#python初心者
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
atcoder(python解き方)
問題①解答コードdef sample1(): """A問題""" h, w = map(int, input().split()) ans_lst = [input() for _ in range(h)] ans = [0] for i in ans_lst: for j in i: if j == '#':
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python(collections勉強)
今回も勉強した記録を共有したいと思います。
collectionsのCounterについてです。
Counterはデータの件数をカウントすることが出来ます。
辞書を拡張してオブジェクトを数える機能に特化したクラスになります。
辞書のキーが要素、値にその要素数を保存します。
下記にコードを共有します。
from collections import Countern = Counter('h
python練習問題
pythonでアルゴリズム問題を解いたので共有したいと思います。
問題は下記のようなものです。
1問目解き方
まずは、#の数がいくつあるのかをfor文で確認して#が存在していたら1を足してあげるという処理です。
まずは、配列を用意してあげます。
[0, 0, 0, 0] # 配列用意
上記の配列に#が現れたら1ずつ足していきます。
下記が解答コードになります。
n, m = map(
