記事一覧
ランチェスター戦略とは何か？AIによる説明
ランチェスター戦略をPythonのプログラムで実装するには、以下のような流れになります。
データの前処理: PandasやNumpyを使って、不要なデータや欠損値を除去し、データを整理します。
セグメンテーション: Scikit-learnを使って、クラスタリングアルゴリズム(例えばK-means)を使ってセグメンテーションを行います。
可視化: MatplotlibやSeabornを使って
AIによる動的計画法の説明
動的計画法は、問題をより小さな部分問題に分割し、各部分問題を 1 回だけ解決することによって問題を解決する方法です。
各部分問題の解はテーブルに格納され、他の部分問題の解法に再利用できます。
これにより、冗長な計算が回避され、アルゴリズムの効率が大幅に向上します。
以下は、Python で動的プログラミングを使用して、特定の量の変更を行うために必要な最小コイン数を見つける問題を解決する例です
atcoder勉強アルゴリズム
問題
h, w = (int(_) for _ in input().split(" "))list_ = list()sum_ax0 = [0 for wi in range(w)]for hi in range(h): line_ = [int(_) for _ in input().split(" ")] sum_ax0 = [x + y for x, y in zip(sum
atcoderアルゴリズム②
atcoderで問題を解いたので共有したいと思います。
問題①解答コードN, K = map(int, input().split())p_list = list(map(int, input().split()))q_list = list(map(int, input().split()))confirm = 0flg = Falsefor i in p_list: for j in
pythonアルゴリズム(クリスマスツリー作成)
今日はpythonでクリスマスツリーのを表示するプログラムを作成しましたので記録として残していきます。
まずは、アルゴリズムの実行した結果を画像で貼り付けます。
実際のコードimport numpy as npx = np.arange(7, 16) # 配列作成y = np.arange(1, 18, 2)z = np.column_stack((x[::-1], y)) # xの配列は逆順
atcoderアルゴリズム
atcoderで解いた問題を共有します。
問題１解答コードdef sample1(): """A - Shift """a, b = map(int, input().split())A = list(map(int, input().split()))for i in range(b): n = A.pop(0) # 一番前のデータを取り出す A.append(0) # 一番
python勉強（itertools）
pythonの勉強した記録を残していきます。
itertoolsについてです。
Pythonでは、連続するデータをイテレーターを使って表現します。
イテレーターは__next__()メソッドを呼び出すと値を返してくれます。
itertoolsモジュールのgroupby()関数
イテラブルオブジェクトをグループ化したイテレーターを返す。
実際のコード
import itertoolssort
ユークリッドの互除法
atcoder復習＆勉強記録
問題①解答コードdef GCD(n_1, m_1): while n_1 >= 1 and m_1 >= 1: # 余りが0になるまで繰り返す。 if n_1 < m_1: # どっちが大きいのか確認 m_1 = m_1 % n_1 else: n_1 = n_1 % m_1 # mod(