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왕초보코딩러 님의 블로그입니다.

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[Pandas] 데이터 병합하기 - merge https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.merge.html pandas.merge — pandas 2.2.3 documentationIf False, avoid copy if possible. Note The copy keyword will change behavior in pandas 3.0. Copy-on-Write will be enabled by default, which means that all methods with a copy keyword will use a lazy copy mechanism to defer the copy and ignore the copy keywpandas.pydata.org 1. concat: 단순 연결2. m.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 19.
[Pandas] 데이터 병합하기 - concat 참고https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.concat.html pandas.concat — pandas 2.2.3 documentationIf True, do not use the index values along the concatenation axis. The resulting axis will be labeled 0, …, n - 1. This is useful if you are concatenating objects where the concatenation axis does not have meaningful indexing information. Note the indexpandas.pydata.org 1. concat: 단순 연결2. .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 17.
[백준/Python] 곱셈 https://www.acmicpc.net/problem/1629 분할 정복을 이용한 문제A=4, B=16일 때 4**16= (4^8) * (4^8) = (4^4) * (4^4) = (4^2) * (4^2) = (4^1) * (4^1) 만약 B가 홀수라면A=4, B=17일 때 4**17= (4^8) * (4^8) * 4 B가 홀수일 때와 짝수일 때를 나눠서 분할 정복을 해주면 된다 + 나머지 계산C를 이용해 나머지 계산을 할 때나머지 연산 분배 법칙을 이용한다a / n을 한 몫을 q1, 나머지를 r1b / n을 한 몫을 q2, 나머지를 r2 라고 했을 때 a = (q1 * n) + r1b = (q2 * n) + r2 (a × b)= ( (q1 × n) + .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 9.
pretrained 모델 학습법 strategy 1: 모델 전체를 학습하는 경우 (Full training) 모델 전체 학습데이터가 많은 경우 효율적 strategy 2: 일부만 학습시키는 경우 (Fine tuning) 상위는 학습시키지 않고 프리징 내 클래스와 pretrained가 비슷할 때 starategy 3: 특징 추출 부분 고정 (Feature Extraction) 분류기(FC layer)만 재학습1. 전체 학습 (Full Training)설명: 모델 전체를 학습시켜서 모든 가중치를 업데이트장점: 데이터가 많을 때 좋음(처음부터 끝까지 내 데이터에 맞는 최적의 모델을 만들 수 있음) 단점: 많은 데이터와 시간, 계산 자원이 필요(이미 잘 학습된 가중치를 처음부터 다시 학습시키기 때문에, 비효율적일 수 있음.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 23.
[백준/Python] LCS https://www.acmicpc.net/problem/9251 참고: https://osnim.tistory.com/entry/%EC%B5%9C%EC%9E%A5-%EA%B3%B5%ED%86%B5-%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%88%98%EC%97%B4-LCSLongest-Common-Subsequence-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC 최장 공통 부분수열, LCS(Longest Common Subsequence) (파이썬)LCS (Longest Common Subsequence)이란? 2개 이상의 문자열에서에서 공통으로 나타나는 부분 문자열 중 가장 긴 문자열을 의미합니다. LCS은 대표적으로 DNA의 공통 염기서열을 찾아 데이터를 압축하거나osnim.tistory.comD.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 19.
[Python] 반복문으로 dfs 구현하기 1. 현재 노드를 스택에 삽입 (visited는 빈 리스트)2. 스택에서 노드를 꺼낸다.3. 꺼낸 노드가 방문되지 않았다면 인접 노드를 전부 스택에 넣는다2, 3 반복 def dfs(start_node, graph): st = [start_node] visited = [] while st: v = st.pop() # 방문하지 않았다면 if v not in visited: # 방문 처리 visited.append(v) print(v, end=' ') # 스택에 넣는다(graph가 오름차순으로 정렬되어 있고, 오름차순으로 방문) st.extend(gr.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 14.
