연도별로 총 범죄 건수(범죄유형의 총합)의 월평균 값을 구한 후 그 값이 가장 큰 연도를 찾아, 해당 연도의 총 범죄 건수의 월평균 값을 출력하시오. (반올림하여 정수로 출력) 2020: 11, 2021: 9, 2022: 12, 2023: 9, 2024: 9 다음은 각 해당 년도별로 존재하는 월 데이터의 갯수입니다. 12개가 아니고 누락된 데이터가있더라구요 df['tot'] = df.loc[:,'강력범죄':'교통범죄'].sum(axis=1) df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'],format = '%Y년 %m월') dict = df.groupby(df.날짜.dt.year)['날짜'].count() df.groupby(df.날짜.dt.year)['tot'].mean() 저는 다음과 같이 코드를 작성하였는데 풀이노트북엔 / 12로 되어있더라구요,,, 뭐가 맞는건가요? mean으로하면 sum / 전체갯수 니까 값이 다른부분에 대해선 인지하고있습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 안녕하세요 선생님 범주형 변수를 C()로 감싸주는 부분 관련하여 질문드립니다. model = logit("Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() Gender는 범주형 변수이지만 숫자가 아닌 object형이니깐 아래코드처럼 C()로 묶지 않아도 되는지 궁금합니다. model = logit("Survived ~ Gender + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() 회귀, 로지스틱 회귀: 범주형변수이지만 숫자인 값에만 C() 분산분석: 안전하게 모두 C() 이해한 내용이 맞는지 궁금합니다. 감사합니다. 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
안녕하세요 선생님 작업형1 관련 질문이 있어 글 남깁니다. 작업형1 풀이 시, 문제가 아래와 같을 때 학교에서 교사 한 명당 맡은 학생 수가 가장 많은 학교를 찾고, 그 학교의 전체 교사 수를 구하시오. (정수 출력) 교사 한 명당 맡은 학생 수가 가장 많은 학교를 찾을 때, 꼭 코드를 이용해 학교이름을 찾을 필요는 없는거죠? 예를 들면 정렬을 이용해서 그냥 가장 많은 학교가 어딘지 찾고, 그걸 그대로 사용해서 (코드를 이용해 찾지않고) 그 학교의 전체 교사수를 찾아도 괜찮나요?
안녕하세요. 저는 다음과 같이 해석이 됩니다. 실제 시험에서도 이런 경우가 발생할 수 있을까요? 앞에서 부터 50%의 데이터와 'target'컬럼이 0 값을 가진 데이터만 활용해...라는 부분이 앞에서 부터 50%의 데이터... a.iloc[89] 데이터 1개 'target'컬럼이 0값을 가진 데이터... a에서 'target'컬럼이 0인 데이터는 cond = a['target'] == 0를 만족하는 a[cond] 데이터 59개 1.에서 찾은 데이터의 proline의 값 625 2.에서 찾은 59개 데이터의 proline 합 65827 따라서, (625+65827) / 60 = 1107.533333 에서 소수점 절사하면 1107
타입 3과 같은 경우 한문제당 3개 이상의 질문이 있고, 이것을 코드로 구한다음, 다음 장에서 1,2,3번의 답을 입력해서 제출하는 형식인데, 이 경우 시험환경에서 1,2,3번의 답을 외워서 다음 버튼을 누른후 숫자를 입력해서 제출하는 방법 외에는 없나요? 은근히 소숫점 3자리까지 검정통계량 구하기 뭐 이런 답들은 3문제의 답을 외우기가 어렵던데요 ㅠㅠ
작업형2 한가지 방법으로 풀기에서 기출 5번의 rmse 부분에 대한 질문입니다. # RMSE(Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) return mse ** 0.5 result = rmse(y_val, pred) print('\n rmse:', result) # RMSE(Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**0.5 print(rmse) 위의 부분은 원래 답이고, 아래 부분은 제가 작성한 부분입니다. 따로 함수를 안 만들고, 제가 작성한 방식으로 해도 괜찮은가요?
반복문+조건문 문제풀이 예제2번에서 2의 배수이거나 3의 배수에서 5의배수와 6의 배수를 빼라는 걸로 이해했습니다. 그래서 풀이는 2의 배수 : 1012 3의 배수 : 674 더하면 1686 이 되고 이중 6의 배수는 두 번 들어갔으니 6의 배수 : 337을 빼면 1349가 됩니다. 그 후 && 뒷항 조건을 적용하면 1349 에서 6의배수(337) 을 한 번 더 빼고 5의 배수중에서 숫자 5는 2와 3의 배수에 포함되지 않기 때문에 10의 배수 : 202 15의 배수 : 134 를 또 빼고 30의 배수는 한번만 뺏어야 되었는데 총 3번이 빠졌으니 30의 배수를 두 번 더하여 나온 값이 810 입니다. 혹시 풀이가 이게 맞을까요 ? 1012+674-337-337-202-134+67+67 = 810 다른 간단한 풀이도 있는지 궁금합니다.
풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, 배포까지) [풀스택 Part3]
- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요, 강사님. 항상 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 강의에서 docker-compose 작성해서 테스트하는 방법을 배웠습니다. version: "3" services: db: image: mysql:5.7 restart: always volumes: - ./mysqldata:/var/lib/mysql environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=funcoding - MYSQL_DATABASE=fundb ports: - "3306":"3306" 이런식의 docker-compose.yml을 작성을 했고, 볼륨 부분 설명중에 mysqldata 볼륨을 생성한 적이 없지만 이 docker-compose를 up하게 되면 실행되면서 /var/lib/mysql -> ./mysqldata 로 생성을 해준다고 설명을 해주신 것까진 이해가 됩니다. 앞선 강의에서도 -v 옵션을 통해서 배웠구요. 여기서 제가 궁금한건... 음.. 일단, volumes를 작성할 때 순서는 hostPC의 볼륨:docker container 내의 볼륨 순서로 되는 것으로 이해를 했구요, 이거는 -v 옵션도 마찬가지인거일 테구요. 그렇다면, 방향은 어떻게 설정이 되는건가요? 지금같은 경우엔 mysqldata볼륨이 없어서 오른쪽에서 왼쪽으로 이동을 해준건 이해를 했습니다. 하지만, 처음 저희가 /home/ubuntu/2021_DEV_HTML 에서 /usr/local/apahce2/htdocs 로 파일을 옮겨줄 때에는 둘 다 볼륨이 있는 상태였었는데 호스트pc에서 컨테이너 경로로 복사를 해줬습니다. 그래서 좀 혼돈이 오는 것 같습니다. 볼륨 옵션을 사용할 때의 복사의 from 과 to는 어떻게 설정이 되는 것인지 궁금합니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 만약 기출 3회 2유형에서 roc-auc 이지만 검증데이터를 안쓰면(검증과정을 생략한다면) predict_proba를 안하고 predict만 해서pred = rf.predict(test)만 해서 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv")만 해도 될까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 from scipy import stats랑 from scipy.stats import chi2_contingency 두가지의 차이점이 궁금합니다어떤건 scipy고 어떤건 scipy.stats인지 모르겟어요ㅠ
아 ! 사이킷런에서 제공하는 스케일은 대부분 데이프프레임을 입력인 줄은 알고 있으나, train은 컬럼명 지정이 아닌 train 데이터 전체를 사용하신 게 아녔었나용?? (이전 질문) 이상치에 민감하지 않도록 Rubust scaler 사용하실 때는 scaler = Rubustscaler() 하시고, scaler.fit _trasnform(train) scaler.transform(test) 하셨던 걸로 기억하는데 왜 여기서는 scaler.fit _transform(df[['socre']])로 진행하신 걸까요?
import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] x = new int[1000001]; int[] y = new int[1000001]; // 첫 번째 꼭짓점 int firstW = sc.nextInt() + 500000; int prevH = sc.nextInt() + 500000; int prevW = firstW; // 나머지 꼭짓점 for (int i = 1; i < n; i++) { int w = sc.nextInt() + 500000; int h = sc.nextInt() + 500000; if (prevW == w) { // 수직선 y[Math.min(prevH, h)]++; y[Math.max(prevH, h)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, w)]++; x[Math.max(prevW, w)]--; } prevW = w; prevH = h; } // 마지막 꼭짓점과 첫 번째 꼭짓점 연결 if (prevW == firstW) { // 수직선 y[Math.min(prevH, firstW)]++; y[Math.max(prevH, firstW)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, firstW)]++; x[Math.max(prevW, firstW)]--; } // 큰 값 찾기 int xMax = 0; int yMax = 0; for (int i = 1; i < 1000001; i++) { x[i] += x[i - 1]; // 이전 값이랑 누적합 y[i] += y[i - 1]; xMax = Math.max(x[i], xMax); // 큰 값 비교 yMax = Math.max(y[i], yMax); } System.out.println(Math.max(xMax, yMax)); } } 안녕하세요 17611번 문제 자바로 풀고있습니다. 백준 게시판과 인터넷에 공유된 풀이가 거의 없어 커뮤니티에 질문 올리게 되었습니다. 문제에서 주어진 예를 테스트 했을 때는 잘 작동하는데, 제출시에(40%쯤) '틀렸습니다' 라고 나옵니다. 해당 코드로는 작동하지 않는 반례 또는 식의 오류를 알려주세요. 감사합니다.
