광고 매크로 없는 청정한 블로그를 위해 노력중입니다. 근데 나만 노력하는 것 같음… ㅡㅡ
Coding/Python
포켓몬과 이항분포
2026.01.21
Coding/Python
포켓몬과 이항분포
2026.01.21
https://koreanraichu.tistory.com/760 포켓몬 이로치가 나올 확률로 이항분포를 때려보자일단 이항분포가 뭐냐… 특정 확률(p)을 가진 베르누이 시행을 n번 독립적으로 반복했을 때, 성공하는 횟수(X)에 대한 이산 확률 분포라고 한다. Pass or Fail 뭐 이런건데, 여기서 중요한 건 결과가koreanraichu.tistory.com이거 파이썬으로 하는거 맞음.성비와 이항분포포켓몬에는 성비가 존재한다. 성비가 불명(무성)이거나 한쪽으로 쏠려있는 경우도 있지만 보통은 암수가 다 있는데 비율이 다른 경우가 많다. 님들 솔직히 세꿀버리 비퀸 만들어야되는데 암컷 안떠서 피눈물 흘리신 적 있으시죠? 난 있음... 아오 포고 야도뇽이 자꾸 수컷만 나와서 대환장파티여... # p(성비):..
포켓몬과 이항분포
2026.01.21
https://koreanraichu.tistory.com/760 포켓몬 이로치가 나올 확률로 이항분포를 때려보자일단 이항분포가 뭐냐… 특정 확률(p)을 가진 베르누이 시행을 n번 독립적으로 반복했을 때, 성공하는 횟수(X)에 대한 이산 확률 분포라고 한다. Pass or Fail 뭐 이런건데, 여기서 중요한 건 결과가koreanraichu.tistory.com이거 파이썬으로 하는거 맞음.성비와 이항분포포켓몬에는 성비가 존재한다. 성비가 불명(무성)이거나 한쪽으로 쏠려있는 경우도 있지만 보통은 암수가 다 있는데 비율이 다른 경우가 많다. 님들 솔직히 세꿀버리 비퀸 만들어야되는데 암컷 안떠서 피눈물 흘리신 적 있으시죠? 난 있음... 아오 포고 야도뇽이 자꾸 수컷만 나와서 대환장파티여... # p(성비):..
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포켓몬과 이항분포
2026.01.21
2026.01.21
https://koreanraichu.tistory.com/760 포켓몬 이로치가 나올 확률로 이항분포를 때려보자일단 이항분포가 뭐냐… 특정 확률(p)을 가진 베르누이 시행을 n번 독립적으로 반복했을 때, 성공하는 횟수(X)에 대한 이산 확률 분포라고 한다. Pass or Fail 뭐 이런건데, 여기서 중요한 건 결과가koreanraichu.tistory.com이거 파이썬으로 하는거 맞음.성비와 이항분포포켓몬에는 성비가 존재한다. 성비가 불명(무성)이거나 한쪽으로 쏠려있는 경우도 있지만 보통은 암수가 다 있는데 비율이 다른 경우가 많다. 님들 솔직히 세꿀버리 비퀸 만들어야되는데 암컷 안떠서 피눈물 흘리신 적 있으시죠? 난 있음... 아오 포고 야도뇽이 자꾸 수컷만 나와서 대환장파티여... # p(성비):..
포켓몬과 이항분포
2026.01.21
https://koreanraichu.tistory.com/760 포켓몬 이로치가 나올 확률로 이항분포를 때려보자일단 이항분포가 뭐냐… 특정 확률(p)을 가진 베르누이 시행을 n번 독립적으로 반복했을 때, 성공하는 횟수(X)에 대한 이산 확률 분포라고 한다. Pass or Fail 뭐 이런건데, 여기서 중요한 건 결과가koreanraichu.tistory.com이거 파이썬으로 하는거 맞음.성비와 이항분포포켓몬에는 성비가 존재한다. 성비가 불명(무성)이거나 한쪽으로 쏠려있는 경우도 있지만 보통은 암수가 다 있는데 비율이 다른 경우가 많다. 님들 솔직히 세꿀버리 비퀸 만들어야되는데 암컷 안떠서 피눈물 흘리신 적 있으시죠? 난 있음... 아오 포고 야도뇽이 자꾸 수컷만 나와서 대환장파티여... # p(성비):..
