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☑️프로그래머스 코딩테스트 Lv.0) 연속된 수의 합
문제 설명
연속된 세 개의 정수를 더해 12가 되는 경우는 3, 4, 5입니다. 두 정수 num과 total이 주어집니다. 연속된 수 num개를 더한 값이 total이 될 때, 정수 배열을 오름차순으로 담아 return하도록 solution함수를 완성해보세요.
제한 사항
1 ≤ num ≤ 100
0 ≤ total ≤ 1000
num개의 연속된 수를 더하여 total이 될 수 없는 테스트 케이스는 없습니다.
내 풀이)
def solution(num, total):
answer = []
if num%2 == 1:
center = total//num
for n in list(range(center-(num-1)//2,center+(num-1)//2+1)):
answer.append(n)
else:
center_l = total//num
for n in list(range(center_l-(num//2-1),center_l+num//2+1)):
answer.append(n)
return answer🤖실전 머신러닝 적용 강의
- problem : 예전에 만들어진 강의라서 실습을 따라 하는 과정에서 버전 이슈로 같은 코드로 실행했음에도 강의 속 결과와 내 결과가 다른 경우가 발생했다.
강의 실행 결과)
나의 실행 결과)
- try : 처음에는 임포트의 문제로 라벨분포가 나오지 않는 것인가하여 패키지 로드에 임포트 구문을 추가하였다.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns하지만 결과는 실패.....다른 해결책도 찾아보았지만 다 안되었고 내 코드가 강의 속 코드와 모두 동일한데도 실행결과가 다른 것은 버전이슈 때문인 것 같다는 생각이 들어 튜터님에게 질문을 했다.
라벨분포를 출력하는 부분의 코드를 일부 수정하였다. 그랬더니 해결!
plt.figure(figsize=(16, 10))
sns.countplot(x=train_df['label']) # 'x='추가
plt.show()🖼️딥러닝을 통한 이미지처리 구현 강의
강의 수강을 위한 기본 환경 세팅을 완료했다.
-
'Anaconda Prompt (anaconda)'에서 가상환경 생성 및 설정
# [sparta_project] 가상환경 생성
conda create --name sparta_project python=3.8.6(자신의 파이썬 버전) pip
# 가상환경 활성화
conda activate sparta_project
# 필요한 패키피 설치
pip install tensorflow
pip install opencv-python
onda install -c conda-forge dlib
# 패키지가 모두 설치가 되었는지 확인
conda list
- vscode에서 가상환경을 ('sparta_project':conda)로 설정
- problem : 처음 가상환경을 생성할 때 강의 속 코드를 복사하여 똑같이 생성해서 vscode에서 가상환경을 설정해 줄 때 만들었던 가상환경이 나의 파이썬 버전과 맞지않아서 불러와지지가 않는 오류가 발생했다.
- try : 만들었던 가상환경을 삭제하고,새로 다시 생성하였다. 생성할 때 버전을 입력하지 않으면 알아서 현재 존재하는 파이썬 버전에 맞추어준다고해서 아무것도 입력하지않고 생성하였다.
conda create --name sparta_project pip---> 아나콘다 설치도 엄청 오래걸리고, 가상환경 만들 때 우여곡절도 많았는데 이걸 다 해결하고 완료한 후에 튜터님께 그냥 우리가 평소처럼 가상환경 설정하듯이 vscode에서 생성해도 된다는 조언을 들었다........
python -m venv venv다음에는 시간낭비없이 그렇게 해야지.....
