[유형]자료유형 [문제링크]https://www.acmicpc.net/problem/2075 [요약]N*N의 수가 주어질 때, N번째 큰 수를 찾는 프로그램 [문제풀이]heap의 길이를 n으로 유지하는게 포인트이다.heap의 길이가 n보다 작으면, heappushheap의 길이가 n보다 길고 새로운 자연수가 heap의 가장 작은 수보다 크다면 가장 작은 수를 heappop, 새로운 수를 heappushimport sysdef input(): return sys.stdin.readline().rstrip()import heapqn = int(input())heap =[]init_num = []for _ in range(n): init_num = list(map(int, input().split(..

[유형]자료구조 [문제링크]https://www.acmicpc.net/problem/1927 [요약]정수 x가 주어졌을 때, x=0이면, 배열에서 가장 작은 값을 출력하고 그 값을 배열에서 제거한다. 만약, 배열이 비어있는 경우라면 0을 출력한다.x=자연수이면, 배열에 자연수 x를 넣는다. [문제풀이]heap을 사용한다.import sysdef input(): return sys.stdin.readline().rstrip()import heapqn = int(input())heap =[]for _ in range(n): x = int(input()) if x == 0: if not heap: print(0) else: pri..

원문 Fundamentals of Data Visualization5 Directory of visualizations이 챕터는 데이터를 시각화할 때 자주 사용되는 다양한 플롯과 차트들을 빠르게 시각적으로 살펴볼 수 있는 개요를 제공합니다.5.1 Amounts챕터 6 참조가장 일반적인 방법으로는 막대 그래프를 사용하여 특정 범주에 대한 수치 값(즉, 양)을 시각화합니다. 막대는 세로 또는 가로로 배열될 수 있습니다. 하지만 막대 대신, 해당 막대가 끝나는 위치에 점을 배치하는 방법도 있습니다.두 개 이상의 범주 집합에 대해 수치를 보여주고자 할 때는 막대를 그룹화하거나 쌓아 올리는 방법을 사용할 수 있습니다. 또한, 범주를 x축과 y축에 매핑하고, 색상을 통해 수치를 나타내는 히트맵을 사용할 수도 있습니..

원문 Fundamentals of Data Visualization4 Color scales데이터 시각화에서 색상을 사용하는 세 가지 기본적인 용도가 있습니다. (i) 색상을 사용하여 데이터 그룹을 서로 구별할 수 있습니다; (ii) 색상을 사용하여 데이터 값을 표현할 수 있습니다; (iii) 색상을 사용하여 특정 요소를 강조할 수 있습니다. 이 세 가지 경우에서 사용하는 색상의 유형과 그 사용 방식은 서로 크게 다릅니다.4.1 Color as a tool to distinguish우리는 종종 색상을 사용하여 고유한 순서가 없는 개별 항목이나 그룹을 구분합니다. 예를 들어, 지도에서 서로 다른 국가를 구분하거나 특정 제품의 서로 다른 제조사를 구분할 때 색상을 사용할 수 있습니다. 이 경우, 우리는 정성..

원문 Fundamentals of Data Visualization3 Coordinate systems and axes어떤 형태의 데이터 시각화를 하려면 위치 스케일(position scales)을 정의해야 합니다. 위치 스케일은 그래프에서 다양한 데이터 값이 위치할 위치를 결정합니다.3.1 Cartesian coordinates데이터 시각화에서 가장 널리 사용되는 좌표 시스템은 2차원 데카르트 좌표계입니다. 이 좌표계에서는 각 위치가 x 값과 y 값에 의해 고유하게 지정됩니다. x축과 y축은 서로 직교하며, 데이터 값은 두 축 모두에서 일정한 간격으로 배치됩니다.3.2 Nonlinear axes데카르트 좌표계에서는 축을 따라 그리드 라인이 데이터 단위와 시각화된 결과에서 모두 균등하게 간격을 두고 있습..

원문 Fundamentals of Data Visualization2 Visualizing data: Mapping data onto aesthetics우리가 데이터를 시각화할 때, 데이터 값을 체계적이고 논리적인 방식으로 변환하여 최종 그래픽을 구성하는 시각적 요소로 만듭니다. 데이터 시각화는 위치, 크기, 색상, 모양, 선의 너비 등 미학적 요소를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하는 과정입니다.2.1 Aesthetics and types of data모든 그래픽 요소의 중요한 구성 요소는 그 위치입니다. 이는 요소가 어디에 위치하는지를 설명합니다. 다음으로, 모든 그래픽 요소는 모양, 크기, 색상을 가지고 있습니다. 마지막으로, 데이터를 시각화하기 위해 선을 사용할 경우, 이 선들은 다른 너비나 점..