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파이썬으로 "유효한 팰린드롬" 문제 풀이 문제 설명 영문 문자와 숫자로만 이루어진 문자열 s가 주어졌을 때, 대소문자를 구분하지 않고 알파벳과 숫자만 고려했을 때 s가 팰린드롬이면 True, 아니면 False를 출력하는 프로그램을 작성하세요. 제약 조건 - 1

리스트 뒤집기 - 파이썬으로 "배열 뒤집기" 문제 풀이 문제 설명 정수가 담긴 리스트 nums가 주어지면, 이를 역순으로 뒤집어 출력하는 프로그램을 작성하세요. 제약 조건 - 1 ≤ nums의 길이 ≤ 100 - -100 ≤ nums[i] ≤ 100 예시 입출력 - nums = [1, 2, 3] → [3, 2, 1] - nums = [4, 3, 5, 1, 2] → [2, 1, 5, 3, 4] 솔루션 코드 def reverse_list(nums): start = 0 end = len(nums) - 1 while start < end: nums[start], nums[end] = nums[end], nums[start] start += 1 end -= 1 return nums # 테스트 print(rever..

숫자와 알파벳이 여러 번 섞인 단어를 구분하기 위해서는 조금 더 복잡한 정규표현식이 필요합니다. 다음은 숫자와 알파벳이 여러 번 섞인 경우를 구분하여 제거하는 예시 코드입니다: import re text = "단어1 단어2 ab12e45 영어문장 XYZ123 A123B456C" # 숫자와 알파벳이 여러 번 섞인 패턴을 정규표현식으로 설정 mixed_pattern = '[a-zA-Z]+\d+[a-zA-Z\d]+|[a-zA-Z]+\d+|\d+[a-zA-Z]+' # 정규표현식 패턴과 일치하는 부분을 빈 문자열로 치환하여 숫자와 알파벳이 여러 번 섞인 부분 제거 cleaned_text = re.sub(mixed_pattern, '', text) print(cleaned_text) 위 코드에서 정규표현식 패턴 \..

pandas의 groupby 함수와 nunique 메서드를 사용하면 각 그룹에서 고유한 문자열 값의 개수를 쉽게 계산할 수 있습니다. 다음은 DataFrame을 groupby하여 문자열의 종류를 계산하는 예시 코드입니다: import pandas as pd # 예시 DataFrame 생성 data = { 'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) # 'category' 열을 기준으로 그룹화하고, 각 그룹에서 고유한 문자열 값의 개수를 계산 unique_counts = df.groupby('category')['value'].nunique() print(unique_count..

이미지를 벡터화한 후, 이미지 벡터를 다른 용도로 사용하고 싶다면 image_vector 변수를 해당 용도에 맞게 활용하시면 됩니다. 예를 들어, 이미지 간 유사도를 계산하거나 이미지 검색에 활용할 수 있습니다. import numpy as np from keras.applications.vgg19 import VGG19, preprocess_input from keras.preprocessing import image from keras.models import Model def vectorize_image(image_path): # 이미지 불러오기 img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224)) # 이미지 전처리 x = image.img_to_ar..

Autoencoder를 활용한 비지도 학습 이미지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 데이터 유형 중 하나입니다. 이미지를 벡터화하고 압축하는 것은 이미지 처리와 관련된 다양한 작업에 유용한 전처리 단계입니다. 이 포스팅에서는 Autoencoder를 사용하여 이미지를 벡터화하고 압축하는 방법을 알아보겠습니다. Autoencoder는 비지도 학습 모델로, 입력 이미지를 잠재 표현으로 압축하고 다시 복원하는 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 이미지의 특징을 학습하고 잠재 표현 벡터를 얻을 수 있습니다. Autoencoder의 작동 원리 Autoencoder는 Encoder와 Decoder로 구성되며, 주로 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용합니다. Encoder는 입력 ..

Pandas는 데이터 분석에 매우 유용한 라이브러리 중 하나입니다. 데이터프레임(DataFrame)은 Pandas에서 가장 중요한 데이터 구조 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 Pandas 데이터프레임에서 lambda 함수를 활용하여 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. lambda 함수는 일반적으로 파이썬에서 사용되며, 작은 함수를 만들 때 특히 유용합니다. lambda 함수를 이용하면 함수를 정의하지 않고 간단한 로직을 작성할 수 있습니다. Pandas에서는 lambda 함수를 데이터프레임의 열(Column) 또는 행(Row)에 대해 적용할 수 있습니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 불러옵니다. 이번 예제에서는 numpy와 pandas를 사용합니다. import numpy as np impor..

파이썬 lambda 함수란, 익명 함수(anonymous function)라고도 불리며, 일회성으로 사용되는 간단한 함수를 생성할 때 사용됩니다. lambda 함수는 함수를 정의하고 호출하는 번거로움 없이, 한 줄의 코드로 함수를 작성할 수 있습니다. 다음은 lambda 함수의 기본 문법입니다. lambda arguments: expression arguments는 함수에 전달되는 매개변수(parameter)를 나타내며, expression은 함수가 수행하는 작업을 나타냅니다. lambda 함수는 이 문법에 맞춰 작성됩니다. 다음은 lambda 함수를 사용한 간단한 예제 코드입니다. # 두 숫자를 더하는 lambda 함수 addition = lambda x, y: x + y print(addition(3..

데이터 분석을 시작하기 전에, 데이터의 특징과 구성을 파악하는 것은 매우 중요합니다. 이를 위해서는 EDA(Exploratory Data Analysis)라는 과정을 통해 데이터를 탐색하고, 시각화하며, 이해하는 것이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 데이터 분석에서 자주 사용되는 EDA 기법과 처리 기술, 그리고 노하우에 대해 샘플 코드를 활용해 설명해보겠습니다. 1. 데이터 불러오기 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 불러오는 것입니다. 파이썬에서는 pandas 라이브러리를 통해 다양한 데이터 파일을 불러올 수 있습니다. 아래는 CSV 파일을 불러오는 예시입니다. import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") 2. 데이터 구조 파악하기 이제 데이터를 불러..

파이썬으로 웹 크롤러를 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 이번 포스팅에서는 실전 예제를 통해 웹 크롤링 기술을 배워보도록 하겠습니다. 1. 웹 크롤링 개요 웹 크롤링은 인터넷 상의 정보를 수집하기 위해 자동화된 방법으로 웹 사이트를 탐색하는 기술입니다. 웹 크롤링을 통해 수집된 데이터는 분석, 예측, 추천 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 웹 크롤러를 개발하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다. 웹 페이지에 접속하여 HTML 소스코드를 가져온다. HTML 소스코드에서 원하는 데이터를 추출한다. 추출된 데이터를 저장한다. 이제 위의 단계를 구체적으로 예제를 통해 살펴보겠습니다. 2. 웹 크롤러 예제 이번 예제에서는 네이버 금융의 환율 정보를 수집하는 웹 크롤러를 구현해보겠습니다. 2-1. 필요한 라..