[SQL] 리스트 형태의 컬럼에서 특정 값 찾기 MySQL에서 컬럼이 리스트일 경우 특정 값이 있는 지 확인하기 공백 없이 쉼표로 구분된 리스트'A,B,C' 특정 값 찾기FIND_IN_SET()FIND_IN_SET(특정 값, 컬럼)없으면 0을 반환 + LIKE 사용컬럼 LIKE '%특정값%'하지만 %A%를 했을 때 리스트 안에 AA가 있다면 다른 결과가 나올 수도 있다.문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/157343 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 리스트 안에서 특정 값이 있는지 확인하는 문제였습니다. 1. FIND_IN_SET 사용SELECT CAR_ID, CAR.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 14.
[파이토치] Multi Label Classification with CNN https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/multi_label.ipynb Pytorch_Study/multi_label.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com멀티 레이블이란?정답(라벨)이 여러 개 존재하며, 각 라벨에 대해 맞는 경우만 1로 표시하고, 아닌 경우 0으로 표시하는 리스트 형태 ex) black dress가 정답인 경우 이를 위해 출력층에서 Sigmoid 활성화 함수를 통과하며, 결과가 각 클래스(.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 10.
[파이토치] Custom Dataset 만들기 https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/catdog_custom_dataset%20%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0.ipynb Pytorch_Study/catdog_custom_dataset 만들기.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.comcustom dataset을 만들기 위해서는 세 가지 방법이 있습니다.1. 클래스 별로 폴더 구성하고 관리train/test 분리와 라벨링이 따로 필요하다(데이터셋의 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 8.
[파이토치] CNN 모델 학습, 평가, 추론 https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/lenet_%EA%B5%AC%ED%98%84%2BMNIST.ipynb Pytorch_Study/lenet_구현+MNIST.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com 이미지 준비전처리까지 완료된 train_loader와 test_loader를 가지고 진행합니다.2024.12.31 - [Pytorch] - [파이토치] MNIST로 이미지 데이터 처리 [파이토치] MNIST로 이미지 데.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 6.
[파이토치] CNN Lenet5 구현 lenet5 논문https://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/lenet_%EA%B5%AC%ED%98%84%2BMNIST.ipynb Pytorch_Study/lenet_구현+MNIST.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.comLenet5 모델을 만들어보겠습니다. 필요 라이브러리 임포트import torchimport torch.nn .. 공감수 0 댓글수 1 2025. 1. 4.
[SQL] 비트 연산 2진수 변환 없이 연산이 가능SQL에서 숫자를 2진수로 자동 변환하여 연산을 수행하기 때문에 숫자를 2진수로 변환할 필요 없음https://wing-beat.tistory.com/140 [프로그래머스 코딩테스트 연습 SQL - 14] 조건에 맞는 개발자 찾기 (MySQL) | SQL BIT 연산처음에 틀렸던 코드:SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAMEFROM DEVELOPERSWHERE (BIN(SKILL_CODE) LIKE '%1__________') OR (BIN(SKILL_CODE) LIKE '%1________')ORDER BY ID;처음에는 SKILLCODES 테이블에서 PYTHON, C#의 BIN을 확인한 후 수제wing-beat.tistory.com MySQ.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 1. 2.
[파이토치] MNIST로 이미지 데이터 처리 https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%20%EC%A4%80%EB%B9%84.ipynb Pytorch_Study/이미지 데이터셋 준비.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com 파이토치를 사용해 CNN 모델 학습을 위한 이미지 데이터로 만들어보겠습니다. 1. 데이터 준비2. 데이터셋 객체 생성3. 전처.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 12. 31.
[파이토치] 이미지 데이터 전처리/증강 데이터 전처리/증강torchvision의 transforms를 사용이미지 데이터 전처리데이터 다양성을 높이기 위해 증강 https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC.ipynb Pytorch_Study/데이터 전처리.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com필요 라이브러리 임포트import torchfrom torchvisi.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 12. 28.
