[프로그래머스][python3] 짝수와 홀수

문제 설명 정수 num이 짝수일 경우 "Even"을 반환하고 홀수인 경우 "Odd"를 반환하는 함수, solution을 완성해주세요. 제한조건 num은 int 범위의 정수입니다. 0은 짝수입니다. 입출력 예 num return 3 "Odd" 4 "Even" 나의 코드 def solution(num): if num % 2 == 0: answer = 'Even' else: answer = 'Odd' return answer - %를 사용하여 2로 나눌때 나머지가 0이 나온다는 사실은 짝수를 구할 때 유용하므로 기억해두기 - if 문으로 문제 해결

• format_list_bulleted 코딩테스트연습/level1
• · 2022. 10. 24.
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메모리 누수문제해결(환경변수설정)

메모리 누수 문제 해결

• format_list_bulleted 기타
• · 2022. 8. 10.
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[Scikit-Learn] K-최근접 이웃(K-nearest Neightbors, KNN) 알고리즘_분류

실행 순서 1. 데이터 수집 2. 데이터 전처리 3. 훈련 모델 생성(fit) 4. 모델 검증(score) 5. 예측(predict) 1. 데이터 수집 임의 데이터 생성 # - 도미 길이와 무게 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] # - 도미 무게 bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 45..

• format_list_bulleted Python/MachineLearning
• · 2022. 8. 3.
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Django 절차서(1) - 초기 환경 세팅

1. 가상환경 생성 conda create -n 가상환경명 python==버전 # 가상환경 활성화 conda activate 가상환경명 2. Django 설치 pip install django==4.0.1 3. 라이브러리 설치 pip install 라이브러리명 4. 프로젝트 생성 # 프로젝트 생성할 폴더 위치 진입 후 (cd 폴더경로) django-admin startproject config . *) config 파일과 manage.py 파일이 생겼는지 확인 5. 웹서버 실행하기 python manage.py runserver *) 아래의 url로 접속 후 아래와 같은 화면이 뜨면 정상 작동 OK 6. 한국어로 수정 config\setting.py 한국어로 표시되면 정상적으로 수행 완료

• format_list_bulleted Python/Django
• · 2022. 7. 15.
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10_판다스 데이터 수정

import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') Column 수정 replace() df['학교'].replace({'북산고':'상북고', '능남고':'무슨고'}) *) 저장하려면 inplace = True 시행 lower() df['SW특기'] = df['SW특기'].str.lower() upper() df['SW특기'] = df['SW특기'].str.upper() 문자열 추가 df['학교'] = df['학교'] + '등학교' Column 추가 df['총합'] = df['국어'] + df['영어'] + df['수학'] + df['과학'] + df['사회'] df['결과'] = 'Fail' # 결과 Column 추가하고 전체 ..

• format_list_bulleted Python/데이터분석
• · 2022. 7. 14.
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09_판다스 데이터 정렬

import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') df.sort_values('키') # 키 기준으로 오름차순 정렬 df.sort_values('키', ascending=False) # 키 기준으로 내림차순 # 수학 점수는 오름차순, 영어 점수는 내림차순 df.sort_values(['수학', '영어'], ascending=[True, False]) df['키'].sort_values() df.sort_index(ascending=False) # 인덱스 내림차순 정렬

• format_list_bulleted Python/데이터분석
• · 2022. 7. 14.
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