포켓몬과 이항분포
2026.01.21
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포켓몬과 이항분포
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포켓몬과 이항분포
2026.01.21
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Coding/Python
데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
Coding/Python
데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
여러분은 데이터를 분석할 때 제일 먼저 해야 하는 게 뭔지 아십니까? 물론 데이터를 얻는걸 제일 먼저 해야겠지만, 데이터를 다 얻고 나면 데이터를 체크하고 전처리로 뭘 할 지를 정해야 한다. 근데 지금 리눅스 업글중이라 둘 다 다룰 수 있을지는 모르겠음.df.info()데이터프레임의 정보를 확인할 수 있다. RangeIndex: 299 entries, 0 to 298Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 age 299 non-null float..
데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
여러분은 데이터를 분석할 때 제일 먼저 해야 하는 게 뭔지 아십니까? 물론 데이터를 얻는걸 제일 먼저 해야겠지만, 데이터를 다 얻고 나면 데이터를 체크하고 전처리로 뭘 할 지를 정해야 한다. 근데 지금 리눅스 업글중이라 둘 다 다룰 수 있을지는 모르겠음.df.info()데이터프레임의 정보를 확인할 수 있다. RangeIndex: 299 entries, 0 to 298Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 age 299 non-null float..
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데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
2026.01.08
여러분은 데이터를 분석할 때 제일 먼저 해야 하는 게 뭔지 아십니까? 물론 데이터를 얻는걸 제일 먼저 해야겠지만, 데이터를 다 얻고 나면 데이터를 체크하고 전처리로 뭘 할 지를 정해야 한다. 근데 지금 리눅스 업글중이라 둘 다 다룰 수 있을지는 모르겠음.df.info()데이터프레임의 정보를 확인할 수 있다. RangeIndex: 299 entries, 0 to 298Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 age 299 non-null float..
데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
여러분은 데이터를 분석할 때 제일 먼저 해야 하는 게 뭔지 아십니까? 물론 데이터를 얻는걸 제일 먼저 해야겠지만, 데이터를 다 얻고 나면 데이터를 체크하고 전처리로 뭘 할 지를 정해야 한다. 근데 지금 리눅스 업글중이라 둘 다 다룰 수 있을지는 모르겠음.df.info()데이터프레임의 정보를 확인할 수 있다. RangeIndex: 299 entries, 0 to 298Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 age 299 non-null float..
데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
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2026.01.08
여러분은 데이터를 분석할 때 제일 먼저 해야 하는 게 뭔지 아십니까? 물론 데이터를 얻는걸 제일 먼저 해야겠지만, 데이터를 다 얻고 나면 데이터를 체크하고 전처리로 뭘 할 지를 정해야 한다. 근데 지금 리눅스 업글중이라 둘 다 다룰 수 있을지는 모르겠음.df.info()데이터프레임의 정보를 확인할 수 있다. RangeIndex: 299 entries, 0 to 298Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 age 299 non-null float..
데이터프레임의 정보를 확인하는 몇 가지 방법
2026.01.08
여러분은 데이터를 분석할 때 제일 먼저 해야 하는 게 뭔지 아십니까? 물론 데이터를 얻는걸 제일 먼저 해야겠지만, 데이터를 다 얻고 나면 데이터를 체크하고 전처리로 뭘 할 지를 정해야 한다. 근데 지금 리눅스 업글중이라 둘 다 다룰 수 있을지는 모르겠음.df.info()데이터프레임의 정보를 확인할 수 있다. RangeIndex: 299 entries, 0 to 298Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 age 299 non-null float..
Coding/Python
폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
Coding/Python
폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
일단 결론부터 말하겠음. 아직 중순 안됐으면 연초나 마찬가지니까 지금 당장에라도 담배 끊으십쇼.# 모듈import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom lifelines import KaplanMeierFitter # 이친구가 생존곡선을 잘 그려요 아무튼 그럼 import GEOparse # NCBI GEO에 접근할 때 필요함 from Bio import Entrez # NCBI 창고털이 드가자 # 그래프를 그리기 위한 기본 설정plt.rcParams['font.family'] = 'Nanumbarunpen'# plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'..
폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
일단 결론부터 말하겠음. 아직 중순 안됐으면 연초나 마찬가지니까 지금 당장에라도 담배 끊으십쇼.# 모듈import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom lifelines import KaplanMeierFitter # 이친구가 생존곡선을 잘 그려요 아무튼 그럼 import GEOparse # NCBI GEO에 접근할 때 필요함 from Bio import Entrez # NCBI 창고털이 드가자 # 그래프를 그리기 위한 기본 설정plt.rcParams['font.family'] = 'Nanumbarunpen'# plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'..
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폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
2026.01.07
일단 결론부터 말하겠음. 아직 중순 안됐으면 연초나 마찬가지니까 지금 당장에라도 담배 끊으십쇼.# 모듈import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom lifelines import KaplanMeierFitter # 이친구가 생존곡선을 잘 그려요 아무튼 그럼 import GEOparse # NCBI GEO에 접근할 때 필요함 from Bio import Entrez # NCBI 창고털이 드가자 # 그래프를 그리기 위한 기본 설정plt.rcParams['font.family'] = 'Nanumbarunpen'# plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'..
폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
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폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
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폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
일단 결론부터 말하겠음. 아직 중순 안됐으면 연초나 마찬가지니까 지금 당장에라도 담배 끊으십쇼.# 모듈import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom lifelines import KaplanMeierFitter # 이친구가 생존곡선을 잘 그려요 아무튼 그럼 import GEOparse # NCBI GEO에 접근할 때 필요함 from Bio import Entrez # NCBI 창고털이 드가자 # 그래프를 그리기 위한 기본 설정plt.rcParams['font.family'] = 'Nanumbarunpen'# plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'..
폐암 데이터를 분석해서 생존률을 비교해보자
2026.01.07
일단 결론부터 말하겠음. 아직 중순 안됐으면 연초나 마찬가지니까 지금 당장에라도 담배 끊으십쇼.# 모듈import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom lifelines import KaplanMeierFitter # 이친구가 생존곡선을 잘 그려요 아무튼 그럼 import GEOparse # NCBI GEO에 접근할 때 필요함 from Bio import Entrez # NCBI 창고털이 드가자 # 그래프를 그리기 위한 기본 설정plt.rcParams['font.family'] = 'Nanumbarunpen'# plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'..
Coding/Python
베이즈 정리
2026.01.06
Coding/Python
베이즈 정리
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
베이즈 정리
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
💙
베이즈 정리
2026.01.06
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
베이즈 정리
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
베이즈 정리
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
베이즈 정리
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
베이즈 정리
2026.01.06
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률사이의 관계를 나타내는 정리이다. 뭔 개소리임? ㅈㅅ 나도 이해를 못했음. 사전 확률(기존 믿음)과 새로운 정보(증거)를 결합하여 사후 확률(갱신된 믿음)을 계산하는 확률론적 방법이라고 하는데 이것도 확 와닿는 얘기는 아니었습니다. 이거 공식은 되게 심플... 할수도 있고 아닐수도 있음.공식이 이게 다인데 보통 P(B)는 안준다. 그래서 저걸 또 전확률의 정리? 그걸 써서 구해야된다. 근데 저 바는 뭔데요? 조건부확률(P(A|B) = 어떤 사건(B)이 이미 일어났다는 전제 하에, 다른 사건(A)이 일어날 확률)이다. 그 생선님이 유튜브에 올린거 보면 비유를 개찰떡으로 해놨는데 봅시다. 어떤 게임의 가챠 확률표에서 SSR 확률이 0.001%이고 SSR ..
Coding/Python
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
Coding/Python
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
좋은 소식. 이거는 전편 후편 없다. 나쁜 소식. 트리가 한타떄에 비해 안이쁘다.# 모듈import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 넌 뭐냐 from Bio import Entrez, SeqIO # 왼쪽: 일단 털어보자/오른쪽: 시퀀스 다루려면 필요합니다. 필수임. from Bio import AlignIO # 서열 분석해줄 친구from Bio import Phylo # 트리 그릴라면 필요해요 from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructorimport io # 누구세요?import subprocess # 서브 프..