[파이토치] CNN 이미지Classification: 이미지 한 장을 통째로 보고 ‘이 이미지는 무엇이다‘ 를 분류Detection: 이미지에서 특정 오브젝트를 찾는다 (대표 모델: 욜로)Segmentation: 이미지에서 특정 오브젝트를 찾고 영역을 찾는 것딥러닝데이터로부터 특징과 패턴을 학습neural network뉴런 하나 = 퍼셉트론 = unit ANN: 얕은 인공신경망 DNN: 입력층과 출력층 사이에 여러 은닉층으로 이루어진 인공신경망(비선형 활성화 함수를 추가하여 비선형 관계 모델링 가능)DNN의 문제: 이미지 처리시 이미지를 2차원에서 1차원으로 만들어 정보 손실이 생겨 이미지의 특징을 찾아내기 힘들다, 이미지 사이즈가 커지면 학습할 가중치도 증가 -> CNN (Convolutional Neural Networ.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 12. 26.
[파이토치] iris 데이터를 위한 신경망 만들어보기 https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/iris%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0.ipynb Pytorch_Study/iris 인공신경망으로 만들기.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.comiris 데이터 로드sklearn의 데이터셋을 사용합니다.# 피처 4개from sklearn.d.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 24.
[파이토치] 모델 학습하기 모델 학습을 위해 필요한 것- 손실 함수 (Loss Function)예측값과 실제값 사이의 차이를 계산 - 최적화 함수 (Optimizer) 손실 함수를 최소화 하기 위해 사용되는 알고리즘 Backpropagation으로 계산된 기울기를 사용해 가중치 업데이트 모델의 가중치 업데이트 하면서 최적화 - 에폭 (Epoch)모든 데이터셋을 한 번 학습하는 횟수 - 학습률 (Learning rate)학습을 얼마나 빨리 시킬건지 필요 라이브러리 임포트import torchimport torch.nn as nn# 최적화함수를 위해import torch.optim as optim 최적화함수 -> Adam손실함수 -> 크로스엔트로피에폭 -> 100학습률 -> 0.001# 최적화함수, 학습률optimizer .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 23.
[파이토치] 모델 만들기 Pytorch 라이브러리 임포트import torch# 모델을 만들기 위해import torch.nn as nn gpu 확인torch.cuda.is_available()모델 만들기1. nn.Sequential 이용2. nn.Module을 상속받는 클래스 이용 두 가지 방법을 사용하여이진분류 모델을 만들어보겠습니다(이진분류는 아웃풋이 1개)인풋은 4개, 활성화 함수는 ReLU를 사용하겠습니다.nn.Linear(), nn.ReLU() 사용 모델 구조4 -> 128 -> 64 -> 11. nn.Sequential 이용순차적으로 쌓아서 만드는 방법간단한 신경망 아키텍처 만들 때 사용한다 # 선형으로 = fully connectedmodel = nn.Sequential( nn.Linear(4,128), .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 12. 15.
[Pandas] 데이터 변형하기 - stack, unstack 2024.10.22 - [빅데이터 공부] - [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns 팁 데이터 사용tips = sns.load_dataset('tips') 데이터 살펴보기tips.head()tidogfoot1.tistory.com 2024.12.07 - [빅데이터 공부] - [Pandas] 데이터 변형하기 - pivot, pivot_table [Pandas] 데이터 변형하기 - pivot, pivot.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 8.
[Pandas] 데이터 변형하기 - pivot, pivot_table 2024.10.22 - [빅데이터 공부] - [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns 팁 데이터 사용tips = sns.load_dataset('tips') 데이터 살펴보기tips.head()tidogfoot1.tistory.com 1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 7.
