하나씩 알아가기

matplotlib은 그래프를 그려주는 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 이용하여 기본적인 데이터 시각화를 해보겠습니다. 단순한 그래프 그리기 그래프 그리기는 스크립트파일로 작성시에 되지 않았습니다(왜지?!!) 배열을 사용하기 위해서 numpy도 import 해줍니다. 필요한 데이터를 생성하는데 arange 메서드로 데이터를 생성하여 변수 x에 할당하고 sin함수를 사용하여 변수 y에 할당합니다. 그 다음에 plt.plot 메소드를 호출해 그래프를 그립니다. plt.show()를 호출해 그래프를 화면에 출력하면 됩니다. pyplot의 기능 제목과 축이름을 넣을 수 있습니다 참고 및 출처 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 [사이토 고키]

틀린 부분이 있을 경우, 지적해 주시면 감사하겠습니다. 노드, 간선, 시작점을 첫째 줄에 입력 받고 둘째 줄 부터는 간선의 개수만큼 두 정점의 번호를 입력 받습니다. 두 개의 리스트를 생성합니다. 연결 정보를 나타낸 2차원 리스트 방문 여부를 기록한 1차원 리스트 이 정점을 연결 정보를 인접 행렬(adjacent matrix)로 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. 0 1 2 3 4 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4 1 1 연결이 되어 있다면 1을 넣어주었습니다. 가장 핵심이 되는 부분은 방문하지 않은 노드면서 연결이 되어있는 노드를 방문해 나가는 것인데 dfs의 경우 재귀함수를 호출하고 bfs일 때는 큐에다가 넣어줍니다 from collections import deque n, m, v = map(i..

DFS(Depth-First-Search, 깊이 우선 탐색) 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘입니다. 동작 과정 ① 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문처리를 한다. ② 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있으면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문 처리를 한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다 ③ ②번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다. ※ 동작 원리는 스택이지만 구현은 재귀 함수를 이용해서 하는 것이 더 간결합니다. def dfs(graph, v, visited): #현재 노드를 방문처리 visited[v] = True print(v, end=' ') #현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문 for i in grap..