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
좋은 소식. 이거는 전편 후편 없다. 나쁜 소식. 트리가 한타떄에 비해 안이쁘다.# 모듈import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 넌 뭐냐 from Bio import Entrez, SeqIO # 왼쪽: 일단 털어보자/오른쪽: 시퀀스 다루려면 필요합니다. 필수임. from Bio import AlignIO # 서열 분석해줄 친구from Bio import Phylo # 트리 그릴라면 필요해요 from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructorimport io # 누구세요?import subprocess # 서브 프..
💙
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
2026.01.05
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인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
좋은 소식. 이거는 전편 후편 없다. 나쁜 소식. 트리가 한타떄에 비해 안이쁘다.# 모듈import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 넌 뭐냐 from Bio import Entrez, SeqIO # 왼쪽: 일단 털어보자/오른쪽: 시퀀스 다루려면 필요합니다. 필수임. from Bio import AlignIO # 서열 분석해줄 친구from Bio import Phylo # 트리 그릴라면 필요해요 from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructorimport io # 누구세요?import subprocess # 서브 프..
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
좋은 소식. 이거는 전편 후편 없다. 나쁜 소식. 트리가 한타떄에 비해 안이쁘다.# 모듈import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 넌 뭐냐 from Bio import Entrez, SeqIO # 왼쪽: 일단 털어보자/오른쪽: 시퀀스 다루려면 필요합니다. 필수임. from Bio import AlignIO # 서열 분석해줄 친구from Bio import Phylo # 트리 그릴라면 필요해요 from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructorimport io # 누구세요?import subprocess # 서브 프..
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
좋은 소식. 이거는 전편 후편 없다. 나쁜 소식. 트리가 한타떄에 비해 안이쁘다.# 모듈import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 넌 뭐냐 from Bio import Entrez, SeqIO # 왼쪽: 일단 털어보자/오른쪽: 시퀀스 다루려면 필요합니다. 필수임. from Bio import AlignIO # 서열 분석해줄 친구from Bio import Phylo # 트리 그릴라면 필요해요 from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructorimport io # 누구세요?import subprocess # 서브 프..
인플루엔자의 해마글루티닌 게놈을 받아서 MSA를 해보자
2026.01.05
좋은 소식. 이거는 전편 후편 없다. 나쁜 소식. 트리가 한타떄에 비해 안이쁘다.# 모듈import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 넌 뭐냐 from Bio import Entrez, SeqIO # 왼쪽: 일단 털어보자/오른쪽: 시퀀스 다루려면 필요합니다. 필수임. from Bio import AlignIO # 서열 분석해줄 친구from Bio import Phylo # 트리 그릴라면 필요해요 from Bio.Phylo.TreeConstruction import DistanceCalculator, DistanceTreeConstructorimport io # 누구세요?import subprocess # 서브 프..
Coding/Python
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
Coding/Python
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
💙
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (후편)
2026.01.05
https://koreanraichu.tistory.com/824 한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데koreanraichu.tistory.com우리 여기서 MSA 돌릴 FASTA파일 저장했죠? 후편에서는 그걸로 분석을 돌릴건데… 아… 이거 트리땜에 개노가다했음… 그것도 트리 얘기하면서 얘기해드리겠음.# 바이러스 DNA가 세그먼트별로 섞여있습니다. (S, M, L)# 이거 분류 안하면 MSA 뻑나요. s_segment..
Coding/Python
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
Coding/Python
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
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한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
한타바이러스의 시퀀스를 받아서 MSA를 해보자 (전편)
2026.01.02
https://koreanraichu.tistory.com/79 Biopython으로 MSA 해보기MSA: multiple sequence alignment 여기에 관한 이론적인 설명은 나중에 또 입 털어드림 ㅇㅇ 아 참고로 MSA 관련해서 다른건 다 결과가 제대로 나왔는데 툴 관련해서 결과가 안나왔어요 이게 암만 찾아도koreanraichu.tistory.com여기서 MSA 해볼때 clustalW랑 muscle 안돼서 못했잖아요? 경로 입력해야되는데 리눅스 경로가 어디있는지 안나옴+which 몰라서. 근데 맥이나 리눅스에서는 which를 써서 설치 경로를 찾을 수 있습니다. 그러니까 해보자 이거임.배경뜬금없이 바이러스가 왜 나왔는가… 생물정보학 하면 보통은 유전자 시퀀싱 많이 하죠? 근데 뽑아서 시퀀싱..
