12 Visualizing associations among two or more quantitative variables많은 데이터셋이 두 개 이상의 양적 변수를 포함하고 있으며, 이러한 변수들이 서로 어떻게 관련되어 있는지를 알고 싶어 할 때가 있습니다. 예를 들어, 동물의 키, 몸무게, 길이, 일일 에너지 소모량과 같은 양적 측정값이 포함된 데이터셋이 있을 수 있습니다. 두 변수 간의 관계를 시각화하려면, 보통 산점도를 사용합니다. 그러나 두 개 이상의 변수를 동시에 나타내고 싶다면, 버블 차트, 산점도 행렬, 또는 상관 행렬과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 매우 고차원적인 데이터셋의 경우, 주성분 분석과 같은 차원 축소 기법을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.12.1 Scatter plots..

[유형]구현 [문제링크]https://www.acmicpc.net/problem/18111 [요약]목재를 충분히 모은 lvalue는 집을 짓기로 하였다. 하지만 고르지 않은 땅에는 집을 지을 수 없기 때문에 땅의 높이를 모두 동일하게 만드는 ‘땅 고르기’ 작업을 해야 한다.lvalue는 세로 N, 가로 M 크기의 집터를 골랐다. 집터 맨 왼쪽 위의 좌표는 (0, 0)이다. 우리의 목적은 이 집터 내의 땅의 높이를 일정하게 바꾸는 것이다. 우리는 다음과 같은 두 종류의 작업을 할 수 있다.좌표 (i, j)의 가장 위에 있는 블록을 제거하여 인벤토리에 넣는다.인벤토리에서 블록 하나를 꺼내어 좌표 (i, j)의 가장 위에 있는 블록 위에 놓는다.1번 작업은 2초가 걸리며, 2번 작업은 1초가 걸린다. 밤에는 ..

[유형]dp [문제링크]https://www.acmicpc.net/problem/14501 [요약]오늘부터 N+1일째 되는 날 퇴사를 하기 위해서, 남은 N일 동안 최대한 많은 상담을 하려고 한다.각각의 상담은 상담을 완료하는데 걸리는 기간 Ti와 상담을 했을 때 받을 수 있는 금액 Pi로 이루어져 있다.상담을 적절히 했을 때, 백준이가 얻을 수 있는 최대 수익을 구하는 프로그램을 작성하시오. [문제풀이]dp 테이블을 정의해보자.i = 근무 가능한 일수dp[i] = 근무 가능한 일수가 i만큼 남았을 때의 최대 비용dp[n] = 첫째날부터 마지막날까지 상담을 골라서 했을 때 얻을 수 있는 최대 수익 점화식을 정의해보자.근무가능한 일수 i 근무가능한 일수 >= 해당 날짜의 상담소요시간이라면, dp[i] = ..

[유형]완전탐색 [문제링크]https://www.acmicpc.net/problem/1436 [요약]종말의 숫자란 어떤 수에 6이 적어도 3개 이상 연속으로 들어가는 수를 말한다.즉, 666, 1666,2666,3666...은 종말의 숫자이다.N번째 종말의 숫자를 구하는 프로그램을 작성하시오. [문제풀이]666을 기준으로 1씩 더해서 666이 들어간 숫자를 찾는다.import sysdef input(): return sys.stdin.readline().rstrip()n = int(input())cnt = 0result = 666while True: if '666' in str(result): cnt+=1 if cnt == n: break result+=1p..

11 Visualizing nested proportions데이터셋을 여러 범주형 변수에 따라 동시에 세분화하여 분석하고 싶은 경우도 종종 있습니다. 예를 들어, 의회 의석의 경우, 정당별 의석 비율과 대표자의 성별에 따른 의석 비율에 관심을 가질 수 있습니다. 비슷하게, 사람들의 건강 상태에 대해 이야기할 때, 건강 상태가 결혼 상태에 따라 어떻게 세분화되는지 궁금할 수도 있습니다.중첩된 비율을 시각화하는 데 적합한 몇 가지 방법이 있으며, 그 중에는 모자이크 플롯(mosaic plot), 트리맵(treemap), 평행 집합(parallel sets) 등이 있습니다.11.1 Nested proportions gone wrong피츠버그의 다리들을 건설 재료(강철, 목재, 철)와 건설 연도(수공예, 187..

10 Visualizing proportions10.1 A case for pie charts1961년부터 1983년까지 독일 의회(분데스탁)는 CDU/CSU, SPD, FDP 세 개의 정당으로 구성되었습니다. 이 기간 동안 대부분 CDU/CSU와 SPD는 대략 비슷한 의석 수를 가졌으며, FDP는 대개 작은 비율의 의석만을 차지했습니다. 예를 들어, 1976-1980년의 8대 분데스탁에서 CDU/CSU는 243석, SPD는 214석, FDP는 39석을 차지하여 총 496석을 구성했습니다. 이러한 의회 데이터를 가장 일반적으로 시각화하는 방법이 바로 파이 차트입니다.동일한 절차를 직사각형에 적용할 수 있으며, 그 결과는 스택형 막대 차트가 됩니다.파이 차트는 반, 3분의 1, 또는 4분의 1과 같은 단순..