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목록데이터 분석 (156)
Data Analyst KIM
활동 : Coding Club 일시 : 2023.06.15 내용 : 프로그래머스Lv.1 문제 풀이 문제 : 명예의 전당(1), 로또 다음주 과제 : 신규아이디 추천 , 크기가 작은 부분 문자열 문제1. 명예의 전당(1) 나는 문제를 접근할 때 명예의 전당 k개 만큼까지는 마지막 인덱스를 리스트에 저장하고, k개 이후부터는 k개의 인덱스-1 의 값을 리스트에 저장하는 방법을 생각해서 구현을 했다. def solution(k, score): kl = [] result = [] for i in score : kl.append(i) # 인덱스의 값을 kl에 저장 kl = sorted(kl,reverse=True) # 내림차순 정렬 if len(kl) k: # 명예의 전당에 result.remove(i) # 자리..
def solution(lottos, win_nums): answer = [] # 0이 아닌 값을 저장할 공간 result = 0 # 순위를 부여하기 위해 만듬 for i in lottos : for v in win_nums : if i == v : answer.append(i) # 0이 아닌 값을 answer에 저장 if len(answer) == 0 : # answer에 길이에 따라 result = 6 # 순위 부여 elif len(answer) == 1 : result = 6 elif len(answer) == 2 : result = 5 elif len(answer) == 3 : result = 4 elif len(answer) == 4 : result = 3 elif len(answer) == 5..
프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr SELECT MEMBER_ID, MEMBER_NAME, GENDER, DATE_FORMAT(DATE_OF_BIRTH, '%Y-%m-%d') AS DATE_OF_BIRTH FROM MEMBER_PROFILE WHERE MONTH(DATE_OF_BIRTH)=3 AND GENDER='W' AND TLNO IS NOT NULL ORDER BY MEMBER_ID;
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로지스틱 회귀분석을 이용하여 유방암 예측하기 1. 패키지 불러오기 import pandas as pd from sklearn import datasets from sklearn.metrics import * # For accuacy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 데이터 정규화 from sklearn.model_selection import train_test_split # 데이터 분할 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 로지스틱 from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 그리드 서치 2. 데이터셋 불러오기 dataset = d..
프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr def solution(dots): answer = 0 x1 , y1 = dots[0][0] , dots[0][1] x2 , y2 = dots[1][0] , dots[1][1] x3 , y3 = dots[2][0] , dots[2][1] x4 , y4 = dots[3][0] , dots[3][1] if (y2-y1)/(x2-x1) == (y4-y3)/(x4-x3) : return 1 elif (y3-y1)/(x3-x1) == (y4-y2)/(x4-x2) : return 1 else : return 0