쵸코쿠키의 연습장

코드 def fun1(n, m): ret_val = 0 for i in range(1, min(n,m) + 1): if n % i == 0 and m % i == 0: ret_val = i return ret_val def fun2(n, m): for i in range(max(n,m), n*m + 1): if i % n == 0 and i % m == 0: return i def solution(n, m): return [fun1(n,m), fun2(n,m)] 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.05ms, 10.6MB) 테스트 2 〉 통과 (0.10ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.05ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.06ms, 10.6MB) 테스트 5 〉 통과 ..

코드 def solution(arr): minVal = min(arr) arr.remove(minVal) if len(arr) == 0: arr.append(-1) return arr 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (1.55ms, 69.9MB) 테스트 2 〉 통과 (0.05ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.06ms, 10.9MB) 테스트 4 〉 통과 (0.05ms, 10.8MB) 테스트 5 〉 통과 (0.05ms, 10.6MB) 테스트 6 〉 통과 (0.07ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.07ms, 10.9MB) 테스트 8 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 9 〉 통과 (0.04ms, 10.5MB) 테스트 10 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) ..

코드 import math def solution(n): answer = math.pow(math.pow(n, 0.5) + 1, 2) if answer - int(answer) == 0: return int(answer) else: return -1 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 2 〉 통과 (0.07ms, 10.8MB) 테스트 3 〉 통과 (0.06ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 5 〉 통과 (0.05ms, 10.8MB) 테스트 6 〉 통과 (0.06ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 8 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 9 〉 통과 (0.05ms, ..

풀이 def solution(n): answer = [] while n > 0: answer.append(n%10) n = int(n / 10) return answer 코드 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.05ms, 10.5MB) 테스트 2 〉 통과 (0.06ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 5 〉 통과 (0.04ms, 10.6MB) 테스트 6 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.05ms, 10.5MB) 테스트 9 〉 통과 (0.04ms, 10.6MB) 테스트 10 〉 통과 (0.05ms, 10.7MB) 테스트 11 〉 통과..

코드 def solution(n): answer = 0 n_str = str(n) for i in range(len(n_str)): answer += int(n_str[i]) return answer 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 2 〉 통과 (0.06ms, 10.9MB) 테스트 3 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 4 〉 통과 (0.05ms, 10.9MB) 테스트 5 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 6 〉 통과 (0.06ms, 10.9MB) 테스트 7 〉 통과 (0.09ms, 10.8MB) 테스트 8 〉 통과 (0.06ms, 10.7MB) 테스트 9 〉 통과 (0.05ms, 10.8MB) 테스트 10 〉 통과 (0.06ms,..

풀이 def isPalindrome(s, start, end): diff = int((end - start + 1) / 2 - 1) for i in range(diff + 1): c1 = s[start + i] c2 = s[end - i]; if c1 != c2: return False return True def solution(s): for answer in range(len(s),0,-1): start = 0 end = 0 + answer - 1 while end < len(s): if isPalindrome(s, start, end): return answer; start += 1 end += 1 return 1 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.05ms, 10.8MB) 테스트 2..

풀이 def solution(N): if N == 1: return 4 elif N == 2: return 6 tile_list = [1, 1] for i in range(2, N): tile_list.append( tile_list[i-2] + tile_list[i-1]) tile_list.pop(0) answer = 4 for i in tile_list: answer += i * 2 return answer 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 2 〉 통과 (0.03ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 5 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (..

풀이 def solution(n): answer = 0 if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 else: answer_list = [0,1,2] for i in range(3, n+2): answer_list.append((answer_list[i-1] + answer_list[i-2])% 1000000007) return answer_list[i-1] return answer 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (1.52ms, 10.8MB) 테스트 2 〉 통과 (0.32ms, 10.9MB) 테스트 3 〉 통과 (1.09ms, 10.8MB) 테스트 4 〉 통과 (1.99ms, 10.7MB) 테스트 5 〉 통과 (0.26ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 ..