[백준/Python] 아기 상어 https://www.acmicpc.net/problem/16236 도움https://velog.io/@waoderboy/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EB%B0%B1%EC%A4%80-16236-%EC%95%84%EA%B8%B0%EC%83%81%EC%96%B4-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC [BOJ] 백준 - 16236 아기상어 (파이썬)백준 - 16236 아기상어 (파이썬)velog.io BFS를 사용한다 bfs를 이용하여 먹이를 먹으러 갈 수 있는 곳 중 최단 거리 확인 아기 상어는 자신의 크기와 같은 수의 물고기를 먹을 때 마다 크기가 1 증가한다 -> sh_shape(자신의 크기), eat(물고기 몇 개 먹었는지) 변수 사용아기 상어가 몇.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 5.
[Python] 위상 정렬(Topology Sort) 알고리즘 https://m.blog.naver.com/ndb796/221236874984 25. 위상 정렬(Topology Sort) 위상 정렬(Topology Sort)은 '순서가 정해져있는 작업'을 차례로 수행해야 할 때 그 순서를 ...blog.naver.com 위상 정렬이란순서가 정해져 있는 작업들을 선행 조건에 만족하도록 정렬하는 알고리즘정점 u에서 v로 가는 간선이 있을 때 항상 u 다음에 v가 나와야 하는 경우같이 순서가 정해져 있을 때 사용할 수 있다 위상 정렬을 쓸 수 있는 경우-> 그래프가 DAG(방향 비순환 그래프)인 경우 순환이 존재하는 그래프에서는 사용할 수 없다 +그래프의 종류https://6mini.github.io/computer%20science/2021/12/02/graph/ [.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 16.
[Python] 냅색(KnapSack) 알고리즘 배낭 문제라고도 불리는 냅색 알고리즘은 DP 문제 중 일부이다.주어진 물건들 중 일부를 선택하여 제한된 용량의 가방(또는 배낭)에 최대한의 가치를 담는 문제를 해결하는 알고리즘 물건을 넣을 것인가, 안넣을 것인가를 정하는 것이 문제의 핵심이다. 평범한 배낭 문제를 이용하여 원리를 알아보겠다https://www.acmicpc.net/problem/12865 일단 예제 1을 보면4 7 # 물품 수 n 과 최대 무게 k # 각 물품의 무게와 가치6 13 4 83 65 12 물품 수 n+1 (아무 물품도 넣지 않았을 때)를 행으로무게 k+1 (무게가 0일 때)를 열로 한2차원 표를 만든다2차원 표 안에는 가치가 들어간다.각 행의 물건을 넣었을 때, 넣지 않았을 때의 가치를 비교해서 더 큰 값을 넣어준다 안넣는.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 31.
[백준/Python] 동물원 https://www.acmicpc.net/problem/1309 DP를 사용 맨 위의 두 칸을 세 가지 경우로 나눈다- 공백: 두 칸에 아무도 없음- 좌: 왼쪽 칸에 사자 있음- 우: 오른쪽 칸에 사자 있음 만약 n이 1이라면위처럼 세 가지 경우가 있습니다 n이 2인 경우를 보겠습니다 그런데 아래 칸(파란색)의 경우의 수는n=1일 때의 경우의 수와 같습니다 즉 맨 위의 두 칸이 공백이면 n-1의 모든 경우의 수가 올 수 있고,왼쪽만 있으면 n-1의 경우의 수 중 공백과 오른쪽이 채워져 있는 경우가 올 수 있고,오른쪽만 있으면 n-1의 경우의 수 중 공백과 왼쪽이 채워져 있는 경우가 올 수 있습니다. dp 점화식으로 풀게 된다면# 0번 째는 공백(사자 없음), 1번 째는 왼쪽에 사자, 2번 째는 오른.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 29.
