Looan's 개발 연습장

오늘의 내용 미리보기 본문 이번 시간에는 Numpy를 통해 몬테카를로 시뮬레이션을 진행하는 방법을 배워봅시다. 몬테카를로 시뮬레이션은 불확실한 사건의 가능한 결과를 예측하는 수학적 기법입니다. 말로만 하면 어려우니까 간단하게 예시를 봅시다. 우리가 주사위를 굴려서 얻을 수 있는 숫자를 예측한다고 해봅시다. 예측 결과는 굉장히 다양하게 나타날 수 있겠죠. 결과는 1부터 6까지의 수 중 하나일 것입니다. 간단하게 주사위와 같은 역할을 하는 함수를 하나 구현해 봅시다. import numpy as np nums = [i+1 for i in range(6)] prob = np.ones(6) * (1/6) num = np.random.choice(nums, p = prob) num 이 함수를 실행할 때마다 1에서..

문제 https://www.acmicpc.net/problem/2108 2108번: 통계학 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 500,000)이 주어진다. 단, N은 홀수이다. 그 다음 N개의 줄에는 정수들이 주어진다. 입력되는 정수의 절댓값은 4,000을 넘지 않는다. www.acmicpc.net 코드 from collections import Counter import sys n = int(sys.stdin.readline()) num = [] mode = [] for _ in range(n): num.append(int(sys.stdin.readline())) num_most = Counter(num).most_common() num.sort() print(round((sum(num)/n))) ..