inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

묻고 답해요

172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

4-5 그래프 강의 내용에 대해 질문드립니다.

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

안녕하세요! '4-5 그래프' 강의 내용 중에 '인접 리스트'를 사용해 그래프를 표현하는 경우 공간복잡도가 최악의 경우에도 O(N)이라고 설명을 해주셨는데요! 그래프의 모든 노드가 다른 모든 노드에 연결되어있는 경우라면 딕셔너리 안에 N개의 키와 각각의 키에 크기 N-1의 1차원 배열이 들어가게 되니, 결국 N*(N-1) 만큼이 공간을 차지하여 최악의 경우 2차원 배열과 동일하게 O(N^2)의 공간복잡도를 가지게 되는 것은 아닌가 하는 생각이 들었는데요, 인접 리스트를 사용할 때 최악의 경우 어떻게 O(N)의 공간복잡도가 나오게 되는지 궁금합니다! 그리고, 일반적인 경우에는 모든 노드가 연결되어 있지는 않겠지만, 항상 이러한 최악의 경우도 고려하면서 문제를 풀어야 할지도 궁금합니다!

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
chohk 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

채팅목록 스크린에서 ref.listen ()말고 ref.watch().when()을 쓰는 이유는?

미해결

Flutter로 메신저앱 만들기

채팅목록화면을 만들때 final chatListProvider = StreamProvider.autoDispose<List<ChatModel>>((ref) { final currentUserModel = ref.watch (authProvider).userModel; return ref.watch (chatRepositoryProvider).getChatList( currentUserModel: currentUserModel, ); }); ref.watch(chatListProvider).when()을 사용하여 채팅목록화면을 만듭니다. when 문을 쓰게 되면 데이터 변화가 있을때마다 getChatList 함수가 실행됩니다. 매번 데이터에 변화가 있을때마다 getChatList함수가 실행이되면 너무 많은 데이터를 불러올 것으로 생각이 되어집니다. 여기서 궁금한 건, 채팅화면에서는 페이지네이션을 적용해서 초기화면을 조회할때는 limit를 설정해서 몇개의 데이터만 불러오고 화면을 올렸을때 lastid를 기준으로 데이터를 추가적으로 불러오는 형태로 화면을 구상하였는데, 채팅목록도 마찬가지고 처음에는 몇개의 데이터만 가져오고 사용자가 화면을 스크롤했을때 추가적으로 데이터를 불러오게 하면 안 되는건가요...?

  • flutter
  • android
  • firebase
  • dart
  • riverpod
박수훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 133

파이썬 32비트 가상환경

해결됨

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기

파이썬 32비트 가상환경으로 설치한다는게 정확히 어떤 의미인가요? 이미 아나콘다가 설치되어 있는 경우는 파이썬을 다운그레이드 하는걸까요?

  • python
  • 재테크
  • streamlit
  • chatgpt
  • 프롬프트엔지니어링
minimings 댓글 2 좋아요 0 조회수 268

codebase 안뜨는 경우

미해결

코딩 몰라도 OK! CursorAI로 시작하는 개발 생활 (웹/초급)

실습과정 따라하는 중에 codebase가 안뜨더라구요. 해결 방법을 찾으려해도 잘 안찾아져요..

  • react
  • 웹-디자인
  • firebase
  • no-code
  • cursor
  • vercel
dslee 댓글 1 좋아요 0 조회수 227

코랩 자동글쓰기

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님 연습을 하는데 코랩에서 코드가 자동으로 입력되서 연습하는데 방해가 되는거같아서요ㅜㅜ 도구 -> 편집기 -> 컨텍스트 기반 코드 완성 표기 체크를 껐는데도 코드가 생길때는 어떻게 해야하나요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
강샛별 댓글 2 좋아요 0 조회수 132

라벨 인코딩에서 오류가 납니다..

