주제: 군집자료형

1. 단일(single): numeric(int, float, complex), bool

2. 군집(container): list, tuple, dictinary, set
   -> 임의의 자료형의 원소를 여러 개의 담을 수 있는 자료형들

1. 리스트

1.1 특징

1. 여러 데이터를 한꺼번에 보관 / 컨테이너 자료형
2. 원소는 어떤 자료형도 수용가능
3. 원소의 순서가 중요 / 순서 접근 순서
4. 원소의 개수와 내용은 수시로 바꿀 수 있음 / 가변형

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1.2 슬라이싱

(1) 구간 추출
✍입력

L = [1,9,3,2]
L[1:2+1:1]

💻 출력

[9, 3]

(2) 부분 교체
✍입력

L = [1,9,3,2]
L[1:3] = [99, 101]

💻 출력

[1, 99, 101, 2]

(3) 부분 삭제
✍입력

L = [1,9,3,2]

L[1:3] = []
L

💻 출력

[1, 2]

(4) 여러 가지 슬라이싱 방법

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1.3 리스트의 메서드

(1) 원소 추가(append,extend,insert)

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(2) 원소 제거(remove,pop,clear)

연습문제 1

• [1,3,4,4,3,2,7,4,1,7,4]에서 4와 7인 원소를 모두 제거하는 프로그램을 작성하라.

✍입력

L = [1,3,4,4,3,2,7,4,1,7,4]
del_list = [4,7]

for x in del_list:
    while x in L:
        L.remove(x)
print(L)

💻 출력

[1, 3, 3, 2, 1]

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(3) 원소 순서 재배치(reverse,sort,sorted)

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(4) 원소 정보 확인(count,index)

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연습문제 2

• [-3.2, 5.5, 4.1, 1.1, -1.3, 2.7, 0.5]에서 최상위 3개만을 제외한 리스트를 구하라. 단, 원래 순서는 그대로 유지한다.

✍입력

a = [-3.2, 5.5, 4.1, 1.1, -1.3, 2.7, 0.5]
temp = a.copy()

temp.sort(reverse=True) # 내림차순 정렬
print(f'sorted={temp}')

for x in temp[:3]:
    while x in a:
        a.remove(x)
print(f'removed={a}')

💻 출력

sorted=[5.5, 4.1, 2.7, 1.1, 0.5, -1.3, -3.2]
removed=[-3.2, 1.1, -1.3, 0.5]

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cf. mutable자료의 복사

-> 리스트의 copy 메서드나 슬라이싱 b=a[:]를 사용하면 새로운 객체를 생성한다.
✍입력

c=[1,2,3]
d=c.copy()
d[0]=100
d
id(c)

💻 출력

140673228259392

✍입력

id(d) # 새로운 객체를 생성한다

💻 출력

140673228240576

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2. 튜플

2.1 특징

1. 튜플(tuple): 여러 원소를 가질 수 있는 자료형
2. 원소를 ()내에 ,로 구분
3. 튜플은 불가변이라 리스트에 비하여 기능이 단순하고 속도가 빠르다
4. 여러 데이터를 한꺼번에 보관 / 군집 (container)
5. 원소의 개수와 내용은 바꿀 수 없다 (불가변)

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2.2 활용

✍입력

tuple('abcd') # 문자열에서 튜플로
tuple([1,2,3]) # list에서 튜플로
a,b,c = 1,2,3 # 튜플의 언패킹
a

💻 출력

('a', 'b', 'c', 'd')
(1, 2, 3)
1

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3. 문자열

3.1 특징

1. 문자열(string): 여러 문자들의 1차원 결합
2. 여러 데이터를 한꺼번에 보관 / 군집
3. 원소의 순서가 중요
4. 원소의 개수와 내용은 바꿀 수 없다

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3.2 문자열의 메서드

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4. 딕셔너리

4.1 특징

1. 원소는 key와 value로 구성
2. 여러 데이터를 한꺼번에 보관 / 군집 또는 컨테이너
3. key는 불변 자료형만 가능(중복은 불가)
4. value: 아무 자료나
5. key로 매핑 접근 key -> value
6. 원소의 개수와 내용은 바꿀 수 있다 (가변적)

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4.2 활용

✍zip함수/ 원소 수정 및 추가

# zip함수를 이용하여 사전으로 변환
k = [0,1,2]
v = ['zero', 'one', 'two']
d = dict(zip(k,v))
d

# 원소 수정 (가변적)
f = {0:'zero', 1:'one', 2:'two'}
f[0] = 'null'
f

# 원소 추가
e = {0:'zero', 1:'one', 2:'two'}
e[3] = 'three'
e

💻 출력

{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two'} # zip
{0: 'null', 1: 'one', 2: 'two'} # 원소 수정
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} # 원소 추가

✍중첩사전

# 중첩 사전
# 중첩(nested) 사전은 사전의 키에 대한 값이 또다른 하위 사전인 경우를 말한다

# D={key1:{sk1:sv1, sk2:sv2...}, key2:}

score = {'재롱': {'국어':50,'수학':78,'과학':46},
        '또치':{'국어':80,'수학':100,'과학':78},
         '또롱':{'국어':15,'수학':90,'과학':78}}

score['재롱']['과학']

💻 출력

46

✍keys, values, items

d = {0:'zero', 1:'one', 2:'two'}
d.keys()

e = {0:'zero', 1:'one', 2:'two'}
e.values()

f = {0:'zero', 1:'one', 2:'two'}
f.items()

for k,v in d.items():
    print(k,v)

💻 출력

dict_keys([0, 1, 2]) # keys
dict_values(['zero', 'one', 'two']) # vaues
dict_items([(0, 'zero'), (1, 'one'), (2, 'two')]) # items

# for문
0 zero
1 one
2 two

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4.3 딕셔너리의 메서드

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5. 집합

5.1 특징

1. 원소 중복 불가
2. 여러 데이터를 한꺼번에 보관 / 군집 자료형
3. 원소의 순서 무관하여 인덱스가 없다
4. 원소의 개수와 내용은 바꿀 수 있다 (가변적)

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5.2 활용

✍union, intersection, difference, in

a = {1,2,3}
b = {2,3,4,5}

a.union(b)
a.intersection(b)
a.difference(b)
5 in a

💻 출력

{1, 2, 3, 4, 5} # union
{2, 3} # intersection
{1} # difference
False # in

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5.3 집합의 메서드

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6. Comprehension

✍ for문

inch = [1,2,3,4]
cm = []

for x in inch:
    cm.append(2.54*x)
cm

이 코드를 어떻게 하면 간략화 할 수 있을까?
함축을 이용하면 된다

✍ comprehension

inch = [1,2,3,4]
cm = [2.54*x for x in inch]
cm

💻 출력

[2.54, 5.08, 7.62, 10.16]

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📚 참고자료:
위키독스, 점푸 투 파이썬, 'https://wikidocs.net/15', (2023.03.22)