timeit 쓸 때는 만들었던 함수를 재사용 할 수는 없는지?
해결됨
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 기초부터 고급까지
timeit의 stat 과 setup을 문자열로 전달해 줄 때 강의에는 기존에 만들어둔 함수를 쓰지 않고 동일한 함수를 문자열로 다시 작성하여 실행시간을 측정 하셨는데, 문자열로 재 작성하지 않고 기존에 만든 함수를 이용할 수는 없나요?
- python
- 알고리즘
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해결됨
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 기초부터 고급까지
timeit의 stat 과 setup을 문자열로 전달해 줄 때 강의에는 기존에 만들어둔 함수를 쓰지 않고 동일한 함수를 문자열로 다시 작성하여 실행시간을 측정 하셨는데, 문자열로 재 작성하지 않고 기존에 만든 함수를 이용할 수는 없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상 강의듣는데 지금 왜이렇게 튕기죠ㅠㅠㅠㅠ 열번 넘게 시도하는데 계속 튕겨나가서 시청을 못하네요ㅠㅠ
해결됨
[React 1부] 만들고 비교하며 학습하는 React
안녕하세요 강사님 바닐라 자바스크립트로 프로젝트를 진행할때 class를 이용해서 이를테면, export default class SearchFormView extends View { constructor(){ super(qs("#search-form-view")) this.resetElement = qs("[type=reset]", this.element) this.showResetButton(false) console.log(this.element, "111") } showResetButton(visible = true){ this.resetElement.style .display = visible ? "block" : "none" } } 와 같이 필요한 속성을 객체의 형태로 저장하고 class를 통해 만들어낸 객체에서 필요한 속성을 꺼내는 방식으로 프로그래밍을 진행하셨는데 이렇게 코딩을 해야하는 이유가 무엇인가요? 직관적으로 와닿지가 않아서 그렇습니다 ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 교재 117쪽 df.sum(axis=1)로 한거.... >>>>>>>>>> 방향으로 계산한 값 아닌가요? 그런데 3 8850 4 7950 이런식으로 어떻게 나오나요?ㅜㅜ 도저히 공부하다가 이해가 안되서요!
해결됨
[React 1부] 만들고 비교하며 학습하는 React
안녕하세요 강사님 강의는 단일 페이지에 대해서 mvc 패턴을 잡을 때 하나의 페이지를 대상으로 controller views helpers.js, main.js, storage.js, Store.js를 만드셨는데 여러개의 페이지가 연결된 상황에서 여러 페이지를 동시에 작업하는 경우.. 폴더 구조가 어떻게 되는 건지 궁금합니다. 그러니깐.. 하나의 helpers, 하나의 storage, 하나의 Store.js를 만들고 거기 안에 여러 페이지에서 쓰는 로직들을 다 때려박는건지 아니면 각각의 페이지에 대해서 폴더를 만들고 helpers, storage, Store 같은 것을 각각 다 따로 만드는건지 현업에서 프로젝트는 어떻게 진행하는건지 궁금합니다!
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
섹선1에 한글 파일을 불러올 때마다 뜨는 팝업 조치하고 있는데 컴퓨터\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\HNC\HwpAutomation\Modules 이 레지스트리 경로가 없습니다..ㅠ 저희 기관은 한글 2014를 아직 사용하고 있는데 이전 버전이라서 없는 걸까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 기본편
[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] 1. 클래스와 데이터 26p 최상단 Student students = new Student[2]이 옳바른 문장인것인가요? 강의 내용처럼 객체로 배열을 만드는 상황이라면 Student[] students = new Student[2] 이렇게 바꿔야되는 것이 아닌지 궁금합니다.
미해결
Do it! 알고리즘 코딩테스트 with JAVA
영상에서 탐색 순서가 1 > 3 > 4 > 6 > 2 > 5 로 되어있는데 왜 5 > 2 가 아닌 2 > 5가 되는지 궁금합니다. 진행 되는 순서가 노드를 넣고 > 노드를 꺼내고 가 맞지 않나요? 아님 2 > 5로 되어도 상관 없는건가요?
해결됨
실전! 스프링 부트와 JPA 활용2 - API 개발과 성능 최적화
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 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/아니오) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] MemberApiController.java MemberService.java 쿼리 실행이 select - update - select가 로그에 출력될꺼라고 예상 했는데 실제 로그는 select - update 까지만 출력되는데 이유를 알 수 있을까요?
미해결
스프링 MVC 1편 - 백엔드 웹 개발 핵심 기술
서블릿 컨테이너가 Request와 Response, 서블릿을 생성하고 관리해준다고 하셨는데 서블릿 컨테이너가 생성하는 객체들의 참조 변수는 해당 객체의 최상위 타입인가요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test_size 와 random_state를 정하는 기준이 따로 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 전처리 할때 컬럼의 고유값 개수를 알아보는 이유가 인코딩을 어떻게 할지를 알아보려고 한다고 이해하면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. roc_auc_score문자형에서 양의 값이 두번째 컬럼인 B일 확률을 의미하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 이런 오류가 나는 지 궁금합니다 . 그리고 혹시 오타가 난 채로 실행을 했을 때 이를 정정할 수 있는 방법도 있을까요? 예를 들어, teest = test.pop['CLIENTNUM'] 이렇게 실행을 해버렸을 때 다시 정정가능한 방법있나요?