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

마지막 강의 영상 <정리>부분에서 데이터 불러오기 X_train = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype/X_train.csv ") y_train = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype/y_train.csv ") X_test = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype/X_test.csv ") 데이터 분리 n_train = X_ train.select _dtypes(exclude='object').copy() n_test = X_ test.select _dtypes(exclude='object').copy() c_train = X_ train.select _dtypes(include='object').copy() c_test = X_ test.select _dtypes(include='object').copy() 수치형 민맥스 스케일 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() n_train[cols] = scaler.fit _transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) 라벨인코딩 cols = ['workclass', 'education', 'marital.status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', ' native.country '] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: le = LabelEncoder() c_train[col] = le.fit _transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) 이 부분에서 이러한 에러가 납니다.. --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in _encode(values, uniques, encode, check_unknown) 112 try: --> 113 res = _encode_python(values, uniques, encode) 114 except TypeError: ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in _encode_python(values, uniques, encode) 60 if uniques is None: ---> 61 uniques = sorted(set(values)) 62 uniques = np.array(uniques, dtype=values.dtype) TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float' During handling of the above exception, another exception occurred: TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-95-295cc9604042> in <module> 7 for col in cols: 8 le = LabelEncoder() ----> 9 c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) 10 c_test[col] = le.transform(c_test[col]) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in fit_transform(self, y) 254 """ 255 y = column_or_1d(y, warn=True) --> 256 self.classes_, y = _encode(y, encode=True) 257 return y 258 ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in _encode(values, uniques, encode, check_unknown) 115 types = sorted(t.__qualname__ 116 for t in set(type(v) for v in values)) --> 117 raise TypeError("Encoders require their input to be uniformly " 118 f"strings or numbers. Got {types}") 119 return res TypeError: Encoders require their input to be uniformly strings or numbers. Got ['float', 'str']

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
보리과자 댓글 1 좋아요 0 조회수 78

메타태그 삽입 자동화

해결됨

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

일코님 안녕하세요. 한글에서 메타 태그를 활용해 보려고 합니다. 문서 정보에서 태그 넣기 자동화 할 수 있는 방법이 있을까요?

  • python
  • 한컴오피스
kun 댓글 1 좋아요 0 조회수 223

작업형2 모의문제2

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

노트북 빈칸으로 먼저 문제를 풀이하는 중에 결측값 처리를 행을 삭제하는 방식으로 처리하였습니다. 맨 마지막 y_test와 r2계수를 구하는 과정에서 삭제된 행만큼의 데이터가 맞지 않아 오류가 났는데 실제 실기 시험에서도 결측치가 있는 행을 삭제하면 안되는 것인가요?? 결측치는 반드시 다른 값으로 대체 해야 하는 것 인가요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
hara0203 댓글 1 좋아요 0 조회수 69

작업형 2번 관련 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 작업형2번 문제를 풀때 라벨인코딩하기 전이 정확도가 더 높으면 라벨인코딩이랑 one-hot 인코딩하기 전 baseline만 처리 한 후에 결과물을 제출하면되는걸까요? 실제 시험에서도 baseline만 처리하고 다른 라벨링을 안해도 되는지 문의드립니다!

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
hi 댓글 2 좋아요 0 조회수 85

빅분기 실기 제3유형 점수배분

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

빅분기 실기 제3유형 점수배분 문의드립니다. 제가 알기로는 제3유형이 30점인데 1-1, 1-2, 1-3 이렇게 있으면 각 1문제당 5점씩으로 반영되나요? 확인 해주시면 감사하겠습니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 322

4주차 숙제 질문

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

4-9 숙제 질문 안녕하세요! 청소 관련 문제에서 아래처럼 했는데 무한루프에 빠집니다.. 어디가 잘못된건지 모르겠어서 질문드려요! 감사합니다! def get_count_of_departments_cleaned_by_robot_vacuum(r, c, d, room_map): r_real = r c_real = c dr = [-1,0,1,0] dc = [0,1,0,-1] d_real = d count = 1 room_map[r][c] = 2 while True : stop = 0 while stop < 4: for i in range(4): d_real = (d_real+3)%4 r_fake = r_real + dr[d_real] c_fake = c_real + dc[d_real] if room_map[r_fake][c_fake] == 0 : count +=1 r_real = r_fake c_real = c_fake room_map[r_fake][c_fake] = 2 stop = 0 break else: stop += 1 d_real = (d_real+6)%4 r_real = r_real + dr[d_real] c_real = c_real + dc[d_real] if room_map[r_real][c_real] == 1: break return count

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
snoapple3 댓글 1 좋아요 0 조회수 120

print 에러 질문드립니다

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강의와 동일한 코드에서 이렇게 에러가 발생하는데 원인 알 수 있을까요? . 이 아니라 , 로 제대로 입력하고 아무리 해봐도 에러가 납니다. 혹시나 해서 print(a)로 해봐도 동일합니다

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
buzil12 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

listbox 예제 관련

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 listbox 예제 관련해서 마지막 앞 단어 할 때 listbox[-2]만 해도 나오는데 이렇게 해도 상관없을까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
수석 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

