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기초 03. matplotlib 한글 설정

https://bookdaniel.tistory.com/64 기초 01. 미니콘다 설치하기(Windows) & 환경설정 설치 1. 링크에 들어간다. (https://docs.anaconda.com/free/miniconda/index.html) Miniconda — Anaconda documentation These three commands quickly and quietly install the latest 64-bit version of the installer and then clean up after themselves. To bookdaniel.tistory.com https://bookdaniel.tistory.com/66 기초 02. Jupyter notebook 설치(Windows) ht..

데이터분석 2024.03.02

기초 02. Jupyter notebook 설치(Windows)

https://bookdaniel.tistory.com/64 기초 01. 미니콘다 설치하기(Windows) & 환경설정 설치 1. 링크에 들어간다. (https://docs.anaconda.com/free/miniconda/index.html) Miniconda — Anaconda documentation These three commands quickly and quietly install the latest 64-bit version of the installer and then clean up after themselves. To bookdaniel.tistory.com 기초01. 아나콘다 설치의 내용까지 진행한 후 다음 내용이다. 아나콘다를 보다 원활하게 활용하기 위해 jupyter를 설치한다. ..

데이터분석 2024.03.02

알고리즘 03. 지금까지 배운 알고리즘들 정리

지금까지 공부한 알고리즘들을 재사용하기 위해 모듈화하였다. 언제든 사용할 수 있도록, 추가로 발전시킬 수 있도록 코드와 파일을 남겨 둔다. class Algorithm: def __init__(self): pass def linearSearch(self, nums): print('선형검색 시작!') n = 0 searchNum = int(input('찾으려는 숫자 입력: ')) searchNumIdx = -1 while True: if n == len(nums): searchNumIdx = -1 break elif nums[n] == searchNum: searchNumIdx = n break n += 1 return searchNumIdx def sentinelMethod(self, nums): pri..

기초 01. 미니콘다 설치하기(Windows) & 환경설정

설치 1. 링크에 들어간다. (https://docs.anaconda.com/free/miniconda/index.html) Miniconda — Anaconda documentation These three commands quickly and quietly install the latest 64-bit version of the installer and then clean up after themselves. To install a different version or architecture of Miniconda for Windows, change the name of the .exe installer in the curl comma docs.anaconda.com 2. 링크에 들어가면 아래 페이지..

데이터분석 2024.03.02

알고리즘 02. 근삿값, 평균, 재귀, 하노이의탑, 병합정렬, 퀵정렬

근삿값이란? 특정 값(참값)에 가장 가까운 값을 근삿값이라고 한다. def nearestSearch(self, nums): print('근삿값 검색 시작!') searchValue = int(input('근삿값을 찾고 싶은 값 입력: ')) tempArr = [] ansArr = [] for i in range(len(nums)): tempArr.append(abs(searchValue - nums[i])) tempMinValue = tempArr[0] tempIdx = -1 for i in range(len(tempArr)): if tempMinValue > tempArr[i]: tempMinValue = tempArr[i] tempIdx = i ansArr.append([tempIdx, nums[te..