q: 종료arange([start,] stop[, step,], dtype=None) Return evenly spaced values within a given interval.... np.func?? # 함수의 코드 제공 # 정보 확인arr1 = np.arange(10).reshape(2,5) arr1.shape # 배열의 모양 확인 메서드(2, 5) arr1.dtype # 배열의 데이터 타입 확인 메서드dtype('int32') arr1.ndim # 배열의 차원 확인2 type(arr1)numpy.ndarray # 모양 변경 (a.reshape..
참고글 : [Python] Numpy 배열 메서드 NumPy (Numerical Python) - Array 구조의 객체 지원 - 수학적 반복 연산을 빠르게 처리 * array 구조는 단 하나의 데이터 타입만 허용 * 수학적 연산에 반복적인 벡터 연산 가능 (단, 문자 치환은 벡터 연산 불가) - 수학적 연산이 많은 딥러닝 수행 시 유용 * 딥러닝 구조의 핵심 데이터 타입 - 빠르고 효율적인 메모리 사용 # 모듈 적용# numpy 모듈을 np로 사용 import numpy as np # 생성 (.array, .arange, .random.randn)np.array([10,20,30])array([10, 20, 30]) np.arange(10) # 0 ~ n-1 까지의 값을 갖는 1차원 배열array([0..
[R] 배열(Array)
배열 배열은 동일한 데이터 타입으로 구성된 다차원 데이터구조입니다. Array(데이터, dim = 차원, 차원의 이름)# R : dim=c(행, 열, 층), R에서는 새로운 층이 뒤로 쌓인다면# Python : (층, 행, 열), Python에서는 층이 1번째 인자로, 새로운 층이 앞으로 쌓인다는 것# 배열에서의 연산은 배열의 포맷(데이터 타입, 크기)이 같을 때만 가능합니다. > a1 a1, , 1 # , , 1 은 색인 기호를 의미합니다. (행,열,층) 순이니 1층을 의미하겠죠? [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9[2,] 2 4 6 8 10 , , 2 # 여긴 2층 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 11 13 15 17 19[2,] 12 14 16 ..