코드 def solution(num): answer = 0 while num != 1: if answer == 500: return -1 if num%2 == 0: num = num / 2 else: num = num * 3 + 1 answer += 1 return answer 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.08ms, 10.6MB) 테스트 2 〉 통과 (0.09ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.09ms, 10.8MB) 테스트 4 〉 통과 (0.07ms, 10.7MB) 테스트 5 〉 통과 (0.16ms, 10.6MB) 테스트 6 〉 통과 (0.07ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.17ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.07ms, 10.7MB) 테스트 ..

코드 def fun(x): num = 0 while x > 0: num += x % 10 x = int(x / 10) return num def solution(x): print(fun(x)) if x % fun(x) == 0: return True else: return False 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.05ms, 10.8MB) 테스트 2 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 5 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 7 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.05ms, 10.7MB) 테..

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.layers import * from keras.models import * from keras.utils import * from collections import Counter 이번 포스팅에서는 딥러닝에 가장 기본적인 모델인 퍼셉트론 예제를 구현해보겠습니다. 우선 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. x = np.linspace(1, 10, 1000) y = 2 * x + 1 그리고 x는 1부터 10까지 사이의 1000개의 수를 담습니다. y는 x에 2를 곱해주고 1을 더해주는 1차 방정식을 활용해서 전체 값을 담아줍니다. print(x) print(y) # x 출력값 # [ 1. 1.0090..

코드 def solution(arr): answer = 0 for i in arr: answer += i return answer / len(arr) 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 2 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 3 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.04ms, 10.6MB) 테스트 5 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 9 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 10 〉 통과 (0.04ms, 10.6MB) 테스트 11 〉 통과 (0.04ms..

코드 def solution(arr1, arr2): for i in range(len(arr1)): for j in range(len(arr1[i])): arr1[i][j] += arr2[i][j] return arr1 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.04ms, 10.6MB) 테스트 2 〉 통과 (0.13ms, 10.7MB) 테스트 3 〉 통과 (0.29ms, 11.6MB) 테스트 4 〉 통과 (0.16ms, 10.9MB) 테스트 5 〉 통과 (0.09ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (0.16ms, 11MB) 테스트 7 〉 통과 (0.05ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.11ms, 10.8MB) 테스트 9 〉 통과 (0.93ms, 26.7MB) 테스트 10 〉 통과..

자연어 처리 NLTK 이 라이브러리 제품군의 이름은 Natural Language Toolkit의 약자이며, 이름에서 알 수 있듯이 기호 및 통계 자연 언어 처리와 관련된 일반적인 작업에 사용되었습니다. NLTK는 NLP 및 관련 분야 (언어학,인지 과학, 인공 지능 등)에 대한 교육과 연구를 용이하게하기 위해 만들어졌으며 오늘날 이를 중심으로 사용되고 있습니다. NLTK의 기능은 텍스트 태그 지정, 분류 및 토큰화, 이름 엔터티 식별, 문장 간 및 문장 내 종속성, 형태소 분석 및 의미 론적 추론을 나타내는 말뭉치 만들기와 같은 많은 작업을 허용합니다. 모든 빌딩 블록을 통해 다양한 작업을 위한 복잡한 연구 시스템을 구축 할 수 있습니다. 예를 들어 감정 분석 및 자동 요약이 있습니다. Gensim G..

기계 학습 SciKit-Learn Scikits는 이미지 처리 및 머신 러닝 촉진과 같은 특정 기능을 위해 설계된 SciPy Stack의 추가 패키지입니다. 후자의 경우 가장 두드러진 패키지 중 하나는 scikit-learn입니다. 이 패키지는 SciPy 위에 구축되었으며 수학 연산을 많이 사용합니다. scikit-learn 패키지는 일반적인 머신 러닝 알고리즘에 간결하고 일관된 인터페이스를 제공하므로 ML을 프로덕션 시스템으로 간단하게 가져올 수 있습니다. 이 라이브러리는 양질의 코드와 우수한 문서화, 사용 편의성 및 고성능을 결합하며, 실제로 Python을 사용한 머신 러닝의 산업 표준입니다. 딥 러닝 딥 러닝에서 가장 두드러지고 편리한 Python 라이브러리 중 하나는 Keras로, TensorFl..

