barplot 함수는 범주형 변수와 연속형 변수 간의 관계를 설정합니다. 데이터는 막대의 길이가 특정 범주의 데이터 비율을 나타내는 직사각형 막대의 형태로 표시됩니다. 포인트 플롯은 막대 플롯과 유사하지만 채우기 막대를 나타내는 대신 데이터 포인트의 예상 값이 다른 축의 특정 높이에 있는 포인트로 표시됩니다. 범주형 데이터는 pointplot 또는 factorplot으로 알려진 더 높은 수준의 함수를 사용하여 범주형 산점도 또는 두 개의 개별 플롯을 사용하여 시각화할 수 있습니다. factorplot 함수는 kind 매개변수를

barplot 함수는 범주형 변수와 연속형 변수 간의 관계를 설정합니다. 데이터는 막대의 길이가 특정 범주의 데이터 비율을 나타내는 직사각형 막대의 형태로 표시됩니다. 포인트 플롯은 막대 플롯과 유사하지만 채우기 막대를 나타내는 대신 데이터 포인트의 예상 값이 다른 축의 특정 높이에 있는 포인트로 표시됩니다. 범주형 데이터는 pointplot 또는 factorplot으로 알려진 더 높은 수준의 기능을 사용하여 범주형 산점도 또는 두 개의 개별 플롯을 사용하여 시각화할 수 있습니다. factorplot 함수는 kind 매개변수를

Seaborn은 데이터 시각화에 도움이 되는 라이브러리입니다. 맞춤형 테마와 고급 인터페이스가 함께 제공됩니다. 회귀 모델을 구축할 때 다중 공선성이 확인됩니다. 이는 연속 변수의 모든 다른 조합 사이에 존재하는 상관 관계를 이해해야 하기 때문입니다. 변수 사이에 다중 공선성이 존재하는 경우 데이터에서 제거되었는지 확인해야 합니다. 여기서 regpot 및 implot 기능이 작동합니다. 선형 회귀에서 변수 간의 선형 관계를 시각화하는 데 도움이 됩니다. regplot 함수는 다양한 형식의 변수 x 및 y에 대한 값을 허용하며 여

회귀 모델을 구축할 때 다중 공선성이 확인됩니다. 이는 연속 변수의 모든 다른 조합 사이에 존재하는 상관 관계를 이해해야 하기 때문입니다. 변수 사이에 다중공선성이 존재하는 경우 데이터에서 제거되었는지 확인해야 합니다. 여기서 regpot 및 implot 기능이 작동합니다. 선형 회귀에서 변수 간의 선형 관계를 시각화하는 데 도움이 됩니다. regplot 함수는 다양한 형식의 변수 x 및 y에 대한 값을 허용하며 여기에는 numpy 배열, pandas 시리즈 개체, 변수에 대한 참조 또는 pandas 데이터 프레임의 값이 포함됩

SciPy는 두 값에 대한 순열 및 조합을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. SciPy의 special 클래스에 존재하는 perm이라는 함수를 사용합니다. perm 함수의 구문 scipy.special.perm(N, k) 값 집합에 대한 순열 수행은 다음과 같습니다. 예시 from scipy.special import perm my_permute = perm(6, 2, exact = True) print("The permutation of 6 and 2 is ") print(my_permute) 출력

회귀 모델을 구축할 때 다중 공선성이 확인됩니다. 이는 연속 변수의 모든 다른 조합 사이에 존재하는 상관 관계를 이해해야 하기 때문입니다. 변수 사이에 다중공선성이 존재하는 경우 데이터에서 제거되었는지 확인해야 합니다. 현실 세계의 데이터는 일반적으로 비선형입니다. 이러한 비선형 데이터를 모델에 맞추는 메커니즘을 찾아야 합니다. 이 데이터를 시각화하기 위해 Anscombe의 데이터세트를 사용할 것입니다. impllot 기능은 비선형 데이터와 함께 사용됩니다. − 예 import pandas as pd import seaborn