Coding/Python
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
Coding/Python
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
💙
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
클린바 가서 VCF 자동으로 받기 시스템
2025.12.30
셀레늄 배운김에 함 해봤음. 일단 클린바가 뭐냐면 유전적 변이와 인간의 표현형(phenotype)과의 관계에 대한 데이터를 수집하여 보관하는 데이터베이스이다. 이 코드를 매일 돌릴 필요는 없지만, 얘네가 데이터베이스다보니 주기적으로 업데이트를 함. 그니까 최신정보가 필요할때 쓰시면 되겠다.from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import Select# 웹드라이버 실행driver = webdriver.Chrome() # 구글 크롬driver.get('https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/') # Clinvar 접속print(..
Coding/Python
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
Coding/Python
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
💙
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
의도와 많이 달라졌지만 Python으로 ARIMA를 해보자
2025.12.26
그… 시계열 데이터를 아십니까? 가로축이 시간인 데이터라고 보면 된다. 예를 들자면 나는 오늘 얼마나 걸었는가, 어제랑 비교해서는 얼마나 걸었는가, 얼마나 퍼잤는가, 오늘 삼전은 몇만전자인가(…) 뭐 그런거 말이다. 시계열의 대표적인 예시가 주식이다. 아니 오늘 판다스 통계분석을 하는데 diff()가 나온거임. 이게 뭐냐면 차분이거든요? 이 차분이 뭐냐면... 시계열 데이터는 슈뢰딩거도 무덤에서 기함할 정도로 평균과 분산이 아주 널을 뛰기때문에 이걸 정상화할 필요가 있는데, 그 정상화 절차다. 그리고 ARIMA에서 I를 맡고 있지. 그럼 AR이랑 MA는 뭔데요? AR은 자기상관이고 MA는 이동평균이다. 이동평균은 또 뭔데요? 12345 있으면 123 234 345 이런식으로 범위를 옮겨가면서 평균 내는 ..
Coding/Python
loc, iloc, at, iat
2025.12.24
Coding/Python
loc, iloc, at, iat
2025.12.24
Pandas를 쓰시는 분들이라면 한번쯤 보셨… 아냐 이건 한번 본 정도가 아니라 판다스 만질 일 있으면 엄청 써보는거임… 특히 저 앞에 두개요. 진짜 엄청 써봅니다. 근데 둘이 무슨 차이인지 모르시겠다고? 그럼 잘 오셨음.시리즈, 그리고 데이터프레임시리즈가 모이면 데이터프레임이 된다는 건 아실것이다. 그 대충 문발 생각하시면 된다. 구슬을 꿰어서 세로로 한 줄(시리즈)을 만들고, 그걸 가로로 엮어서 문발(데이터프레임)을 만든다. 그리고 저 네개를 데이터프레임에서 뭐 찾을 때 쓰는데 어떨 때 쓰느냐…loc, iloc이 두개는 데이터프레임에서 행단위로 찝을 때 사용한다. 그니까 저걸 쓰면 어떻게 나오냐... 그 비즈 문발 보시면 세로로 꿴 구슬을 가로로 엮어서 2차원 평면을 만들잖아요? 그 문발을 보면 구슬..
loc, iloc, at, iat
2025.12.24
Pandas를 쓰시는 분들이라면 한번쯤 보셨… 아냐 이건 한번 본 정도가 아니라 판다스 만질 일 있으면 엄청 써보는거임… 특히 저 앞에 두개요. 진짜 엄청 써봅니다. 근데 둘이 무슨 차이인지 모르시겠다고? 그럼 잘 오셨음.시리즈, 그리고 데이터프레임시리즈가 모이면 데이터프레임이 된다는 건 아실것이다. 그 대충 문발 생각하시면 된다. 구슬을 꿰어서 세로로 한 줄(시리즈)을 만들고, 그걸 가로로 엮어서 문발(데이터프레임)을 만든다. 그리고 저 네개를 데이터프레임에서 뭐 찾을 때 쓰는데 어떨 때 쓰느냐…loc, iloc이 두개는 데이터프레임에서 행단위로 찝을 때 사용한다. 그니까 저걸 쓰면 어떻게 나오냐... 그 비즈 문발 보시면 세로로 꿴 구슬을 가로로 엮어서 2차원 평면을 만들잖아요? 그 문발을 보면 구슬..
