문제 데이터 사전에 대해 다양한 계산(예:최소값, 최대값, 정렬 등)을 수행하려고 합니다. 해결책. 테니스 선수와 그랜드슬램 타이틀이 포함된 사전을 만들 것입니다. PlayerTitles = {    'Federer': 20,    'Nadal': 20,    'Djokovic': 17,    'Murray': 3,    'Theim' : 1,    &

x, y 및 z가 있는 문자열 s가 있다고 가정하면 i개의 x 문자, j개의 y 문자, 그 뒤에 오는 y 문자가 있는 부분 시퀀스의 수를 찾아야 합니다. k개의 z 문자 수, 여기서 i, j, k ≥ 1. 따라서 입력이 s =xxyz와 같으면 두 개의 xyz와 하나의 xxyz를 만들 수 있으므로 출력은 3이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. n :=s의 크기 x :=0, y :=0, z :=0 0에서 n 사이의 i에 대해 수행 개수 :=0 s[i]가 x와 같으면 x :=x

소개 unpacking의 기본적인 제한 사항 중 하나는 unpacking하는 sequence의 길이를 미리 알고 있어야 한다는 것입니다. 그것을 하는 방법.. random_numbers = [0, 1, 5, 9, 17, 12, 7, 10, 3, 2] random_numbers_descending = sorted(random_numbers, reverse=True) print(f"Output \n*** {random_numbers_descending}") 출력 *** [17, 12, 10, 9, 7, 5, 3, 2

두 개의 단일 연결 목록 L1과 L2가 있다고 가정하고 각각은 최하위 자릿수를 나타내는 숫자를 먼저 나타내므로 합산 연결 목록을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 L1 =[5,6,4] L2 =[2,4,8]과 같으면 출력은 [7, 0, 3, 1, ]가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. 캐리 :=0 res :=값이 0인 새 노드 curr :=res L1이 비어 있지 않거나 L2가 비어 있지 않거나 캐리가 0이 아닌 동안 do l0_val :=L1이 비어 있지 않으면 L1의 값, 그렇지

소개 데이터 분석 중에 수행하는 가장 기본적이고 일반적인 작업 중 하나는 그룹 내 일부 열의 가장 큰 값을 포함하는 행을 선택하는 것입니다. 이번 포스트에서는 DataFrame 내에서 각 그룹 중 가장 큰 그룹을 찾는 방법을 알려드리겠습니다. 문제.. 먼저 작업을 이해하고 영화 데이터 세트가 제공되고 인기도에 따라 매년 가장 인기 있는 영화를 나열하도록 요청받았다고 가정합니다. 그것을 하는 방법.. 1.데이터 준비. Google은 데이터 세트로 가득 차 있습니다. 저는 종종 kaggle.com을 사용하여 데이터 분석에 필요한

두 개의 문자열 S와 T가 있다고 가정하고 T에서 S의 아나그램의 모든 시작 인덱스를 찾아야 합니다. 문자열은 소문자로만 구성되며 두 문자열 S와 T의 길이는 20과 100보다 크지 않습니다. 따라서 입력이 S =cab T =bcabxabc와 같으면 출력은 하위 문자열 bca, cab 및 abc와 같이 [0, 1, 5, ]가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. 맵 정의 m, n :=s의 크기, 왼쪽으로 설정 :=0, 오른쪽으로 :=0, 카운터 :=p의 크기 배열 정의 p의 문자 빈도를 맵 m

소개 실제 기업 비즈니스 환경에서 대부분의 데이터는 텍스트 또는 Excel 파일로 저장되지 않을 수 있습니다. Oracle, SQL Server, PostgreSQL 및 MySQL과 같은 SQL 기반 관계형 데이터베이스가 널리 사용되고 있으며 많은 대체 데이터베이스가 널리 보급되었습니다. 데이터베이스 선택은 일반적으로 애플리케이션의 성능, 데이터 무결성 및 확장성 요구 사항에 따라 다릅니다. 그것을 하는 방법.. 이 예제에서는 sqlite3 데이터베이스를 만드는 방법을 설명합니다. sqllite는 기본적으로 python 설치와