[Python] 음수 간선 벨만 포드 알고리즘 https://www.youtube.com/watch?v=Ppimbaxm8d8&list=LL&index=36 벨만 포드 음의 간선이 있는 경우음수 간선 순환이 생기는 지도 알 수 있다시간 복잡도 O(VE)(다익스트라는 O(ElogV)) 벨만 포드 알고리즘1. 출발 노드 설정2. 최단 거리 테이블 무한으로 초기화3. 전체 간선을 돌면서 최단 거리 테이블 갱신3번을 노드 -1 만큼 반복 음수 간선 순환이 발생하는 지 확인하는 방법3을 한 번 더 반복해서 최단 거리 테이블이 또 갱신되면 음수 간선 순환이 발생(즉 3을 노드만큼 반복하면 된다) n: 노드 수m: 간선 수distance: 최단 거리 테이블edges: 간선 정보 벨만 포드 함수def bf(start, distance): distance[sta.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 26.
[Pandas] 데이터 변형하기 - groupby 1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns 팁 데이터 사용tips = sns.load_dataset('tips') 데이터 살펴보기tips.head()tips.info()groupby()컬럼 값이 같은 것끼리 그룹화한다 # 성별로 묶기group_sex = tips.groupby('sex')# 객체를 리턴group_sex 그룹의 속성이 보고 싶다면groups()group_sex.groups groupby의 함수 활용- count: 데이터 수 - size: 집단 별 크기 - sum: 합 - mean: .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 22.
[FastAPI] 파일 전송 2024.09.24 - [분류 전체보기] - [FastAPI] 파이썬으로 서버 만들기 [FastAPI] 파이썬으로 서버 만들기파이썬으로 서버를 만들기 위한 프레임 워크1. Flask2. Django 3. FastAPI 이 중 쉽고 빠른 FastAPI로 서버를 만들어 보겠습니다.FastAPI 장점: 비동기 지원동기: 클라이언트 요청이 오면 하나를 처리하고dogfoot1.tistory.com 2024.09.25 - [분류 전체보기] - [FastAPI] 데이터 받기 [FastAPI] 데이터 받기2024.09.24 - [분류 전체보기] - [FastAPI] 파이썬으로 서버 만들기 [FastAPI] 파이썬으로 서버 만들기파이썬으로 서버를 만들기 위한 프레임 워크1. Flask2. Django 3. FastAPI.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 10. 21.
[백준/Python] 이진 검색 트리 https://www.acmicpc.net/problem/5639 입력, 재귀를 위한 limit 제한import sysinput = sys.stdin.readlinesys.setrecursionlimit(10**9) 1. 트리 만들어서 postorder 하기2. 트리 없이 리스트로 postorder 하기 3. 인덱스를 이용해서 postorder하기 1. 트리 만들어서 postorder 하기 트리 클래스 생성class Node: def __init__(self, node): self.node = node self.left = None self.right = None # 추가 함수 def plus(self, res): # res: 들어오는 값 .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 10. 17.
[Python/백준] 트리 순회 전위 순회(preorder): A -> B -> C중위 순회(inorder): B -> A -> C후위 순회(postorder): B -> C -> A https://www.acmicpc.net/problem/1991 재귀 함수를 이용 입력 및 트리 만들기import sysinput = sys.stdin.readlinen = int(input())tree = {}for _ in range(n): a, b, c = input().split() tree[a] = [b,c] # 0번 인덱스는 왼쪽 1번 인덱스는 오른쪽 print(tree){'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', '.'], 'C': ['E', 'F'], 'E': ['.', '.'], 'F': ['.', 'G'], .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 10. 15.
[백준/Python] 트리의 부모 찾기 https://www.acmicpc.net/problem/11725 각 노드마다 연결되어있는 노드를 저장하는 이차원 리스트를 만든다각 노드가 방문 여부를 저장하는 리스트를 만든다부모 노드를 저장하기 위한 parents라는 리스트를 만든다 -> DFS import sysinput= sys.stdin.readlinedef dfs(node): st = [node] while st: v = st.pop() for n in graph[v]: if visited[n] == False: parents[n] = v visited[n] = True st.append(n)n = i.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 14.

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