💙
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2025.12.24
2025.12.24
Pandas를 쓰시는 분들이라면 한번쯤 보셨… 아냐 이건 한번 본 정도가 아니라 판다스 만질 일 있으면 엄청 써보는거임… 특히 저 앞에 두개요. 진짜 엄청 써봅니다. 근데 둘이 무슨 차이인지 모르시겠다고? 그럼 잘 오셨음.시리즈, 그리고 데이터프레임시리즈가 모이면 데이터프레임이 된다는 건 아실것이다. 그 대충 문발 생각하시면 된다. 구슬을 꿰어서 세로로 한 줄(시리즈)을 만들고, 그걸 가로로 엮어서 문발(데이터프레임)을 만든다. 그리고 저 네개를 데이터프레임에서 뭐 찾을 때 쓰는데 어떨 때 쓰느냐…loc, iloc이 두개는 데이터프레임에서 행단위로 찝을 때 사용한다. 그니까 저걸 쓰면 어떻게 나오냐... 그 비즈 문발 보시면 세로로 꿴 구슬을 가로로 엮어서 2차원 평면을 만들잖아요? 그 문발을 보면 구슬..
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Pandas를 쓰시는 분들이라면 한번쯤 보셨… 아냐 이건 한번 본 정도가 아니라 판다스 만질 일 있으면 엄청 써보는거임… 특히 저 앞에 두개요. 진짜 엄청 써봅니다. 근데 둘이 무슨 차이인지 모르시겠다고? 그럼 잘 오셨음.시리즈, 그리고 데이터프레임시리즈가 모이면 데이터프레임이 된다는 건 아실것이다. 그 대충 문발 생각하시면 된다. 구슬을 꿰어서 세로로 한 줄(시리즈)을 만들고, 그걸 가로로 엮어서 문발(데이터프레임)을 만든다. 그리고 저 네개를 데이터프레임에서 뭐 찾을 때 쓰는데 어떨 때 쓰느냐…loc, iloc이 두개는 데이터프레임에서 행단위로 찝을 때 사용한다. 그니까 저걸 쓰면 어떻게 나오냐... 그 비즈 문발 보시면 세로로 꿴 구슬을 가로로 엮어서 2차원 평면을 만들잖아요? 그 문발을 보면 구슬..
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Pandas를 쓰시는 분들이라면 한번쯤 보셨… 아냐 이건 한번 본 정도가 아니라 판다스 만질 일 있으면 엄청 써보는거임… 특히 저 앞에 두개요. 진짜 엄청 써봅니다. 근데 둘이 무슨 차이인지 모르시겠다고? 그럼 잘 오셨음.시리즈, 그리고 데이터프레임시리즈가 모이면 데이터프레임이 된다는 건 아실것이다. 그 대충 문발 생각하시면 된다. 구슬을 꿰어서 세로로 한 줄(시리즈)을 만들고, 그걸 가로로 엮어서 문발(데이터프레임)을 만든다. 그리고 저 네개를 데이터프레임에서 뭐 찾을 때 쓰는데 어떨 때 쓰느냐…loc, iloc이 두개는 데이터프레임에서 행단위로 찝을 때 사용한다. 그니까 저걸 쓰면 어떻게 나오냐... 그 비즈 문발 보시면 세로로 꿴 구슬을 가로로 엮어서 2차원 평면을 만들잖아요? 그 문발을 보면 구슬..
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Pandas를 쓰시는 분들이라면 한번쯤 보셨… 아냐 이건 한번 본 정도가 아니라 판다스 만질 일 있으면 엄청 써보는거임… 특히 저 앞에 두개요. 진짜 엄청 써봅니다. 근데 둘이 무슨 차이인지 모르시겠다고? 그럼 잘 오셨음.시리즈, 그리고 데이터프레임시리즈가 모이면 데이터프레임이 된다는 건 아실것이다. 그 대충 문발 생각하시면 된다. 구슬을 꿰어서 세로로 한 줄(시리즈)을 만들고, 그걸 가로로 엮어서 문발(데이터프레임)을 만든다. 그리고 저 네개를 데이터프레임에서 뭐 찾을 때 쓰는데 어떨 때 쓰느냐…loc, iloc이 두개는 데이터프레임에서 행단위로 찝을 때 사용한다. 그니까 저걸 쓰면 어떻게 나오냐... 그 비즈 문발 보시면 세로로 꿴 구슬을 가로로 엮어서 2차원 평면을 만들잖아요? 그 문발을 보면 구슬..
