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noteでは日々のつぶやきを毎日発信しています！ 夢 ❇️情報格差を無くし誰もが正しい情報を得られる世の中を作ること。 実績 ✅フォロワー急上昇8位(66人) ✅月間7万PV達成 ✅フォロバ100 目標 ❇️Pythonを誰でも使えるようにする。

  • ディープラーニングのための数理・統計【Python】

  • Pythonコード共有

    Pythonのコードをここに共有します。 勉強した証をここに残します。 是非見てください。

  • AtCoder復習

    AtCoder復習用に使います。

  • Python勉強用

    Python勉強用

  • 本気の記事

    分かりやすく丁寧に書いてる記事になります。 宜しければ読んでみて下さい！！ 日々の学びよりは絶対に読みやすい！！

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自己紹介(やってみた)

皆さん、こんばんは！！けんぼーです！ 今回は、今更になりますが自己紹介をしたいと思います。自分の事を知らない人はまだまだたくさんいるので今日のブログを読んで少しでも僕の事を 知ってください！！ 随時更新します。 今までやってきたこと僕は今までいろんなことをやってきました。5歳の頃から水泳をやっていました。それも7年間やっていて泳ぐことはとても得意なので誰か海に連れて行ってください！！ 中学の頃は、バスケをやっていました。スタメンではなくてベンチでしたけどね！ 中学3年の

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    • atcoderB問題特集

      問題①解答コードn = int(input())n_lst = ['H', 'D', 'C', 'S']n_lst_1 = ['A', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'T', 'J', 'Q', 'K']n_lst_2 = [] # 入力したデータを格納するflg = Truefor _ in range(n): n_1 = input() n_lst_2.append(n_1) if not n_1[0]

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      • 深さ優先行きがけ順のプログラム

        勉強の記録として残します。 グラフの図は下記になります。 行きがけ順の実際のコードは下記になります。 def depth_search(): tree = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [], [], [], [], [], [], [], []] data = [] def search(pos): print(pos,

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        • atcoderアルゴリズム③

          問題①解答コードN = int(input())data_lst = []cnt = 0cnt_1 = 0for _ in range(N): data = input() if data == 'For': cnt += 1 else: cnt_1 += 1if cnt > cnt_1: print('Yes')else: print('No') 問題②解答コードN, M = map(int, input().sp

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        • ディープラーニングのための数理・統計【Python】
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          幅優先探索について説明

          幅優先探索(Breadth-First Search, BFS)はグラフや木構造などのデータ構造を探索するためのアルゴリズムです。 BFSは、最も近い頂点から順に探索します。 以下はPythonによるBFSの例です。 from collections import dequedef BFS(graph, start): # graphは隣接リストで表現されたグラフ、startは探索を開始する頂点 visited = set() # 訪れた頂点を保存するset

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          幅優先探索について説明

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          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、各セグメンテーションのデータを可視化します。 マーケティング戦略の立て方:

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          ランチェスター戦略とは何か？AIによる説明

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          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。 def min_coins(coins, amount): tabl

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          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_ax0, line_)] list_.append(line_)sum_

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          atcoder勉強アルゴリズム

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          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 q_list: confirm = i + j if

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          atcoderアルゴリズム②

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          python図形作成

          今回のnoteはpythonでピラミッドとダイヤモンドの図形を作成していきたいと思っています。 初歩的なアルゴリズムになりますので是非勉強の参考にしてください。 ピラミッド表示まずは、ピラミッドの作成になります。 完成した図は下記の通りになります。 ユーザから何段のピラミッドにするのかデータを受け取りその段数のピラミッドを表示します。 考え方としては*(アスタリスク)の隣に空白をどのくらい開けるのかを計算して*の数はいくつになるのかも計算します。 規則性として最初は

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          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の配列は逆順にする。xとyの配列を合わせるprint(z)for i, j in z: #

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          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) # 一番後ろに0を挿入for ans in A: print(ans, end='

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          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 itertoolssorted_text = ''.join(sorted('aaaaannhngdtee

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          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(余りをセットする) if n_1 >= 1:

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          動的計画法

          復習を記録します。 問題①解答コード# 入力N = int(input())H = list(map(int, input().split()))# 動的計画法dp = [ None ] * Ndp[0] = 0for i in range(1, N): if i == 1: dp[i] = abs(H[i - 1] - H[i]) if i >= 2: v1 = dp[i - 1] + abs(H[i - 1] - H[i]) # 1 個前の足場からジャンプするとき

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          atocoder復習

          解けなかった問題の復習 問題①解答コードdef answer1(): n, m = map(int, input().split()) al = [[False]*n for _ in range(n)] print(f'1->:{al}') # [[False, False, False], [False, False, False], [False, False, False]] for _ in range(m): xl = li

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