Lecture 17 문제 풀다가 아래 cal_max_min 함수에서 return문 탭 잘못 들여써서 계산이 이상하게 나왔습니다. (이렇게 되면 max 값이던 min 값이던 data의 맨 첫번째 값이 되죠 TT) 파이썬에서 디버깅 몰랐으면 한참 해맬뻔 했습니다. 이런거 보면 차라리 C 처럼 { } 로 둘러싸는 것도 괜찮을 듯 합니다. TT def cal_max_min(data, max=True): target_value = None for sample_idx, sample in enumerate(data): if max: if target_value == None or sample > target_value: target_value = sample else: if target_value == None or sample < target_value: target_value = sample return target_value if __name__ == '__main__': from exercise59 import get_random_scores scores = get_random_scores() score_max = cal_max_min(scores) score_min = cal_max_min(scores, max=False) print(f"{score_max = } / {score_min = }")
이 강의로 프로그래밍을 처음 시작했고 파트 1,2,3을 모두 학습하고 이제 파트4를 공부하고있는데요 이번 파트의 경우 멀티쓰레드에 대한 개념은 이해가 가는데, 멀티쓰레드가 실제로 어떻게 쓰이는지 알 수가 없어서 학습을해도 무언가 머리속에 와닿지않고 붕뜨는 느낌이 듭니다. 어떻게 공부해야할지 막막해서 질문올려요
강의에서 SkillSystem의 Unregister함수를 보면 Destroy(skill);을 통해 Skill 객체를 지우는데 이때 메모리 누수가 발생하지 않는지 궁금합니다. 예를 들어 Skill은 SetUpStateMachine() 메소드에서 StateMachine.onStateChanged 이벤트에 익명메소드로 구독을 하는데 StateMachine.onStateChanged += (_, newState, prevState, layer) => onStateChanged?.Invoke(this, newState, prevState, layer); 구독을 해제하는 부분은 따로 찾지 못해서 이런 경우 메모리 누수가 없이 이벤트도 Skill 객체와 함께 정상적으로 삭제가 되는지 궁금합니다. 아직 메모리 관리에 대한 지식이 부족해 이러한 경우 메모리 누수가 발생하는지 아닌지를 어떻게 찾아봐야 할지 모르겠어서 강사님에게 질문드립니다.
안녕하세요 디버깅때 커서나 마우스 클릭하면 디버깅창이 사라지는 경우가 있는데 혹시 그런경우 생기면 디버깅 창 옆에 세로로 점3개 있는 곳 클릭 뷰 모드 들어가서 Dock Pinned 클릭 하시면 커서를 옮겨도 그대로 있습니다. 혹시나 해서 정보 공유 드립니다. 즐거운 파이썬 생활, 인공지능 공부 하세요 ^^
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
강의에서 구현되는 스킬의 방식을 만약 멀티플레이로 구현해야 한다면 어떤 부분들을 수정해야 해야 좋을지 생각하시는지 궁금합니다. 제가 생각해본 방식은 skill의 Statemachine흐름에서 targetSearcher의 Target SelectAction을 분리하여 이 부분만 클라이언트에서 실행한 뒤 서버는 클라이언트로 부터 Target SelectAction의 결과만 받아 그 이후의 Target Search Action부터의 흐름만 구현하는 방식인데 자꾸 막히는 부분이 있어 강사님의 생각이 궁금합니다.
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
안녕하세요 디버깅 실습중에 2~3번은 utf-8 인코딩에러 뜨고 한번은 정상적으로 디버깅이 되서(디버깅 아닌 실행시에는 문제없음, 아직은 한글데이터 사용도 안하는데 TT 계속 쉬프트+F9 계속 치면 한번씩 정상적으로 진행됨 TT) 인코딩 세팅도 바꿔보고( utf-16 등 다른 인코딩도 설정 해봤음) 해도 안되다가 경로(폴더명 )에 한글을 영어로 바꾸니깐 이상이 없네요(이게 원인인지는 정확하게 모르겠습니다) 참조하세요 ~~
안녕하세요 고민글은 아니고 혹시나 해서 같이 강의 들으시는 분들하고 공유하고 싶어서 글 올립니다.(아마 많이 알고 있으시겠지만 혹시나 싶어서 공유합니다. 혹시 정보공유 게시판이 있으면 알려주세요, 혹시 강사님 이글이 부적정 하다고 생각하시면 통보없이 지우셔도 무방합니다. 옮기시는 것도 자유입니다. ^^) 파이참 쓰다 보면 한 줄 자동 완성 기능 때문에 많이 당황하셨을 껍니다. (편하긴 편한데 실력 완성에 도움이 전혀 안되는 .... ) 해제하고 싶어도 보통 인터넷에 올려진 방법은 File -> Settings -> Editor -> General -> Code Completion 체크 해제인데 안되더라고요 File -> Settings -> Editor -> Inline Completion -> Enable local Full Line Completion suggestions 체크 해제 해보세요 혹시나 같이 공부하시는 분들 도움이 되셨으면 합니다. ^^
