TIL_251014

Today I learned

1. 코드카타

1) 문자열 내림차순 배치

def solution(s):

    return ''.join(sorted(s, reverse=True))

    # sorted: 새로 정렬된 리스트를 반환하며, 문자열, 튜플, 딕셔너리 등 모든 iterable 데이터에 대해 정렬이 가능함.

    # sort: list.sort() 형태로 오며, 원본을 직접 변경하고, list 데이터만 가능함

    # sorted로 ['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'Z'] 형태가 된 문자열을 빈 공간 "" 안에 join으로 이어붙임

solution("Zbcdefg")

 

2) 부족한 금액 계산하기

def solution(price, money, count):

    for i in range(0,count):

        pay_attraction = price*i-money

 

3) 문자열 다루기 기본

def solution(s):

    try:

        int(s)

        return True

    except ValueError:

        return False

print(solution("a1234"))

 

4) 행렬의 덧셈

def solution(arr1,arr2):

    answer = [[c + d for c, d in zip(a,b)] for a, b in zip(arr1,arr2)]

    #zip(arr1,arr2)는 각 행을 쌍으로 묶음

    # a,b는 각 행을 의미함

    # arr1 = [1,2], arr2=[5,6] 이면 a = [1,2], b = [5,6], c = 1, d = 6 이럼

    # c,d는 각 행의 개별 숫자를 의미함

    return answer

 

2. 아티클 스터디

아티클) 데이터 시각화는 왜 중요할까?

 

• 요약 : 시각 정보 처리 과정을 고려한 직관적인 데이터 시각화
• 주요 포인트 :
  • 3단계로 나뉘는 시각 처리 과정
    • 뚜렷한 시각 요소 파악색, 질감, 선의 두께, 방향, 배열 등 기본적인 요소를 추출
    • 시각 정보를 인지하는 단계
    • 패턴 알아차리기동일한 색, 질감, 방향성에 따라 그룹으로 분류, 패턴 인식
    • 앞 단계에서 추출한 시각 요소들의 공통점/차이점 발견
    • 해석하기
    • 이전 단계들에서 추출된 시각 요소 및 패턴을 이용하여 능동적인 의미 부여
  • 직관적인 시각화에 적용되는 5가지 개념
    • 핵심 개념:
    • 전주의적 속성직관적인 데이터 시각화를 위해 전주의적 속성을 의도
    • 주의를 기울이지 않아도 알아차릴 수 있는 시각 요소 (ex. 색 강조, 마킹)
    • 게슈탈트 원리특정 규칙이 적용 될 때 요소들을 연관된 하나의 그룹으로 인식하는 경향을 이용
    • 뇌는 부분보다 큰 전체를 이해하는데 탁월하다는 원리에서 착안
    • 유사성의 원리
    • 비슷한 특징을 가진 요소는 더 연관성이 강조됨
    • 공동 운명
    • 같은 방향으로 움직이는 요소들이 그렇지 않은 요소들에 비해 더 연관성이 강조됨
    • 균일한 연결의 원리
    • 시각적으로 연결된 요소들이 그렇지 않은 요소들에 비해 연관성이 강조됨
• • 용어 정리:
    • 트렌드데이터가 전반적으로 상승하는가? 하락하는가? 주기적인 변동이 있는가?
    • 시간의 흐름에 따라 일정한 방향으로 변화하는 경향
    • 패턴트렌드보다 더 포괄적인 개념
    • 데이터 속에서 반복적으로 나타나는 규칙적인 형태나 관계를 의미
    • 아웃라이어튄 값, 이상치 등
    • 일반적인 범위에서 벗어난 극단적인 데이터