데이터 전처리는 데이터 정리, 유효하지 않은 데이터 제거, 노이즈 제거, 데이터를 관련 값으로 교체하는 등의 작업을 의미합니다. 이것이 항상 텍스트 데이터를 의미하는 것은 아닙니다. 이미지나 비디오 처리도 가능합니다. 데이터 전처리는 기본적으로 모든 데이터(다양한 리소스 또는 단일 리소스에서 수집됨)를 공통 형식 또는 단일 데이터 세트(데이터 유형에 따라 다름)로 수집하는 작업을 의미합니다. 실제 데이터는 결코 이상적이지 않으므로 데이터에 누락된 셀, 오류, 이상값, 열 불일치 등이 있을 가능성이 있습니다. 경우에 따라 이미지가

히스테리시스는 결과의 지연 효과를 나타냅니다. 임계값과 관련하여 히스테리시스는 특정 낮은 임계값 이상 또는 높은 임계값 이상의 영역을 나타냅니다. 영역을 나타냅니다. 자신감이 넘치는 성격입니다. 히스테리시스의 도움으로 이미지의 개체 가장자리 외부의 노이즈를 무시할 수 있습니다. scikit-learn 라이브러리를 사용하여 히스테리시스 임계값을 달성하는 방법을 살펴보겠습니다. 예시 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data, filters fig, ax = plt.subp

R, G, B 값이 변경되어 원본 이미지에 적용되어 원하는 색조를 얻습니다. 아래는 scikit-learn을 사용하여 동일한 것을 구현하는 Python 프로그램입니다. 일반적으로 sklearn으로 알려진 Scikit-learn은 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위해 사용되는 Python 라이브러리입니다. − 예 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data from skimage import color path = "path to puppy_1.jpg" ori

NumPy는 숫자 파이썬을 나타냅니다. 다차원 배열 개체와 배열 처리에 도움이 되는 여러 메서드가 포함된 라이브러리입니다. NumPy는 배열에서 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. SciPy, Matplotlib 등과 같은 패키지와 함께 사용됩니다. NumPy+Matplotlib는 MatLab의 대안으로 이해할 수 있습니다. 누구나 사용할 수 있는 오픈 소스 패키지입니다. 표준 Python 배포에는 기본적으로 NumPy 패키지가 포함되어 있지 않습니다. 패키지는 인스톨러 pip를 이용하여 별도로 설치해야 합니다. W

고유한 값 목록이 있고 각 숫자를 내림차순으로 제거하려고 한다고 가정합니다. 삭제된 순서대로 숫자의 인덱스를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 nums =[4, 6, 2, 5, 3, 1]과 같으면 1을 삭제하면 출력은 [5, 2, 3, 0, 1, 0]이 되므로 배열은 [ 4, 6, 2, 5, 3], 그런 다음 2를 제거하고 배열은 [4, 6, 5, 3]이고 3을 제거하면 [4, 6, 5]가 되고 4를 제거하면 [6, 5]가 됩니다. , 5, [6]을 제거하고 마지막으로 6을 제거합니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다

무방향 그래프가 있다고 가정하고 그 안에 홀수 길이의 사이클을 찾을 수 있는지 여부를 확인해야 합니다. 따라서 입력이 adj_list =[[1, 2], [0, 3, 4], [0, 3, 4], [1, 2, 4], [1, 2, 3]] [0, 1, 3, 4, 2], [1, 3, 4], [2, 3, 4]와 같은 홀수 길이 주기가 있으므로 출력은 True가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − dfs() 함수를 정의합니다. 노드가 필요합니다. 노드가 경로에 있으면 (i - 경로[노드])가 홀수인 경우 tru

사전이라는 단어 목록이 있고 또 다른 두 개의 문자열 시작과 끝이 있다고 가정합니다. 우리는 한 번에 한 문자를 변경하여 처음부터 끝까지 도달하기를 원하며 각 결과 단어도 사전에 있어야 합니다. 단어는 대소문자를 구분합니다. 따라서 우리는 마지막에 도달하는 데 필요한 최소 단계 수를 찾아야 합니다. 가능하지 않으면 -1을 반환합니다. 따라서 입력이 사전 =[may, ray, rat] start =rat end =may와 같으면 다음 경로를 선택할 수 있으므로 출력은 3이 됩니다. [rat , 레이, 할 수 있습니다]. 이 문제를