문제. 파이썬에서 파일을 비교해야 합니다. 해결책.. python의 filecmp 모듈은 파일과 디렉토리를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 1. cmp(file1, file2[, shallow]) filecmp file1과 file2를 비교하여 동일하면 True, 일치하지 않으면 False를 반환합니다. 기본적으로 os.stat()에 의해 반환된 것과 동일한 속성을 가진 파일은 동일한 것으로 간주됩니다. Shallow가 제공되지 않거나 True이면 동일한 통계 서명을 가진 파일이 동일한 것으로 간주됩니다. cmpfiles(d

해결책.. linecache 모듈은 메모리에서 별도의 줄로 구문 분석된 파일 내용을 보유하는 캐시를 구현합니다. linecache 모듈은 목록을 인덱싱하여 줄을 반환하고 파일을 반복적으로 읽고 원하는 줄을 찾기 위해 줄을 구문 분석하는 데 드는 시간을 절약합니다. lincecache 모듈은 같은 파일에서 여러 줄을 찾을 때 매우 유용합니다. 테스트 데이터를 준비합니다. 이 텍스트는 Google을 사용하여 샘플 텍스트를 검색하면 얻을 수 있습니다. 솔직히 말해서 매우 현명하고 그 이유는 정확하며 이 두 가지가 웹사이트를 사용하

소개.. 파일에 매핑될 때 메모리 매핑으로 약칭되는 MMAP는 정상적인 I/O 기능으로 데이터에 액세스하는 대신 운영 체제 가상 메모리를 사용하여 파일 시스템의 데이터에 직접 액세스합니다. 각 액세스에 대해 별도의 시스템 호출을 수행하거나 버퍼 간에 데이터를 복사할 필요가 없으므로 I/O 성능이 향상됩니다. 사실 메모리에 생성된 SQLlite 데이터베이스와 같이 메모리에 있는 모든 항목은 디스크에 비해 성능이 더 좋습니다. 메모리 매핑된 파일은 수행하려는 작업에 따라 변경 가능한 문자열 또는 파일과 유사한 개체로 처리될 수 있

소개... 대기열 모듈은 다중 스레드 프로그래밍에 적합한 FIFO(선입선출), LIFO(후입선출) 데이터 구조를 제공합니다. 큐는 데이터 또는 광범위한 정보를 전달하는 데 사용할 수 있습니다. 세션 세부 정보, 경로, 변수, .. 생성자와 소비자 스레드 사이를 안전하게 보호합니다. 잠금은 일반적으로 호출자에 대해 처리됩니다. 참고 참고:이 토론에서는 대기열의 일반적인 특성을 이미 이해하고 있다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우 계속하기 전에 참고 문헌 중 일부를 읽을 수 있습니다. 1. 기본 FIFO 대기열을 구현해 보겠습니다.

문제 문자열에서 텍스트 패턴을 검색하고 바꾸려고 합니다. 매우 단순한 리터럴 패턴이 있는 경우 str.replace() 메서드를 사용하는 것이 최적의 솔루션입니다. 예시 def sample(): yield 'Is' yield 'USA' yield 'Colder' yield 'Than' yield 'Canada?' text = ' '.join(sample()) print(f"Output \n {text}") 출력 Is USA

문제.. 특정 텍스트 패턴에 대한 문자열의 시작 또는 끝을 확인해야 한다고 가정합니다. 일반적인 패턴은 파일 이름 확장자일 수 있지만 무엇이든 될 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 몇 가지 방법을 보여 드리겠습니다. Startswith() 메소드 문자열의 시작을 확인하는 간단한 방법은 startswith() 메서드를 사용하는 것입니다. 예시 text = "Is USA colder than Australia?" print(f"output \n {text.startswith('Is

소개 Matplotlib를 사용하면 동일한 그래프에 둘 이상의 플롯을 추가할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 두 개의 다른 축에서 동일한 플롯으로 데이터를 표시하는 방법을 보여줍니다. 그것을 하는 방법.. 1. python 명령 프롬프트를 열고 pip install matplotlib를 실행하여 matplotlib를 설치합니다. import matplotlib.pyplot as plt 2.표시할 데이터를 준비합니다. import matplotlib.pyplot as plt # data prep (I made up data n

