pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - python을 이용한 집합 연산하기 1. 실습 1) 데이터 생성 - 중복 제거도 적용하기 위해 값을 중복하게 입력 a = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5] b = [4, 4, 5, 6, 7, 8, 8] 2) 중복제거 함수 (1) 빈 리스트를 만들고 인풋 값이 해당 리스트에 존재하면 pass 존재하지 않으면 추가 def overlap(inp): result = [] for i in inp: if i in result: pass else: result.append(i) return result (2) 테스트 - 결과 : [1, 2, 3, 4, 5] print(overlap(a)) 3) 합집합 함수 (1) 두 리스트를 받아 더하고, 중복을 제거 def union(list1, list2): ..

0. 목표 - 최단 연결법 계산을 통한 덴드로그램 그리기 1. 준비 1) 예제 데이터 data2 = [[1, 1], [2, 2], [5, 5], [10, 10], [12, 12]] 2) 유클리드 거리 계산 - 파이썬 코드 - 결과 2. 실습 1) 최단 거리 검색 - 0과 1 사이의 거리가 가장 짦음(1.414214) 2) 0과 1을 하나로 묶고 각 집단 마다의 최소거리 계산 (1) d((2), (0, 1)) = min|d(2, 0), d(2, 1) = d(2, 1) = 4.242641 (2) d((3), (0, 1)) = min|d(3, 0), d(3, 1) = d(3, 1) = 11.313708 (3) d((4), (0, 1)) = min|d(4, 0), d(4, 1) = d(4, 1) = 14.142..

0. 목표 - python으로 유클리드 거리 계산하기 1. 기본 이론 - 링크 2. 실습 1) library 호출 import numpy as np import pandas as pd 2) 제곱근 함수 제작 - 에러 발생시(입력값이 0인 경우) 결과값이 0으로 출력 def sqrt(inp): result = inp/2 for i in range(30): try: result = (result + (inp / result)) / 2 except: result = 0 return result 3) 유클리드거리 계산 함수 제작 - 이중 for문을 통하여 모든 리스트 값이 한번씩 마주치면서 유클리드 거리 계산을 한 뒤 데이터 프레임의 형태로 출력 def euclidean(inp): result = [] len_..

0. 목표 - 가우스 조던 소거법을 통한 연립방정식 계산(python 사용) - 아래식의 해 도출 y -3z = -5 2x + 3y -z = 7 4x + 5y - 2z = 10 1. 이론 - 예제 링크 2. 실습 1) library 호출 import numpy as np import copy 2) 데이터 생성 - x, y, z 순서대로 a 행렬 생성 * .0을 붙이지 않고 정수 형태로 만들경우 뒷 부분의 나눗셈 부분에서 정수로 떨어짐 a = np.array([[0.0, 1.0, -3.0], [2.0, 3.0, -1.0], [4.0, 5.0, -2.0]]) b = np.array([[-5.0], [7.0], [10.0]]) 3) 확인용 함수 def check(a, b): print(a) print('===..