7회 작업형3 문제 1-3 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

문제에는 gender가 1인 확률이라고 명시하지 않았는데 왜 model.predict(test)<0.5하면 왜 틀리나요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김대현 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

스크랩핑 실습 중 Mac OS 인증서 문제

미해결

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)

asyncIO 스크랩핑 실습 중 macOS에서 SSL인증서 문제로 인해 추가적으로 인증서 설치 등을 진행해야 하더라구요. 아래와 같이 수정하여, 코드 실행에는 문제가 없었는데 비동기 예제이다보니 추가적으로 선언한 get_request를 사용 시 동기화 문제에서 자유로운지 궁금합니다. 제가 한 것은 아래와 같이 SSL 인증서 설치 (Python 3.13 ver) /Applications/Python\ 3.13/Install\ Certificates.command 일부 코드 수정 import ssl import certifi # 인증서 설정 ssl_context = ssl.create_default_context(cafile=cerfiti.where()) # 추가적으로 추가한 함수 def get_request(url): headers = {'User-Agent' : 'Mozila/5.0'} req = Request(url, headers=headers) return urlopen(req, context=ssl_context) async def fetch(url, executor): res = await loop.run_in_executor(executor, lambda: get_request(rul)) return res.read()

  • python
  • django
육칠팔구십 댓글 1 좋아요 0 조회수 150

logit()안에 들어가는 독립변수 관련 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

7회 작업형 3문제를 보면 glm('종소변수 ~ 독립변수1 + 독립변수2 + 독립변수3', data=df).fit() 이런식으로 작성하던데 분산분석에서는 ols('종속변수 ~ 독립변수1*독립변수2') 이렇게 하던데 어떨 때 독립변수를 +만 하는지, 어떨 때 독립변수를 *하는지 헷갈립니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김대현 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

기출6회 제2유형

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

아래 문제해설을 보니 pred = rf.predict(X_val) 로 반영 pred = rf.predict(test) 로 반영해도 문제없나요? # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro')

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 99

4회기출, 제2유형

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 마지막에 저희 행/열 확인하잖아요. 거기에서 2154 , 1이 나오는데 답변 행 : 2154 test 행 : 2154 동일하다는 걸 검증하는거죠? <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2154 entries, 0 to 2153 Data columns (total 10 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 2154 non-null int64 1 Gender 2154 non-null object 2 Ever_Married 2154 non-null object 3 Age 2154 non-null int64 4 Graduated 2154 non-null object 5 Profession 2154 non-null object 6 Work_Experience 2154 non-null float64 7 Spending_Score 2154 non-null object 8 Family_Size 2154 non-null float64 9 Var_1 2154 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(6) memory usage: 168.4+ KB ID pred 0 458989 2 1 458994 3 2 459000 3 3 459003 3 4 459005 1 ... ... ... 2149 467950 4 2150 467954 4 2151 467958 2 2152 467961 2 2153 467968 4 [2154 rows x 2 columns]

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

제2회 기출, 제2유형

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 제2회 기출, 제2유형 아래와같이 풀어봤는데 확인 부탁드립니다. 랜포활용 검증안함 검증은 어차피 시험에 반영안되고, 랜포밖에 할 줄 몰라서 이것만 암기했어요. 도저히 다른거 풀 자신이 없어서 시험 제2유형의 모든문제는 아래 패턴으로 진행하려합니다. 혹시 이렇게 진행해도되는지 문의드립니다. # 데이터 불러오기 import pandas as pd test = pd.read_csv("X_test.csv") train = pd.read_csv("X_train.csv") y_train = pd.read_csv("y_train.csv") X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape # train.info() # test.info() # y_train.info() target = y_train.pop('Reached.on.Time_Y.N') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis = 1) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(test) test_ID = test.pop('ID') submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv', index=False)

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
wlysh999 댓글 1 좋아요 0 조회수 77

2회기출, 제2유형

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출2회, 제2유형의 해설 관련 저는 아래 랜포사용해서 진행했는데, 아래와 같이 predic_proba 사용했으므로 1차원 배열로 바꿔줘야하나요? DataFrame 'pred' : pred[:,1] 해줘야 1차원으로 변경되는지 문의드립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(test) test_ID = test.pop('ID') submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv', index=False) # 랜덤포레스트 model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 79

인기 태그

인프런 TOP Writers

주간 인기글