미해결
FastAPI 완벽 가이드
'FastAPI에서 StaticFiles 클래스를 이용한 정적 파일 다루기' 수업 끝에 url_for 다음시간에 알려주신다고 영상이 끝나는데, 해당 강의영상은 어디에서 볼 수 있을까요? ps. 수업 너무 알차게 잘 듣고 있습니다 :)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cols = train.select_dtypes(include = 'object') 이런식으로 코드를 작성해서 전처리를 하면 문제가 생기나요?
미해결
스프링 MVC 1편 - 백엔드 웹 개발 핵심 기술
protected service()를 오버라이딩 해주는 이유가 서블릿 컨테이너가 Servlet 인터페이스와 의존관계에 있기 때문에, Http 요청이 오면 Servlet.service()와 같이 service를 호출하면 HttpServlet 클래스에 오버라이딩된 public service()가 실행되고 public service()에서 protected service()를 호출하니까 protected service()를 저희가 원하는 동작을 하도록 오버라이딩 해서 사용하는 거 맞을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 섹션11 작업형2에서 문의드리고 싶은 것이 있습니다. 아래 코드에서 train[cols]와 같이 cols를 선택하여 train 데이터셋을 분할하였음에도 불구하고, model.fit(X_tr[cols], y_tr)과 같이 모델학습 시에 파라미터에 값을 넣을 때도 반드시 따로 cols를 선택해서 입력해야 하나요? 그리고, train 데이터셋에서 과적합을 방지하기 위해 id를 제거할 경우, 반드시 test 데이터셋도 동일하게 id 컬럼을 제거해줘야 하나요? 위 두 가지 문의드립니다. ############ from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.2, random_state = 0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit (X_tr[cols], y_tr) pred = model.predict_proba(X_val[cols])
미해결
스프링 MVC 1편 - 백엔드 웹 개발 핵심 기술
[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] 아래와 같은 코드를 한번 해봤습니다. 제 생각대로라면 RequestMappingHandlerMapping에 MyHttpRequestHalder가 등록되어 getHandler시 가져오고 이것을 getHandlerAdapter가 HttpRequestHandlerAdapter를 찾아 handleRequest를 수행해 줄것이라 생각했는데 생각처럼 동작하지 않네요. handler와 adapter는 인터페이스로 되어 있어 어떤조합이든 되는게 아니었나요? 좀 헷갈립니다. @Controller @RequestMapping("/springmvc/request-handler") public class MyHttpRequestHandler implements HttpRequestHandler { @Override public void handleRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { response.getWriter().write("ok"); } }
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 섹션11 예시 문제를 아래와 같이 작성해보았는데, 모델을 통해 예측한 결과의 데이터프레임 shape이 평가용 데이터 개수와 동일하지 않고 학습용 데이터 개수와 동일하게 생성되었습니다. 아래 코드의 어떤 부분에서 실수한 것인지 문의드립니다ㅠㅠ ############################ import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 # 결측치 채우기 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].mean()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].mean()) # 회원 ID 제거, test 데이터셋의 id는 일단 남겨둠 # train = train.drop(['회원ID'], axis = 1) # test_id = test.pop('회원ID') # 타겟 데이터 분리 X_train = train.drop(['성별'], axis = 1) y_train = train['성별'] # 수치형 데이터, 범주형 데이터 구분 n_train = X_ train.select _dtypes(exclude = 'object') c_train = X_ train.select _dtypes(include = 'object') n_test = test.select _dtypes(exclude = 'object') c_test = test.select _dtypes(include = 'object') # 수치형 데이터 Standard Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler cols = list(n_train.columns) scaler = StandardScaler() n_train[cols] = pd.DataFrame( scaler.fit _transform(n_train[cols])) n_test[cols] = pd.DataFrame(scaler.transform(n_test[cols])) # 범주형 데이터 Label Encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = list(c_train.columns) for col in cols: le = LabelEncoder() c_train[col] = le.fit _transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) # 데이터들 다시 합침 X_train = pd.concat([n_train, c_train], axis = 1) test = pd.concat([n_train, c_train], axis = 1) # train 데이터, validation 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size = 0.15, random_state = 0) # RandomForest 수행 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) # 검증 from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) #################### # baseline : 0.6064200601928629 # 회원 ID 제거 안 함 : 0.6098212640501197 # 실제 예측 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred }) submit.to _csv("result.csv", index = False) result = pd.read _csv("result.csv") print(result.shape) # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to _csv("result.csv", index=False)