savefig 0.0.4

pip install savefig

https://pypi.org/project/savefig/

Save matplotlib figures with embedded metadata for reproducibility and profit

[python] pdf to png, 해상도 높게 저장하기 

import fitz  # PyMuPDF

def pdf_to_png(pdf_file, output_folder, dpi=300):
    # Open the PDF file
    pdf_document = fitz.open(pdf_file)
    
    for page_number in range(pdf_document.page_count):
        # Get the page
        page = pdf_document[page_number]
        
        # Set the resolution (DPI)
        zoom = dpi / 72.0
        mat = fitz.Matrix(zoom, zoom)
        image = page.get_pixmap(matrix=mat)
        
        # Save the image as a PNG file
        image.save(f"{output_folder}/page_{page_number + 1}.png", "png")

    # Close the PDF file
    pdf_document.close()

if __name__ == "__main__":
    input_pdf = "input.pdf"  # Replace with your PDF file path
    output_folder = "output_images"  # Replace with your output folder
    dpi = 600  # Adjust DPI as needed
    
    pdf_to_png(input_pdf, output_folder, dpi)

https://pypi.org/project/matrix/

matrix 3.0.0

Generic matrix generator.

Installation

pip install matrix

You can also install the in-development version with:

pip install https://github.com/ionelmc/python-matrix/archive/main.zip

Documentation

https://python-matrix.readthedocs.io/

Development

To run all the tests run:

tox

알고리즘 탐색(Search)

탐색이란, 원하는 값을 찾는 것입니다.

선형 탐색(Linear Search)

순서대로 하나씩 찾는 방법 입니다.

이분(이진) 탐색(Binary Search)

반씩 제외하면서 찾는 방법 입니다.

해시 탐색(Hash Search)

선형탐색이나 이진탐색은, 어떤 값이 어떤 index에 들어있는지에 대한 정보가 없는 상태에서 탐색할 때 사용하는 방식이 었습니다.반면에 해시 탐색은 값과 index를 미리 연결해 둠으로써 짧은 시간에 탐색할 수 있는 알고리즘입니다.

완전 탐색

브루트 포스(Brute Force)

brute: 무식한, force: 힘 무식한 힘으로 해석할 수 있다. 완전탐색 알고리즘. 즉, 가능한 모든 경우의 수를 모두 탐색하면서 요구조건에 충족되는 결과만을 가져옵니다. 이 알고리즘의 강력한 점은 예외 없이 100%의 확률로 정답만을 출력한다는 점입니다.

백트래킹

해를 찾는 도중 해가 아니어서 막히면, 되돌아가서 다시 해를 찾아가는 기법을 말합니다. 최적화 문제와 결정 문제를 푸는 방법이 됩니다.

재귀함수

함수는 자기 자신을 내부에서 호출할 수 있다. 이러한 함수를 재귀 함수라고 한다. 재귀 알고리즘(recursive algorithm)이란 재귀 함수를 이용하여 문제를 해결하는 알고리즘을 말합니다.

# 정렬/탐색 알고리즘 : https://modulabs.co.kr/blog/algorithm-python/
# Search 탐색 

def linear_search(list, target):
    for i in range(0, len(list)):
        if list[i] == target:
            return i
    return None

def binary_search(list, target):
    first = 0
    last = len(list) - 1

    while first <= last:
        midpoint = (first + last) // 2
        if list[midpoint] == target:
            return midpoint
        elif list[midpoint] < target:
            first = midpoint + 1
        else:
            last = midpoint - 1
    return None

def hash_search(list, target):
    hash_table = {}
    for i in range(0, len(list)):
        hash_table[list[i]] = i
    if target in hash_table:
        return hash_table[target]
    return None

def brute_force_search(list, target):
    for i in range(0, len(list)):
        for j in range(i + 1, len(list)):
            if list[i] + list[j] == target:
                return [i, j]
    return None

def recursive_binary_search(list, target):
    if len(list) == 0:
        return False
    else:
        midpoint = len(list) // 2
        if list[midpoint] == target:
            return True 
        else:
            if list[midpoint] < target:
                return recursive_binary_search(list[midpoint + 1:], target)
            else:
                return recursive_binary_search(list[:midpoint], target)







print(linear_search([1,2,3,4,5], 5)) 

print(binary_search([1,2,3,4,5], 5))

print(hash_search([1,2,3,4,5], 5))

print(brute_force_search([1,2,3,4,5], 5))

print(recursive_binary_search([1,2,3,4,5], 5))

BFS(너비 우선 탐색) & DFS(깊이 우선 탐색)