Coding/Python
넘파이 하는 김에 빙고 만들기 신공
2025.12.22
Coding/Python
넘파이 하는 김에 빙고 만들기 신공
2025.12.22
쉬는시간에 시간 애껴서 만들었음… 아니 근데 솔직히 재밌어보이지 않습니까?import numpy as npimport random일단 이거 돌리려면 넘파이가 설치되어 있어야 한다. 일단 개발은 3.10에서 하긴 했는데 뭐 버전타는건 없겠지… 있으면 큰일난다… 나 3.10에서만 돌려봄… # OOP 서타일은 클래스에서 시작이여class Bingo: # 기본값은 5*5(기본 범위는 25) def __init__(self, size = 5, n = 25): self.size = size self.bingo_max = n self.bingo_range = range(1, self.bingo_max + 1) self.board = None s..
넘파이 하는 김에 빙고 만들기 신공
2025.12.22
쉬는시간에 시간 애껴서 만들었음… 아니 근데 솔직히 재밌어보이지 않습니까?import numpy as npimport random일단 이거 돌리려면 넘파이가 설치되어 있어야 한다. 일단 개발은 3.10에서 하긴 했는데 뭐 버전타는건 없겠지… 있으면 큰일난다… 나 3.10에서만 돌려봄… # OOP 서타일은 클래스에서 시작이여class Bingo: # 기본값은 5*5(기본 범위는 25) def __init__(self, size = 5, n = 25): self.size = size self.bingo_max = n self.bingo_range = range(1, self.bingo_max + 1) self.board = None s..
💙
넘파이 하는 김에 빙고 만들기 신공
2025.12.22
2025.12.22
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넘파이 하는 김에 빙고 만들기 신공
2025.12.22
쉬는시간에 시간 애껴서 만들었음… 아니 근데 솔직히 재밌어보이지 않습니까?import numpy as npimport random일단 이거 돌리려면 넘파이가 설치되어 있어야 한다. 일단 개발은 3.10에서 하긴 했는데 뭐 버전타는건 없겠지… 있으면 큰일난다… 나 3.10에서만 돌려봄… # OOP 서타일은 클래스에서 시작이여class Bingo: # 기본값은 5*5(기본 범위는 25) def __init__(self, size = 5, n = 25): self.size = size self.bingo_max = n self.bingo_range = range(1, self.bingo_max + 1) self.board = None s..
Coding/Python
힙 정렬을 구현해보자
2025.12.13
Coding/Python
힙 정렬을 구현해보자
2025.12.13
일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..
힙 정렬을 구현해보자
2025.12.13
일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..
💙
힙 정렬을 구현해보자
2025.12.13
2025.12.13
일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..
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2025.12.13
일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..
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2025.12.13
일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..
힙 정렬을 구현해보자
2025.12.13
일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..
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일단 이거 어제 부트캠프에서 한거고 깃헙에는 코드가 올라가있음. 근데 왜 글은 오늘 올리느냐... 두 가지 이유가 있는데 일단 요즘 레전자 DLC 미느냐고 바쁘고, 미디움은 하루에 글 세개인가 제한이 있습니다… 목욜에 제한 넘겨서 하나 금욜에 올렸는데 이것도 금욜에 올렸다간 제때 못올라감…힙 정렬을 하기 위해서는 힙 트리에 대해 먼저 알아야 하는데, 이거는 트리는 트리인데 일단 완전 이진 트리(자식이 최대 두 개인 트리)이다. 그리고 항상 루트에 최댓값(최대 힙) 혹은 최솟값(최소 힙)이 들어가있어서 최댓값 찾기는 개빨리끝남. 여기서는 어떻게 구현했냐면1. 트리 뼈대를 만든 다음(리스트를 주면 리스트 길이에 따라서 완전 이진 트리가 생성됨)2. 그 트리 안에 있는 리스트를 힙 트리로 만들건데(최대 힙),..