집합(SET) 활용하여 차집합 개념은 잘 이해했습니다. a-b 가 존재할 경우 레이블 인코딩 하면 문제가 없는 것 b-a 존재할 경우 학습시 b에 존재하는 컬럼이 인코딩이 안되는 문제! 이럴 경우엔 axis=0(열)로 합해서 인코딩 후 다시 분리하는 방법이 있다고 하셨는데 그렇게 하지않고 인코딩 할때 fit을 b(test) 로 하고 트랜스폼을 a(train)으로 하면 무슨 문제가 발생할까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 책은 따로 구매하지않고 강의만 보고 진행할 생각인데 그럼 책에 있는 미션일 경우 그냥 끝이나는 건가요? 아니면 문제는 제공되나요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 스레드 풀 로그 관련 얘기하셨는데 스프링 강의에서 엑츄에이터.그라파나 얘기를 한적 있다고 하는데 어느 강의에서 어느 부분인가요?
n = int(input()) c = [] for _ in range(n): b = int(input()) c.append(b) def DFS(L,first,second,third): global best a = max(first,second,third) - min(first,second,third) if a >= best: return if L == n: if a < best: best = a else: for i in range(n): if ch[i] == 0: ch[i] = 1 DFS(L+1,first+c[i],second,third) DFS(L+1,first,second+c[i],third) DFS(L+1,first,second,third+c[i]) ch[i] = 0 ch = [0] * n best = 10000000000000 DFS(0,0,0,0) print(best)
문제에 대한 정리가 필요해 질문 남깁니다. 결국 문제는 1명, 2명, 3명 이렇게 차례대로 모였을 때 1명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : n1 2명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : n2 n명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : nn 이런 최소값을 원하는 문제인거죠? 그래서 1번 아이디어로 구현 했을 경우에는 모든 좌표에 대해서 1명 모일 때 , 2명 모일 때 반복하면서 모든 경우의 수를 찾아가는 가는 방법이고 2번 아이디어의 경우는 모든 좌표를 볼 필요 없이 각각의 집 좌표만 보면 된다라는 생각을 해서 각각의 집 좌표로 비교해서 경우의 수를 찾는 방법이고 3번 아이디어는 각각의 집 좌표들을 모두 비교할 필요 없이 정렬 후 인원의 수 만큼 돌면서 작은 값이면 바꿔준다 방법이고 이런 느낌으로 접근을 한게 맞는 걸까요?
안녕하세요 강사님 🙂 너무너무 잘 듣고 있습니다. 좀 바보같은 질문일 수도 있는데, CPU 가 하드웨어적으로 다른 스레드의 접근을 막고 한 연산 안에서 "값 확인, 값 변경" 을 진행한다고 이해했습니다. 혹시 멀티코어에서 더라도 별다른 문제가 발생하진 않나요? 가령 두 하드웨어가 연산을 따로따로 하며 서로를 인식하고 있지 않으니까, 동시에 "한 연산"을 수행해서, "값 확인 및 변경" 역시 정확히 동시에 진행된다면 충돌이 나지 않을까? 싶은 생각이 들었습니다. 제가 잘 못찾은건지 질문이 말도 안되는건진 모르겠지만 찾아봐도 잘 나오질 않아서, 질문을 드려보게 되었습니다 ㅠ
작업형1 모의문제3 문제9관련 질문입니다. 해설을 보고 코드를 작성했는데, 결과값이 11이 아니라 np.int32(11)로 나옵니다. 무엇이 잘못되었을까요? 문제9 구독(subscribed) 월별로 데이터 개수를 구한 뒤 가장 작은 구독 수가 있는 월을 구하시오 # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df['subscribed']=pd.to_datetime(df['subscribed']) df['year']= df['subscribed'].dt.year df['month']= df['subscribed'].dt.month df['day'] =df['subscribed'].dt.day df= df.groupby('month').count() df.sort_values('subscribed').index[0] =>np.int32(11)
문제3을 풀다가 궁금한 부분이 생겨서 질문합니다. f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환하는 과정에서 1,2,3을 문자형으로 했을 때는 제대로 나오는데, 숫자형으로 진행하면 오류가 납니다. 아래 제 제가 작성한 코드와 오류 내용입니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) # f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 # print(df.head(10)) df['f3']=df['f3'].fillna(0) df['f3']=df['f3'].replace('silver',1) df['f3']=df['f3'].replace('gold',2) df['f3']=df['f3'].replace('vip',3) # print(df.head(10)) #총 합을 정수형으로 출력하시오 # print(df.info()) df['f3']=df['f3'].astype('int') # print(df.info()) print(sum(df['f3'])) 출력값 =>133 <ipython-input-136-3e83f178c7e6>:20: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3']=df['f3'].replace('vip',3) 마지막 방법으로 알려주신 sum의 방법의 경우 문제에서 제시하는 값을 변환하고 총 합을 출력하라는 지시에서 값을 실제로 변환하지는 않은 것 같은데.. 답만 맞으면 괜찮은 걸까요? # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) # f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 r1=sum(df['f3']=='silver')*1 r2=sum(df['f3']=='gold')*2 r3=sum(df['f3']=='vip')*3 print(r1+r2+r3) => 133
즉, 메인스레드가 하나의 스레드가 아닌 여러개 스레드 각 스레드마다 조인을 걸 수 있겠죠. 조인을 겁니다. 각스레드의 작업이 끝나게될때까지 메인 스레드는 계속 대기하게되겠죠 각 스레드가 작업이 종료되면 그 때 메인 스레드는 대기에서 빠져나오지만 나머지 스레드가 다시 모든 작업이 종료될 때 까지는 대기해야되겠죠? 라고 하시면서 실행을 재개하는 흐름을 반복한다. 라는 4번 내용을 읽었습니다. 즉, 저 설명 내용이 각 스레드가 join 이 걸려서 join 이 걸린 스레드들이 작업이 종료되면 그 때 메인스레드는 대기 즉, wait 상태에서 나오고 runnable 상태가 되는거라고 이해했습니다. 그런데 다음 설명에서 스레드는 대기에서 빠져나오지만 나머지 스레드가 다시 모든 작업이 종료될 때 까지는 대기해야되겠죠? 라는 설명이 이해가 잘 안가는데요 각 스레드가 종료됨에따라 메인스레드가 대기에서 빠져 runnable 상태가 되지만... 나머지 스레가 다시 모든 작업이 종료될때까지 대기????? ... 이미 메인을 제외한 모든 스레드들이 작업이 끝났는데 어떻게 또 종료될때까지 대기하는거죠? 이전 강의에서 한번 사용한 스레드는 재사용이 불가능하다고 하셨습니다
안녕하세요. 현재 섹션 3 [작업형1] 판다스 updated 2025.4를 학습중입니다. 판다스 6,7은 시계열 데이터 인데.. 자료에는 ["시계열 데이터" 부분은 마지막으로 옮겼습니다.]고 되어있고 Section19~21 내용은 어떤 강의를 보아야 하는지 모르겠습니다.