*검정 주제: 프로야구에서 장타율에 따른 승률 분석 1. 데이터 불러오기(경기데이터.xlsx)import pandas as pd#데이터불러오기data = pd.read_excel("경기데이터.xlsx", sheet_name = "프로야구")data.head() 2. 장타율 범주화* 장타율 데이터를 범주화 시키는 이유는,  ANOVA 검정 자체가 연속형 변수와 범주형 변수 사이의 관계를 분석하기 위한 방법인데장타율(연속형)  승률(연속형) 두 변수 모두 연속형이기 때문에 장타율을 범주형 변수로 바꿔주기 위함!** ANOVA 분석예시) 1,2,3반의 수학 점수 비교  / 귀무가설: 세 반의 평균점수가 같다.import numpy as np#장타율을 범주화 시키기data['장타율_zscore'] =..

* 검정 주제: 프로배구에서 승패에 따른 상대범실1. 데이터 불러오기(경기데이터.xlsx)import pandas as pddata = pd.read_excel("경기데이터.xlsx", sheet_name = "프로배구") #데이터불러오기data.head()2. 등분산성 검증(두 집단의 분산이 동일한지)from scipy import statswin_errors = data.상대범실[data.승패 == 1] # 승리 시 상대범실loss_errors = data.상대범실[data.승패 == 0] # 패배 시 상대범실# Levene's test 수행: scipy.stats 모듈의 levene 함수를 사용하여 등분산 검정을 수행합니다.statistic, p_value = stats.levene(w..

1. 문제 2. 소스코드 #ver.1 T = int(input()) def nCk(n,k): numerator = 1 denominator = 1 for i in range(1, k+1): denominator *= i numerator *= n+1-i return numerator/denominator for _ in range(T): k, n = map(int,input().split()) print(int(nCk(n,k))) #ver.2 import math T = int(input()) for _ in range(T): k, n = map(int,input().split()) result = math.factorial(n) // (math.factorial(k)*math.factorial(n-k)..

#백준 10989 수 정렬하기 3 1. 시간초과 코드 n = int(input()) result = [] for i in range(n): a = int(input()) result.append(a) result.sort() for i in range(n): print(result[i]) - for문 속에서 append를 사용하게 되면 메모리 재할당이 이루어져서 메모리 사용이 비효율적이다 이 문제는 시간&메모리 제한이 엄격하기 때문에 이 점을 고려하여 10000크기의 배열을 선언해주어 배열만큼의 메모리만 사용하도록 코드를 변경하였다. 2. [0]*10001 배열 사용 import sys N = int(input()) nums = [0]*10001 for _ in range(N): nums[int(sys...

#백준 10816 숫자 카드2 1. Counter 이용 from collections import Counter N = int(input()) card1 = list(map(int, input().split())) cnt = Counter(card1) M = int(input()) card2 = list(map(int, input().split())) for i in card2: if i in cnt: print(cnt[i],end=' ') else: print(0, end=' ') 1.1 Counter from collections import Counter list1 = ['A','B','C'] list2 = ['B','B','C'] cnt = Counter(list1) #cnt = ({'A':1, ..

#백준 11866 1. 처음에 문제를 읽고 원형linked list를 떠올렸다. 2. 아직 linked list는 익숙하지가 않아서 구글링을 하던중 deque를 사용하는 사람들이 대다수였다. from collections import deque n, k = map(int,input().split()) deq = deque([]) for i in range(1, n + 1): deq.append(i) print(''.format(deq.pop())) else: print('{},'.format(deq.pop()), end=' ') - 이건 내가 작성한 코드( deque의 rotate사용, 92ms) - append로 사용하면 이중 반복문이 되면서 시간이 늘어났다! - 틀렸습니다는 print( end = '..

#2108 통계학 1. from collections import Counter 모듈 사용 - Counter()를 사용하면 다음과 같이 빈도수와 리스트를 dictionary 형태로 저장해준다. - most_common()을 사용하면 빈도수로 정렬하고 dictionary를 list[tuple()] 형태로 저장해준다. from collections import Counter colors = Counter(['blue', 'green', 'red', 'blue','red','blue']) print(colors) # Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1}) print(colors.most_common()) # [('red', 3), ('blue', 2), ('green', ..

#1920 수찾기 1. 시간초과 코드(매우매우 직관적인 코드) import sys input = sys.stdin.readline() n = int(input) a = list(map(int,input.split())) m = int(input) x = list(map(int, input.split())) for i in range (n): if m_arr[i] in n_arr: print(1) else: print(0) 2. 이진탐색 이용(576ms) import sys def BinarySearch(a,x): start = 0 end = len(a)-1 while starta[mid]: start = mid+1 else: end = mid-1 return 0 n = int(input()) a = li..

1. map()함수 ==> 반복가능한 자료형을 원하는 자료형으로 mapping해줌 ==> mapping후 map 객체로 반환 2. list(map()) ==> map객체를 list 형태로 바꿔줌 (ps. 백준 4153번을 풀다가 map에서 list로 변환해주는 과정이 없으면 오류가 난다는 것을 깨닫고 쓰는 글)

백준 10814 나이순정렬 처음에 1번코드로 실행했는데 결과는 맞았지만 시간이 무진장 오래걸린다... 그래서 좀 더 나은 방법을 찾던중 예전부터 계속 봐왔던 sys를 이용해보았다. 입력 데이터가 많아질수록 시간차이가 많이 난다고 이론적으로는 알고있었지만, 실제로 적용하니깐 정말 다르다...! 앞으로도 sys를 사용할예정...!