# 정렬/탐색 알고리즘 : https://modulabs.co.kr/blog/algorithm-python/
# Search 탐색 2 : BFS(너비 우선 탐색) & DFS(깊이 우선 탐색)

from collections import deque

graph_list = { 1: set([2, 3]),
                2: set([1, 3, 4]),
                3: set([1, 5]),
                4: set([1]),
                5: set([2,6]),
                6: set([3,4])}

root_node = 1

def bfs(graph, root):
    visited = []
    queue = deque([root])
    while queue:
        node = queue.popleft()
        if node not in visited:
            visited.append(node)
            queue += graph[node] - set(visited)
    return visited

print(bfs(graph_list, root_node))

def dfs(graph, root):
    visited = []
    stack = [root]
    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.append(node)
            stack += graph[node] - set(visited)
    return visited

print(dfs(graph_list, root_node))

[python] 알고리즘 - 정렬

# 정렬 알고리즘 : https://modulabs.co.kr/blog/algorithm-python/

정렬(Sorting)

정렬은 특정한 기준에 따라 데이터를 늘어놓는 알고리즘입니다.

버블 정렬(Bubble Sort)

버블 정렬은 바로 옆에 있는 것과 비교해서 정렬하는 것입니다. 구현은 쉽지만 효율성이 매우 낮다고 알려져 있습니다.

선택 정렬(Selection Sort)

데이터를 선택 정렬은 배열에서 작은 데이터를 선별하여서 데이터를 앞으로 보내는 정렬의 일종입니다. 이 정렬도 효율은 낮습니다.

삽입 정렬(Insertion Sort)

삽입 정렬은 자료 배열의 모든 요소를 앞에서부터 차례대로 이미 정렬된 배열 부분과 비교하여, 자신의 위치를 찾아 삽입함으로써 정렬을 완성하는 알고리즘입니다.

퀵 정렬(Quick Sort)

퀵 정렬은 찰스 앤터니 리처드 호어가 개발한 정렬 알고리즘이다. 다른 원소와의 비교만으로 정렬을 수행하는 비교 정렬에 속한다. 퀵 정렬은 n개의 데이터를 정렬할 때, 최악의 경우에는 O(n²)번의 비교를 수행하고, 평균적으로 O(n log n)번의 비교를 수행합니다.

병합 정렬(Merge Sort)

합병 정렬 또는 병합 정렬은 O(n log n) 비교 기반 정렬 알고리즘이다. 일반적인 방법으로 구현했을 때 이 정렬은 안정 정렬에 속하며, 분할 정복 알고리즘의 하나 입니다.

힙 정렬(Heap Sort)

힙 정렬이란 최대 힙 트리나 최소 힙 트리를 구성해 정렬을 하는 방법으로서, 내림차순 정렬을 위해서는 최소 힙을 구성하고 오름차순 정렬을 위해서는 최대 힙을 구성하면 됩니다.

기수 정렬(Radix Sort)

기수 정렬은 기수 별로 비교 없이 수행하는 정렬 알고리즘이다. 기수로는 정수, 낱말, 천공카드 등 다양한 자료를 사용할 수 있으나 크기가 유한하고 사전순으로 정렬할 수 있어야 한다. 버킷 정렬의 일종으로 취급되기도 합니다.

계수 정렬(Count Sort)

계수 정렬 또는 카운팅 소트는 컴퓨터 과학에서 정렬 알고리즘의 하나로서, 작은 양의 정수들인 키에 따라 객체를 수집하는 것, 즉 정수 정렬 알고리즘의 하나 입니다.

# 정렬 알고리즘 : https://modulabs.co.kr/blog/algorithm-python/

import random

class Sort :
    def bubble_sort(arr):
        for i in range(len(arr)):
            for j in range(len(arr) - i - 1):
                if arr[j] > arr[j+1]:
                    arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
        return arr


    def selection_sort(arr):
        for i in range(len(arr)):
            min_index = i
            for j in range(i+1, len(arr)):
                if arr[min_index] > arr[j]:
                    min_index = j
            arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
        return arr


    def quick_sort(arr):
        if len(arr) <= 1:
            return arr
        pivot = arr[len(arr) // 2]
        left, right, equal = [], [], []
        for i in arr:
            if i < pivot:
                left.append(i)
            elif i > pivot:
                right.append(i)
            else:
                equal.append(i)
        return Sort.quick_sort(left) + equal + Sort.quick_sort(right)


    def merge_sort(arr):
        if len(arr) < 2:
            return arr
        
        mid = len(arr) // 2
        left = Sort.merge_sort(arr[:mid])
        right = Sort.merge_sort(arr[mid:])