1. NumPy 파이썬의 과학 과제를 다루기 시작할 때 필연적으로 파이썬의 과학 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 소프트웨어 모음인 Python의 SciPy Stack에 도움이됩니다. (SciPy Stack을 이 스택의 일부인이 SciPy 라이브러리 또는 커뮤니티와 혼동하지 마십시오.) 스택은 매우 방대하고 여러개의 라이브러리가 포함되어 있습니다. 핵심 패키지이며, 특히 가장 중요한 패키지 중 하나라고 할 수 있습니다. 가장 기본적인 패키지는 NumPy (Numerical Python)입니다. 파이썬에서 n- 배열과 행렬에 대한 연산에 유용한 기능을 풍부하게 제공합니다. 라이브러리는 NumPy 배열 유형에서 수학 연산의 벡터화를 제공하여 성능을 개선하고 그에 따라 실행 속도를 높입니다. 2. SciPy Sci..

풀이 def solution(phone_number): return "*" * (len(phone_number) - 4) + phone_number[-4:] 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 2 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 3 〉 통과 (0.03ms, 10.6MB) 테스트 4 〉 통과 (0.03ms, 10.6MB) 테스트 5 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 7 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 9 〉 통과 (0.03ms, 10.6MB) 테스트 10 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 11 〉 통과 (0...

풀이 a, b = map(int, input().strip().split(' ')) val = "" for i in range(b): for j in range(a): val += "*" val += "\n" print(val) 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (21.54ms, 7.52MB) 테스트 2 〉 통과 (16.00ms, 7.52MB) 테스트 3 〉 통과 (19.66ms, 7.5MB) 테스트 4 〉 통과 (21.71ms, 7.38MB) 테스트 5 〉 통과 (18.21ms, 7.56MB) 테스트 6 〉 통과 (58.84ms, 7.55MB) 테스트 7 〉 통과 (17.83ms, 7.54MB) 테스트 8 〉 통과 (24.13ms, 7.62MB) 테스트 9 〉 통과 (36.13ms, 7.77..

Selenium이 무엇인지 아시나요? 왜 사용되는지 알고 있으신가요? 이 두 가지 질문에 대한 답에 대해 알아보도록 하겠습니다. Selenium은 자동화 테스트에서 세계적으로 활용되고 있습니다. Selenium이란? Selenium은 웹 브라우저에서 수행되는 테스트를 자동화하는 데 사용되는 오픈 소스 도구입니다 (웹 응용 프로그램은 모든 웹 브라우저를 사용하여 테스트 가능). Selenium에서는 웹 응용 프로그램 테스트만 가능합니다. 데스크톱 (소프트웨어) 응용 프로그램이나 Selenium을 사용하여 모바일 응용 프로그램을 테스트 할 수 없습니다. IBM의 RFT, HP의 QPT, Appium 등과 같은 소프트웨어 및 모바일 애플리케이션을 테스트하기 위한 많은 도구가 있습니다. 그러나 동적 웹 애플리케..

코드 def solution(num): return "Even" if num % 2 == 0 else "Odd" 실행 결과 정확성 테스트 테스트 1 〉 통과 (0.03ms, 10.7MB) 테스트 2 〉 통과 (0.06ms, 10.8MB) 테스트 3 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 4 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 5 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 6 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 7 〉 통과 (0.04ms, 10.7MB) 테스트 8 〉 통과 (0.04ms, 10.5MB) 테스트 9 〉 통과 (0.05ms, 10.8MB) 테스트 10 〉 통과 (0.04ms, 10.8MB) 테스트 11 〉 통과 (0.04ms, 10.6MB) 테스트 12 〉 통과..