분류 전체보기

Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (7). 자주 사용되는 표준 라이브러리
실전에서 유용한 표준 라이브러리 내장함수 별도 import 구문 없이 사용할 수 있는 함수 = 내장 함수(ex. input(), print() ... ) 기본 입출력 함수 ~ 정렬 함수까지 '기본적인' 함수 제공 파이썬 프로그래밍시 없어서는 안되는 필수적인 기능 포함. itertools 파이썬에서 반복되는 형태의 데이터를 처리하기 위한 유용한 기능들 제공. 특히 순열과 조합 라이브러리는 코딩 테스트에서 자주 사용. 순열과 조합 라이브러리는 완전 탐색 문제 유형에서 소스코드를 매우 간결하게 작성하도록 도와줌. 모든 경우의 수를 고려해야하는 상황에서 효과적으로 사용 될 수 있음. heapq (추후 강의에서 다룸) 힙(heap) 자료구조를 제공. 일반적으로 우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용됨. 대표적으로..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (6). 함수와 람다 표현식
함수의 종류 파이썬에서의 함수는 2가지로 나눌 수 있음. 내장 함수 : 파이썬이 기본적으로 제공하는 함수 input(), print()등. 사용자 정의 함수 : 개발자가 직접 정의하여 사용할 수 있는 함수. 프로그램에는 똑같은 코드가 반복적으로 사용되어야 할 때가 많으므로, 함수를 정의하여 사용함으로써 소스코드의 길이를 줄일 수 있음. 매개변수 : 함수 내부에서 사용할 변수 반환 값 : 함수에서 처리 된 결과를 반환 def 함수명(매개변수): 실행할 소스 코드 return 반환 값 덧셈 뺄셈 함수 정의 예제 def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b result = add(1, 5) print(result) result = subtract..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (5). 반복문
반복문 파이썬에서는 while문, 그리고 for문이 있는데, 어떤 것을 사용해도 상관 없음. 다만, 코딩 테스트에서의 실제 사용 예시를 확인해 보면, for문을 사용할 때 코드 길이가 짧아지고 더 간결한 경우가 많음. while문 특정한 조건을 만족할 때(특정 조건이 true일 때) while 반복문 실행. 1부터 9까지 홀수의 합 구하기 예제(while문) i = 1 result = 0 # i가 9보다 작거나 같을 때 아래 코드 반복 while i 5: print(x) '''output 10 10 10 10 10 10 10 10 ... (중략) ''' for문 for문의 구조는 아래와 같은데, 특정한 변수를 이용하여 'in' 뒤에 오는 다수의 데이터(리스트, 튜플)를 포함 되어 있는 원소를 차례대로 하..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (4). 조건문
조건문 기본 형태 : if > elif > else 비교 연산자 논리 연산자 C/C++, Java의 경우 !=, & 등의 기호를 활용해서 논리 연산자를 표현하는데, 파이썬의 경우 and, or, not 과 같이 단어를 명시하여 논리 연산자를 표현함. 파이썬의 기타 연산자 다수의 데이터를 담는 자료형을 위해 in 연산자와 not in 연산자가 제공됨. 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리 모두에서 사용 가능 파이썬의 pass 키워드 아무것도 처리하고 싶지 않을 때 pass 키워드 사용. 나중에 작성할 코드 이거나, 형태만 만들어 놓고 일단 비워 놓고 싶을 때 사용. 조건문 간소화 조건부 표현식(Conditional Expression)은 if ~ else문을 한 줄에 작성. 참 값이 왼쪽("Success"),..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (3). 기본 입출력
자주 사용되는 표준 입력 방법 input() : 한 줄의 문자열을 입력 받는 함수 map() : 리스트의 모든 원소에 각각 특정한 함수를 적용할 때 사용하는 함수. ex. 공백을 기준으로 구분된 데이터 입력 받을 경우 list(map(int, input().split())) ex. 공백을 기준으로 구분된 데이터의 개수가 많지 않다면? a, b, c = list(map(int, input().split())) #데이터의 개수 입력 n = int(input()) #그냥 input만 썻을 경우 data = input() print(data) #각 데이터를 공백을 기준으로 구분하여 입력시 리스트 안에 문자열로 return. data = input().split() print(data) #문자열을 없애기 위해 m..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (2). 문자열, 튜플, 사전, 집합 자료형