        merged_arr = []
        l = r = 0
        while l < len(left) and r < len(right):
            if left[l] < right[r]:
                merged_arr.append(left[l])
                l += 1
            else:
                merged_arr.append(right[r])
                r += 1

        merged_arr += left[l:]
        merged_arr += right[r:]
        return merged_arr


    def heap_sort(arr):
        def heapify(arr, n, i):
            largest = i
            l = 2 * i + 1
            r = 2 * i + 2

            if l < n and arr[i] < arr[l]:
                largest = l

            if r < n and arr[largest] < arr[r]:
                largest = r

            if largest != i:
                arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
                heapify(arr, n, largest)

        n = len(arr)
        for i in range(n, -1, -1):
            heapify(arr, n, i)

        for i in range(n-1, 0, -1):
            arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]
            heapify(arr, i, 0)

        return arr



    def radix_sort(arr):
        RADIX = 10
        placement = 1

        max_digit = max(arr)

        while placement < max_digit:
            buckets = [list() for _ in range(RADIX)]

            for i in arr:
                tmp = int((i / placement) % RADIX)
                buckets[tmp].append(i)

            a = 0
            for b in range(RADIX):
                buck = buckets[b]
                for i in buck:
                    arr[a] = i
                    a += 1

            placement *= RADIX

        return arr


    def counting_sort(arr):
        max_value = max(arr)
        m = max_value + 1
        count = [0] * m

        for a in arr:
            count[a] += 1

        i = 0
        for a in range(m):
            for c in range(count[a]):
                arr[i] = a
                i += 1
        return arr


arr = [i for i in random.sample(range(10), 10)]



print("Original array: ", arr)
print("Bubble sort: ", Sort.bubble_sort(arr))
print("Selection sort: ", Sort.selection_sort(arr))
print("Quick sort: ", Sort.quick_sort(arr))
print("Merge sort: ", Sort.merge_sort(arr))
print("Heap sort: ", Sort.heap_sort(arr))
print("Radix sort: ", Sort.radix_sort(arr))
print("Counting sort: ", Sort.counting_sort(arr))

[python] sudoku 만들기 - 랜덤 문제 

#sudoku puzzle create using python chatGPT
import random

def generate_solved_sudoku():
    base  = 3
    side  = base*base
    # pattern for a baseline valid solution
    def pattern(r,c): return (base*(r%base)+r//base+c)%side

    # randomize rows, columns and numbers (of valid base pattern)
    def shuffle(s): return random.sample(s,len(s)) 
    rBase = range(base) 
    rows  = [ g*base + r for g in shuffle(rBase) for r in shuffle(rBase) ] 
    cols  = [ g*base + c for g in shuffle(rBase) for c in shuffle(rBase) ]
    nums  = shuffle(range(1,base*base+1))

    # produce board using randomized baseline pattern
    board = [ [nums[pattern(r,c)] for c in cols] for r in rows ]
    
    return board

def print_sudoku(board):
    for i in range(9):
        if i % 3 == 0 and i != 0:
            print("- - - - - - - - - - - -")
        for j in range(9):
            if j % 3 == 0 and j != 0:
                print("|", end=" ")
            print(board[i][j], end=" ")
        print()

def remove_numbers(board, difficulty_level):
    """
    Remove numbers from the solved Sudoku grid based on the difficulty level.
    """
    if difficulty_level == 'easy':
        num_to_remove = 30  # Easy: 30 numbers removed
    elif difficulty_level == 'medium':
        num_to_remove = 40  # Medium: 40 numbers removed
    else:
        num_to_remove = 50  # Hard: 50 numbers removed
    
    for _ in range(num_to_remove):
        row = random.randint(0, 8)
        col = random.randint(0, 8)
        if board[row][col] != 0:
            board[row][col] = 0

# Generate a solved Sudoku puzzle
solved_sudoku = generate_solved_sudoku()

# Print the solved Sudoku puzzle
print("Solved Sudoku Puzzle:")
print_sudoku(solved_sudoku)

# Create a copy of the solved puzzle
unsolved_sudoku = [row[:] for row in solved_sudoku]

# Remove numbers to create a puzzle
difficulty_level = 'medium'  # Change difficulty level as needed ('easy', 'medium', 'hard')
remove_numbers(unsolved_sudoku, difficulty_level)

# Print the unsolved Sudoku puzzle (the generated puzzle)
print("\nUnsolved Sudoku Puzzle:")
print_sudoku(unsolved_sudoku)