기본적인프로그래밍44 [Python,rosalind] Rabbits and Recurrence Relations 뭐 쉬운 문제이긴 하지만(난 오래걸림) 겸사겸사 해결한 방법에 대해서 설명하고자 합니다. Fibonacci sequence 는 Fn=Fn-1+Fn-2 로 알려져 있습니다. Wascally Wabbits을 눌러보면 토끼가 1쌍이 자라는데 1달, 생식이 가능(1달후)하면 1쌍의 토끼를 낳을때, 6개월 후면 몇마리가 되느냐?! 라는 예시가 나옵니다. (근친이 일어나서 생식능력이 떨어질 수 있다!!) 개월 1 2 3 4 5 6 쌍 1 1 2 3 5 8 위와 같은 예시가 나옵니다. 그리곤 문제는 다음과 같습니다. 주어진것 : n 2020. 11. 5. [R] R에서 시간을 다루기! (시, 분, 초, 요일 가져오기) R 을 이용하다보면 시간을 가끔 다뤄야할 때가 살면서 한번 올 것이다 (쪼오금 마이너한 내용이란 뜻). Sys.time()라는 것을 이용하면 현재시간을 알 수가 있지만, 시간을 다룰때 아주 조금 마이너하게 시간,분,초 등의 정보들을 얻고자 할 때도 있다. 그럴때 어떻게 해야하는지 방법에 대해서 이야기 해보겠습니다. x=Sys.time() x # "2020-11-02 13:43:23 KST" y=as.POSIXlt(x) #list 형태 y # "2020-11-02 13:43:23 KST" unclass(y) # 관련 정보들이 우르르르 나옴니다. names(unclass(y)) # [1] "sec" "min" "hour" "mday" "mon" "year" "wday" # "yday" "isdst" "zon.. 2020. 11. 2. [R] R에서 특수문자 제거 방법! 혹은 나누는 방법 R에서 데이터를 다루다 보면 글자를 나누거나 혹은 제거를 해야하는 경우가 생깁니다. 그럴 때! strsplit(), gsub()라는 것을 이용하는데 간단하게 사용방법을 보여주자면 다음과 같습니다. data="Test-Test1-Test2" strsplit(x = data,split = '-') # output #[[1]] #[1] "Test" "Test1" "Test2" gsub(pattern = '-',replacement = '',x = data) # output #"TestTest1Test2" strsplit()의 경우 리스트로 결과를 주며, 여러개의 데이터를 나눠야 할 경우 library(stringr)을 이용하면 됩니다. stringr package에서 str_split_fixed()을 이용해서.. 2020. 10. 13. [R] read.table 시에 에러 해결 R을 읽다 보면 다음과 같은 에러가 발생합니다. Error in make.names(col.names, unique = TRUE) : invalid multibyte string at 'ȣ' 자료에 없던 내용이 문제라고 뜬다면 대부분 encoding 문제이기 때문에 다음을 추가해주면 됩니다. data 2020. 10. 7. [R] 쉽게 배우는 R programming 기초 (6) (plot 저장, 크기 조절) 오늘 포스팅은 간단하게 진행하도록 하겠습니다. 블로그 주제를 너무 방대하게 잡아서 그런지 google애드고시도 떨어지고, 해서 다른 블로그도 파버렸습니다. 예측관련된 블로그이고 python을 위주로 포스팅을 하려고 합니다. 두집살림이라 좀 관리할거리가 많아 지네요.. ㅎㅎㅎ 광고나 많이 붙고 사람들이 많이 와주셔야하는데 아무튼 본론으로 들어가서! 블로그 유입 키워드를 보니 R에서 그림 크기 조절에 관련된 포스팅을 찾으시는 분들이 계셔서 그 부분을 포스팅해보고자 합니다. R에서 그림 크기를 조절하기 위해서는 일단 상황이 많기 때문에 나누어서 설명하도록 하겠습니다. 1. 그림내부에 그래프 크기를 조절하기 내부그림을 조절하기 위해서는 par()라는 기능을 알아야 합니다. par는 그림에서의 parameter들.. 2020. 7. 14. [Python] Data science - numpy 기초 (1) 오늘 포스팅은 data science에서 중요한 모듈중 하나인 numpy에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 최근 기계학습(머신러닝, machine learning)과 deep learning에 대한 관심이 높아지면서 그에 따른 프로그래밍 언어와 모듈들이 같이 중요해지게 되었습니다. 프로그래밍 언어로서 데이터를 다루고 분석하는 것은 R이 더 쉽지만, 처리 속도측면이나 최근 동향은 python으로 많이 치우쳐 지는 것을 알 수가 있습니다. python의 빠른 처리 속도를 장점으로 python에서도 R과 비슷하게 데이터 전 처리를 쉽게 하기위해서 나온 모듈이 pandas입니다. 그리고 R과 비슷하게 데이터프레임같은 형태를 다룰 수 있게 하는 모듈이 numpy입니다. 그밖에 scikit-learn,keras,ma.. 2020. 7. 13. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 다음