문자열 자료형 큰 따옴표(")랑 작은 따옴표(')로 초기화 할 수 있음. 작은 따옴표를 출력해야한다면 큰 따옴표로 감싸고, 큰 따옴표로 출력해야 한다면 작은 다옴표로 감싸면 된다. 백슬래쉬(\)를 이용해도 되고.. print('이 블로그 주인장은? "테크 조랭이떡"') print("이 블로그 주인장은? '테크 조랭이떡'") print('이 블로그 주인장은? \'테크 조랭이떡\'') ''' output 이 블로그 주인장은? "테크 조랭이떡" 이 블로그 주인장은? '테크 조랭이떡' 이 블로그 주인장은? '테크 조랭이떡' ''' 문자열 연산 덧셈, 곱셈을 사용할 수 있음. 문자열 변수에 덧셈(+)을 이용하면 문자열이 더해져서 연결(Concatenate)됨. 문자열 변수에 양의 정수를 곱(*)하는 경우, 문자열..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 2. 파이썬 문법 부수기 - (1). 수, 리스트 자료형
자료형 파이썬의 자료형 : 정수형, 실수형, 복소수형, 문자열, 리스트, 튜플, 사전 등. 파이썬은 기본적으로 자료형이 가지고 있는 기능이 다양&강력!! 다른 프로그래밍 언어와 비교했을 때, 자료형만 정확히 이해하고 있어도 매우 다양한 종류의 프로그램을 작성할 수 있음. 파이썬의 리스트 자료형은 C++의 Vector 라이브러리, Java의 array list 라이브러리가 제공하는 기본 기능을 이미 갖고 있음. 별도의 표준 라이브러리를 불러와서 사용하지 않아도 다른 언어의 라이브러리 단에서 제공하는 강력한 기능들을 매우 쉽고 간결하게 이용할 수 있다는 장점이 있음. 코테에서 정수형, 실수형이 가장 많이 사용됨. 수 자료형 정수형(Integer) 양의 정수, 음의 정수, 0 실수형(Real Number) 소..
→2022.10.14
Algorithm/이코테2021
[이코테] 1. 출제 경향 및 알고리즘 성능 평가
포스팅 방향성 본 포스팅은 이코테 2021 강의를 " 다시 돌아봤을 때 알기 쉽게 기록하는 것에 초점"을 두고 작성한다. 조금이라도 생소함을 느꼈던 단어 및 개념 들을 정리하여 두고두고 꺼내먹으려 한다. 여기서 나오는 이미지, 소스코드, 개념은 "이것이 코딩 테스트다 with 파이썬"의 저자 나동빈씨로 부터 나온다. 무료로 알고리즘 공부를 할 수 있게 지식을 공유해준 저자에 감사함을 표한다. 코딩 테스트 첫 준비를 독자 분들도 저처럼 이코테로 시작하셨으면 좋겠다. https://www.youtube.com/watch?v=m-9pAwq1o3w&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=1 IT 기업 코딩 테스트 최신 출제 경향 대부분의 대기업(삼성전자, 카카오, 라인..
→2022.10.14
Computer Vision/Pytorch
[Pytorch] 튜플 안에 텐서와 정수형, Tensor and int in tuple
Pytorch Fashion MNIST 공부하면서 궁금한 점. 해결. figure = plt.figure(figsize=(9,9)) # plt.figure()는 맨 처음 나오는 경우가 많은데, figure()은 figure인스턴스를 생성하는데 그 역할은 이미지 전체의 영역을 확보하는 것이다. cols, rows = 3,3 for i in range(1, cols * rows + 1): #1부터 (3*3+1 -1)=9까지 반복 sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() #torch.randint = 주어진 범위 내의 정수를 균등하게 생성, 자료형은 torch.float32 img, label = training_data[sample_..
→2022.09.20
Computer Vision
[머신러닝] 데이터 관련 개념 이해하기 - 확장판
검증용 데이터는 모델의 성능 평가를 위해 존재하는 것이 아니라, 모델의 성능을 '조정'하기 위해 존재한다. 더보기 더 정확하게는 과적합 유무 판단 및 하이퍼 파라미터 튜닝을 위해 존재한다. 하이퍼 파라미터는 '모델의 성능에 영향을 주는 매개변수' 이며, 가중치, 편향 등의 변수를 매개변수 라고 한다. 더보기 더 정확하게는 하이퍼 파라미터는 '사용자 설정 변수'이며, 매개변수는 '모델이 학습하는 과정에서 얻어지는 값'이다. 즉, 사용자가 '매개 변수'를 바꾸는 등의 행동 못한다. 훈련 데이터는 문제지, 검증 데이터는 모의고사, 테스트 데이터는 최종 평가인 '수능'이다. train data로 모델 훈련시키고, Validation data를 사용해서 정확도를 검증하며 하이퍼파라미터를 튜닝하고, 하이퍼 파라미터..
→2022.09.20

• 이전
• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 다음