숫자와 모서리 목록이 있다고 가정합니다. 이 n개의 서로 다른 노드는 0에서 N으로 레이블이 지정됩니다. 이 노드는 네트워크를 형성하고 있습니다. 각 간선은 무방향 그래프의 형태(a, b, t)이며, 이는 우리가 b 또는 b에서 a로 메시지를 보내려고 하면 t 시간이 걸린다는 것을 나타냅니다. 노드가 메시지를 받으면 즉시 이웃 노드로 메시지를 플러딩합니다. 모든 노드가 연결되어 있으면 모든 노드가 노드 0에서 시작하는 메시지를 수신하는 데 걸리는 시간을 찾아야 합니다. 3에서 메시지를 수신하는 데 3 + 4 + 2 =9 시간이 걸

단어 목록과 다른 값 k가 있다고 가정합니다. 정확히 k개의 다른 단어가 있도록 주어진 단어에서 하위 목록의 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 단어 =[Kolkata, Delhi, Delhi, Kolkata] k =2와 같은 경우 다음 하위 목록에 2개의 고유 단어가 있으므로 출력은 5가 됩니다. [Kolkata , 델리], [델리, 콜카타],[콜카타,델리,델리], [델리,델리,콜카타], [콜카타, Delhi,Delhi,Kolkata]가 있지만 [Delhi,Delhi]는 고유한 단어가 하나뿐이므로 그렇지 않습니다. 이 문제를

nums라는 고유 숫자 목록이 있다고 가정하고 (i, j)와 같은 부분 집합의 모든 요소 쌍이 i % j =0 또는 j % i =0을 충족하는 가장 큰 부분 집합을 찾아야 합니다. 그래서 우리는 이 하위 집합의 크기를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 nums =[3, 6, 12, 24, 26, 39]와 같으면 가장 큰 유효한 부분 집합이 [3, 6, 12, 24]이므로 출력은 4가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − dp :=크기 숫자 목록 및 1로 채우기 목록 번호 정렬 n :=숫자 크기 n <=1이면

네 개의 숫자 n, b, c가 있다고 가정합니다. 우리는 a, b 또는 c로 나눌 수 있는 정렬된 수열의 n번째(0인덱싱된) 항을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 n =8 a =3 b =7 c =9와 같으면 시퀀스의 처음 9개 항이 [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14이므로 출력은 18이 됩니다. , 15, 18]. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − , b, c의 최소값이 1과 같으면 반환 n ab :=lcm(a, b), bc :=lcm(b, c), ca :=lcm(a, c) abc :=lcm(ab,

숫자 n이 있다고 가정하고 (3 x n) 블록을 1 x 2 도미노로 채울 수 있는 방법의 수를 찾아야 합니다. 필요할 때 도미노를 회전시킬 수 있습니다. 대답이 매우 크면 이 모드를 10^9 + 7로 반환합니다. 따라서 입력이 n =4와 같으면 출력은 11이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − m =10^9 + 7 n이 홀수이면 0을 반환 cs :=1, OS :=0 2~n 범위의 i에 대해 2만큼 증가, do cs :=3 * cs + os os :=2 * cs + os cs 모드 m 반환 예

0이 물을 나타내고 1이 땅을 나타내는 이진 행렬이 있다고 가정합니다. 이제 우리는 물에서 맨하탄 거리가 가장 긴 땅을 찾아 최종적으로 거리를 반환해야 합니다. 따라서 입력이 다음과 같으면 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 [0,0] 셀의 맨해튼 거리가 물에서 3이므로 출력은 3이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − A가 비어 있으면 0을 반환 R :=행렬의 행 개수, C :=행렬의 열 개수 거리:=R x C 차수의 행렬이고 0으로 채워짐 q :=일부 쌍(r, c

색상 목록(R, G, B)이 있다고 가정합니다. 이제 두 개의 다른 색상이 나란히 있으면 세 번째 색상의 단일 색상 항목으로 변환할 수 있습니다. 그러한 변환의 가능한 시퀀스 후에 남아 있는 가장 작은 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 색상 =[G, R, G, B, R]와 같으면 출력은 아래와 같이 변환할 수 있으므로 1이 됩니다 - 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − n :=색상 크기 색상에 고유한 색상이 하나만 있는 경우 반환 n n <=1이면 반환 n x :=0 d :=키 값 쌍이 있는 맵 {