지문에선 결측치가 30%이상이 되는 컬럼을 찾으라고 했는데, 강사님께서는 len(df)*0.3 을 하셨더라구요. 이건 전체 행 수의 30%를 계산한거 아닌가요?df.isnull().sum() / len(df) * 100 을 통해 나온 값 중에서 30% 이상인 컬럼들을 찾아야하는거 아닌지 여쭤봅니다. 지문에선 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하라고 했는데, 어떤 컬럼의 최빈값이라는게 안나와있기 때문에 df['f3'] == 'gold')이렇게 f3컬럼이라고 지정하는게 맞는지, 아니면 30%미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 '해당 컬럼의' 최빈값으로 대체하고 라고 이해하는게 맞는지 여쭤봅니다!
출력문에서 run(f)로 정의한 f 함수를 매개변수로 보내고 f.app(3) 을 실행하는데 f에 경우에 app을 따로 구현안했는데 어떻게 실행이 되는건가요? 그리고 이후에 run(n -> n+9) 또한 따로 app()을 정의한 것 같지않은데 말이죠.. 또한 f.app(3)가 어떻게 저 3이 f 함수에 매개변수로 들어가는지도 궁금합니다. 제가 해석한 건 f.app(3)는 f안에 있는 app메소드에 3을 전달하는 걸로 해석이 되는데 어째서 f 함수 매개변수 x에 3이 전달되는지
강의 들으면서 linkedList, stack, deque 처럼 알고리즘 공부를 하면서 차근차근 알아가는 방식이 좋다고 생각합니다. 근데 실무에서 사용하기엔 대부분 import 로 모듈구현을 활용하는 방식으로 진행될텐데, 실무에서 사용하기 좋은 모듈들을 모아놓은 자료가 있는지 궁금합니다! 감사합니다 😃
체험환경 작업형3의 3번 소문제에 ' 독립표본 t-검정을 수행하고 p-값을 구하여라 .' 라고 되어있으므로, a) ' stats.ttest_ind '를 사용하는 것을 이해하였고, b) 소문제 1~2번의 문제 흐름상 '등분산성을 가진다.'라고 가정되어 ' equal_var=True '(dafault 값이지만)를 입력하신 것도 이해하였습니다. 궁금한 점은, 제가 문제 풀이 후에, 궁금해서 아래와 같이 shapiro 정규성 검정 과 levene 등분산성 검정 을 해보았는데, shapiro 정규성 검정에서 정상 그룹 데이터가 정규성을 따르지 않는 결과가 나왔습니다. 그렇다면 원래는 비모수 검정(만위트니유) 를 해야한다고 생각되는데, 그냥 문제에서 요구한 대로 ttest_ind를 사용해서 푸는 게 맞는건지 헷갈립니다. [실행했던 코드] a = df.loc[df['Classification'] == 1]['log'] b = df.loc[df['Classification'] == 2]['log'] print(stats.shapiro(a)) print(stats.shapiro(b)) print(stats.levene(a,b)) print(stats.ttest_ind(a, b)) [출력 값] ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9521376332731428), pvalue=np.float64( 0.03589547584091299 )) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9801637075675661), pvalue=np.float64(0.3916017054819772)) LeveneResult(statistic=np.float64(1.8175868256604175), pvalue=np.float64(0.18027345425360713)) TtestResult(statistic=np.float64(-3.0286077921788532), pvalue=np.float64(0.003039226943143319), df=np.float64(114.0))
현재 자바로 코딩테스트 준비 중인데, 속도나 문법 난이도 때문에 파이썬으로 바꿔볼까 고민 중입니다. 이미 자바 문법은 어느 정도 익숙하지만 문제 풀이 속도가 느리고 구현이 복잡하게 느껴져요. 언어를 파이썬으로 바꾸는 게 현실적으로 도움이 될까요, 아니면 자바를 계속 잡고 가는 게 나을까요?
안녕하세요 김현진 선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 아래의 퀴즈를 풀다가 궁금한 점이 생겨서 질문을 남깁니다. 스케줄러의 DAG 파일 파싱 부하를 줄이기 위해 권장되는 코드 작성 방법은 무엇일까요? --> 라이브러리 import 문을 Python callable 함수 내부로 옮긴다. 위 설명을 이해하기 위해서 상황을 가정해보았는데요, python callable 함수 외부에 선언된 API 호출문이 있는 경우를 피해야하고, 만약 그렇게 되면 스케쥴러가 DAG을 파싱할 때마다 실행되는 상황이 되는 것이 맞을까요?
[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
안녕하세요 현직 디자이너입니다. 질문 1 2-1강듣고있는데 디자인 시스템 파운데이션 단계를 토큰화 해뒀는데 어떻게 적용할 수 있을까요? 네이밍이나 다크모드 컬러 폰트등 모두 토큰화 해둔 시스템이라서 여쭤봅니다. json을 뽑을 수 있는데 넣으면 해결될까요 질문 2 제가 지금 사내에서 피그마의 디자인 시스템을 그대로 바이브코딩으로 구축한 뒤 플러터의 스토리북인 위젯북에 담을 예정입니다. 개발자분이하면 좋겠지만 커서나 디자인시스템을 모른다고 하셔서 제가 진행중인데 혹시 위젯북에 대해서도 좀 아실까요? 스토리북과 다를게없나요
아주 어렵게 써버를 연결했어요 테스트를 해보니 홈페이지가 나오고 로그아웃 버튼을 누르면 로그인 화면이 0.1초 깜박여 보이고 홈페이지로 돌아오네요 제가 무엇을 잘못한걸까요? 강의내용과 아주 똑같이 하려 여러먼 따라했어요 한장면 한장면 캡쳐하며 AI에게 물어보고 또 물어보며
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2-1 강의를 듣고 있는데요. 수업 내용대로 피그마 마일을 드레프트로 올리고 mcp커넥트 하고 노드 id와 mcp채널을 입력하고 해도 안되네요 수업내용대로 새로 고침하고 새로은 노드 iD와 mcp채널을 입력해도 마찬가지로 figma mcp에 접근할 수 없다고 나오네요... 어떻게 해결해야 할까요 ?
섹션9. 이미지 최적화 수강중 궁금한 내용이 있습니다. 강의 내용은 넥스트에서 제공하는 image 컴포넌트를 사용할 경우 이미지 파일이 webp로 변환되어 성능 최적화 하는 것으로 이해했습니다. 혹시 이미지 확장자 중 webp와 jpg가 동시에 불러올 수 있도록 컴포넌트를 커스텀 할 수 있나요?