소개.. 때때로 프로그램은 제공될 때 선택적 인수를 요구합니다. 그렇지 않으면 기본 선언으로 돌아갑니다. 이 예제에서 사용 방법을 살펴보겠습니다. 대시(--)로 시작하는 매개변수는 선택사항으로 식별되므로 생략할 수 있으며 기본값을 가질 수 있습니다. 대시로 시작하지 않는 매개변수는 위치 지정이며 일반적으로 필수이므로 기본값이 없습니다. 방법... 예시 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Optional Argument Example') p

문제.. 특정 키워드를 검색하기 위해 다양한 형식의 파일로 가득 찬 디렉토리가 있다고 가정합니다. 준비 중.. 아래 패키지를 설치하세요. 1. 아름다운 수프4 2. 파이썬-docx 방법... 1. CSV 형식의 문자열을 검색하는 함수를 작성하십시오. csv.reader 모듈을 사용하여 파일을 살펴보고 문자열을 검색하고 False가 발견되면 True를 반환합니다. 예시 def csv_stringsearch(input_file, input_string): """ Function: search a st

소개.. 이 예에서는 실행할 모든 작업을 보관하는 작업 대기열과 해당 요소를 개별적으로 처리하기 위해 대기열과 상호 작용하는 스레드 풀을 만듭니다. 대기열이란 무엇입니까?라는 질문으로 시작하겠습니다. 큐는 매우 특정한 순서로 유지되는 다양한 요소의 모음인 데이터 구조입니다. 실생활의 예를 들어 설명하겠습니다. 식료품점 카운터에 식료품 청구서를 지불하기 위해 줄을 서 있다고 가정합니다. (어느 식료품점인지 묻지 마십시오) 청구서 지불을 기다리는 사람들의 줄에서 다음을 볼 수 있습니다. 1. 사람들은 줄의 한쪽 끝으로 들어갔다

소개.. API 작성의 가장 큰 장점 중 하나는 현재/라이브 데이터를 추출할 수 있다는 것입니다. 데이터가 빠르게 변경되더라도 API는 항상 최신 데이터를 얻을 수 있습니다. API 프로그램은 매우 구체적인 URL을 사용하여 특정 정보를 요청합니다. Spotify 또는 Youtube Music에서 2020년 가장 많이 재생된 노래 Top 100. 요청된 데이터는 JSON 또는 CSV와 같이 쉽게 처리되는 형식으로 반환됩니다. Python을 사용하면 생각할 수 있는 거의 모든 URL에 대한 API 호출을 작성할 수 있습니다. 이

소개... 차트의 주요 목적은 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 그림은 천 마디 말의 가치가 있다는 말로 표현할 수 없는 복잡한 생각을 하나의 이미지/차트로 전달할 수 있다는 의미입니다. 많은 정보가 포함된 그래프를 그릴 때 범례는 제공된 데이터의 이해를 돕기 위해 관련 정보를 표시하는 것이 좋습니다. 그것을 하는 방법.. matplotlib에서 범례는 여러 가지 방법으로 표시될 수 있습니다. 특정 지점에 주의를 환기시키는 주석은 독자가 그래프에 표시된 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. 1. python 명령

소개... 데이터 엔지니어링 전문가이기 때문에 종종 테스터로부터 Microsoft Word로 테스트 결과를 받습니다. 한숨을 쉬다! 그들은 스크린샷과 매우 큰 단락을 캡처하는 것부터 바로 워드 문서에 많은 정보를 넣습니다. 다른 날 테스트 팀에서 도구 생성 텍스트 및 이미지를 삽입하는 프로그램을 도와달라는 요청을 받았습니다(자동 스크린샷으로 촬영. 이 기사에서는 다루지 않음). MS 워드 문서는 다른 문서와 달리 페이지라는 개념이 없는 것이 아쉽지만 단락 단위로 작동하기 때문에 문서를 적절하게 나누려면 나누기와 섹션을 사용해야