# create a function to plot bar chart def plot_bar_chart(column_name: str, hue: str=None, top_values: int = None, palette: str = "flare", show_grid : bool = True, figsize: tuple = (16, 9), bar_font_size: int=14, bar_angle: int=45, angle: int=45): fig = plt.figure(facecolor = (247/255, 247/255, 247/255), figsize = figsize) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_facecolor((247/255, 247/255, 247/255)) co..

n = 10 num = set(range(2, n+1)) for i in range(2, n+1): if i in num: num -= set(range(i*2,n+1,i)) print(num) 약수 개수 구하기 def solution(number, limit, power): # k = [1 for _ in range(number+1)] c = [0 for _ in range(number+1)] for i in range(number+1): if i == 0: continue for j in range(i,number+1,i): # k[j] *= i c[j] += 1 c = c[1:] answer = 0 for i in c: if i

##### 전처리 - 범주형 타입인 **quality**에 대해 Label Encoding 처리 >- DecisionTree 계열 모델 > - 범주형: Label Encoding, 연속형: Feature Scaling을 하지 않는다. >- 선형계열 모델(예측시 모든 Feature들을 한 연산에 넣어 예측하는 모델) > - 범주형: One Hot Encoding, 연속형: Feature Scaling을 한다. 중요 feature 순위 그래프 # 각 feature(컬럼)의 중요도 (점수) tree.feature_importances_ fi = pd.Series(tree.feature_importances_, index=X.columns) fi.sort_values(ascending=False) fi.sort..

복습용! # plotly_subplots import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots # make_subplots 함수를 사용하여 subplot을 생성합니다. fig = make_subplots(rows=2, cols=2, # 2x2 그리드 생성 subplot_titles=("Plot 1", "Plot 2", "Plot 3", "Plot 4")) # 첫 번째 subplot에 그래프 추가 trace1 = go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]) fig.add_trace(trace1, row=1, col=1) fig.update_layout(title='Population of USA States'..