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https://www.acmicpc.net/problem/4673 4673번: 셀프 넘버 셀프 넘버는 1949년 인도 수학자 D.R. Kaprekar가 이름 붙였다. 양의 정수 n에 대해서 d(n)을 n과 n의 각 자리수를 더하는 함수라고 정의하자. 예를 들어, d(75) = 75+7+5 = 87이다. 양의 정수 n이 주어졌을 때, www.acmicpc.net #전체 10000중에서 셀프넘버 아닌거 빼기 #아이디어 여집합 a=[] b=[] for i in range(1,10001): a.append(i) #map 써서 리스트 안의 str int로 바꾸기 for j in range(1,10001): c=[] k=j j=str(j) j=list(j) d=list(map(int,j)) d=sum(d) k=k+..

https://www.acmicpc.net/problem/10773 10773번: 제로 첫 번째 줄에 정수 K가 주어진다. (1 ≤ K ≤ 100,000) 이후 K개의 줄에 정수가 1개씩 주어진다. 정수는 0에서 1,000,000 사이의 값을 가지며, 정수가 "0" 일 경우에는 가장 최근에 쓴 수를 지우고, 아닐 경 www.acmicpc.net #pop함수 사용 마지막 print 생활화 a= int(input()) b=[] for i in range(a): c=int(input()) if c == 0: b.pop() else: b.append(c) print(sum(b))

#이코테 문자열 재정렬 a=input() b=list(a) c=[] sum=0 #isalpha() 자주 쓸일이 없는?! 함수 암기 for i in b: if i.isalpha(): c.append(i) else: sum+=int(i) c.sort() c.append(sum) c # map(function, iterable) # map(적용시킬 함수, 적용할 값들) # ''.join(list) # '구분자'.join(리스트) ''.join(map(str,c))

https://www.acmicpc.net/problem/18406 18406번: 럭키 스트레이트 첫째 줄에 점수 N이 정수로 주어진다. (10 ≤ N ≤ 99,999,999) 단, 점수 N의 자릿수는 항상 짝수 형태로만 주어진다. www.acmicpc.net a= input() b=[] c=[] for i in a[:int((len(a))/2)]: b.append(int(i)) for j in a[int((len(a))/2):]: c.append(int(j)) if sum(b)==sum(c): print("LUCKY") else: print("READY") 오랜만에 돌아온 매일 1개씩 ㅋㅋ

비만을 나누는 기준은 대표적으로 BMI가 있으며, 정확한 비만의 기준을 나눌때에 body fat percent를 사용하며 이를 측정하는 기구는 DEXA이다. DEXA는 golden standard(쉽게 정답값)으로 많이 쓰인다. WHO 기준(Europid) 저체중

dataframe.iloc Access group of rows and columns by integer position(s). iloc는 integer location의 약어임 데이터 프레임의 행이나 칼럼의 순서를 나타내는 정수 즉, iloc은 index의 위치를 가리키는 것이라고 생각하면됨. dataframe.loc Access a group of rows and columns by labels(s) or a boolean array. label을 부르면 됨

질풍가도 쾌걸 근육남 2세 세상이 끝날때까지는 슬램덩크 11시 즈음 감수성 풍부해졌을 때 들으면 그래두 내일이 기다려 집니당

from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd list_data = [1,2,3,4,5] example_obj = Series(data = list_data) example_obj list_data = [1,2,3,4,5] list_name = ["a","b","c","d","e"] example_obj = Series(data = list_data, index = list_name) example_obj import numpy as np dict_data = {"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5} example_obj = Series(dict_data,dtype=np.float32,name="example_data") exampl..