https://www.youtube.com/watch?v=g3n1VxiXgrE 속력 : 크기 이다. -> 스칼라. 속도 : 크기 + 방향이다. -> 벡터 화살표 하나가 있으면 벡터 표현이 가능하다. 화살표의 길이 : 크기 화살표의 방향 : 벡터의 방향. 시작점 A를 시점. 끝점 B를 종점. AB의 크기가 1이면 단위벡터(유닛벡터)다. 크기가 1로 고정되어 있는 것이 단위벡터다. 단위벡터는 방향을 나타내는데 집중을 한다. 시점과 종점이 같은 벡터는? 영벡터라고 한다. 영벡터는 방향을 고려하지 않는다. 벡터가 서로 같을 조건 : 크기와 방향이 동일하면 위치에 상관없이 같은 벡터이다. 정육각형의 예시. AO 벡터와 OD 벡터는 서로 같다. OA과 OD는 크기는 같지만 방향이 다르다. ##############..

코딩테스트는 일반적으로 프로그래머스와 백준 사이트가 있다. 백준은 브론즈 실버 골드 이런 순으로 코딩의 단계가 나뉘는 듯 하고 프로그래머스는 Lv0~5까지 나뉜다. 올해 초에 부트캠프를 다니면서 코딩테스트 공부를 했었는데 그 때는 레벨1을 주로 풀었고 2는 아주 가끔 풀었다. 프로그래머스의 방식은 함수를 정의해서 그것을 동작시키는 방식이다. 파라미터 값은 알아서 들어간다. 백준 사이트는 이렇게 생겼다. 그리고 백준허브라는 것을 연결했다. 백준허브는 내가 풀었던 백준이나 프로그래머스 문제를 자동으로 내가 연결한 깃허브 레포지토리에 배포를 해준다. 이렇게 프로그래머스와 백준이 각각 다른 디렉토리로 저장이 된다. 근데 백준이 약간 다른 부분이 있다. 아니 맞게 적었다고 생각하는데 왜 에러가 나는거임? a, b..

import random import string def generate_password(): # 대문자, 소문자, 숫자, 특수 문자를 포함한 모든 문자 all_characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation # 대문자, 소문자, 숫자, 특수 문자 각각 한 번 이상 포함하기 위한 초기 비밀번호를 나열. random_password = [random.choice(string.ascii_uppercase), random.choice(string.ascii_lowercase), random.choice(string.digits), random.choice(string.punctuation)] # 비밀번호 길이 랜덤 설정 (10 ~ ..

Numpy를 배웠다. 오늘 배운 것은 Pandas에서 개념이 좀 추가된 느낌이여서.. 우선 천천히 정리를 해보자. Numpy란? Numerical Python의 약자로 Numerical은 숫자/수치적인 이라는 의미이다. 뭔가 계산적인 것과 관련된 것을 하는 라이브러리임을 암시한다. 실제로 Numpy는 배열, 선형 대수, 통계 등의 수치 계산 작업을 효율적으로 처리하기 위해 개발되었다. ndarray란 n차원 배열을 나타내는 용어이다. n-Dimensional의 약어이다. 3차원 배열을 처음 만들어봤다. 3차원 배열은 row, column, depth(channel)이라고 부른다고 하는데 사람들마다 좀 다르게 부르나 보다. 4차원까지 가면 time이나 batch라고 부른다고 한다. ndarray도 [] 이..

import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.chrome.service import Service from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from selenium.webdriver.common.by import By import random import pickle import os print(os.getcwd()) ## Alert from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.suppor..

워드 클라우드란 무엇인가? 이거다. 키워드 간 관계는 없으나 빈도 수를 기준으로 단어들을 표현하는 방식이다. 단어의 크기가 클 수록 빈도수가 많다는 의미이다. 자연어 처리나 텍스트 마이닝, SNS 글 분석 등에 주로 사용 된다. 우리는 한국어 자연어 처리를 위해서 KONLPy(코 앤엘 파이)라는 라이브러리를 사용했다. 설치방법은 따로 배워야 한다. 설치가 끝나면 import konlpy konlpy.__version__ 이 코드로 버전 확인이 가능하다. 문장, 명사, 형태소 추출이다. 꼬꼬마라는 모듈의 sentences,nouns,morphs 메소드이다. wget을 사용해서 텍스트를 다운받고 워드클라우드를 진행했다. WordCloud에 generate()라는 메서드를 사용하여 텍스트 데이터를 사용한다...