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다리를 지나는 트럭 문제 설명 트럭 여러 대가 강을 가로지르는 일차선 다리를 정해진 순으로 건너려 합니다. 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 알아내야 합니다. 다리에는 트럭이 최대 bridge_length대 올라갈 수 있으며, 다리는 weight 이하까지의 무게를 견딜 수 있습니다. 단, 다리에 완전히 오르지 않은 트럭의 무게는 무시합니다. 예를 들어, 트럭 2대가 올라갈 수 있고 무게를 10kg까지 견디는 다리가 있습니다. 무게가 [7, 4, 5, 6]kg인 트럭이 순서대로 최단 시간 안에 다리를 건너려면 다음과 같이 건너야 합니다. 경과 시간 다리를 지난 트럭 다리를 건너는 트럭 대기 트럭 0 [] [] [7,4,5,6] 1~2 [] [7] [4,5,6] 3 [7] [4] [5,6]..

Numpy 실습 Numpy 배열 연산 1. Numpy 패키지 불러오기 import numpy as np #보통 np를 붙여 numpy를 np로 대체한다. 2. Numpy 배열 만들기 import numpy as np # list 타입의 배열을 생성합니다. arr = [1, 2, 3, 4, 5] print(arr, type(arr)) [1, 2, 3, 4, 5] # numpy.ndarray 타입의 배열을 생성합니다. np_arr = np.array(arr) print(np_arr, type(np_arr)) [1 2 3 4 5] 3. Numpy 배열의 모양 numpy.ndarray타입을 가진 배열의 모양을 얻어오는 방법 A = np.array([[1, 1, 1], [2, 3 ,4]]) print(A.shap..

Mission: avengers, Assemble! icsubi를 다 만들고 보니 사이렌이 울렸다. 국제보안기구 에게서 긴급 이메일이 도착했다. 죄없는 컴퓨터들에게 무차별적인 Request를 통해 이상상태로 만드는 악당 가 인터넷을 침략하려고 한다는 소식을 전했다. 이를 막기 위해 최정예부대인 우리는 Abengers (저작권을 조심합시다) 를 소집하기로 했다. 도와줘요 Abengers! 이 미션은 다음 데이터셋을 이용해서 진행합니다. 제출할 파일 : abengers.ipynb Core Mission 다음 질문에 답하시오. 캐릭터는 저마다 지능, 힘, ... 등 다양한 수치를 지니고 있다. 이러한 수치의 합이 가장 큰 캐릭터는 누구인가? 이를 보이기 위한 과정을 보여라. 좋은 캐릭터와 나쁜 캐릭터의 능력치..

Mission: It's Your Turn! 1. 본문에서 언급된 Featurn를 제외하고 유의미한 Feature를 1개 이상 찾아봅시다. Hint: Fare? Sibsp? Parch? # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline # 데이터 불러오기 titanic_df = pd.read_csv("./train.csv") titanic_df PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Ha..

In [2]: # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [3]: # 데이터 불러오기 titanic_df = pd . read_csv ( "./train.csv" ) titanic_df Out[3]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradl..

In [2]: # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [3]: # 데이터 불러오기 titanic_df = pd . read_csv ( "./train.csv" ) titanic_df Out[3]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradl..

Exploratory Data Analysis ¶ 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 통달해봅시다.with Titanic Data 분석의 목적과 변수 확인 데이터 전체적으로 살펴보기 데이터의 개별 속성 파악하기 0. 라이브러리 준비 ¶ In [3]: # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [6]: # 데이터 불러오기 titanic_df = pd . read_csv ( "./train.csv" ) titanic_df Out[6]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Pa..

CASE문을 활용한 table 피봇팅 SELECT AVG(CASE WHEN categoryid = 1 THEN price ELSE NULL END) AS category1_price, AVG(CASE WHEN categoryid = 2 THEN price ELSE NULL END) AS category2_price, AVG(CASE WHEN categoryid = 3 THEN price ELSE NULL END) AS category3_price FROM Products category1_price category2_price category3_price 37.979166666666664 23.0625 25.16 이런식으로 예제문을 응용하여 코드를 진행 시키면 세로축으로 나오는 DB출력문들이 옆으로 데이..

기능개발 문제 설명 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다. 먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 progresses와 각 작업의 개발 속도가 적힌 정수 배열 speeds가 주어질 때 각 배포마다 몇 개의 기능이 배포되는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. 제한 사항 작업의 개수(progresses, speeds배열의 길이)는 100개 이하입니다. 작업 진도는 100 미만의 자연수입니다. 작업 속도는 100 ..