[Python NumPy] reshape에서 -1 은 무슨 의미인가? (reshape(-1, 1))

Python 분석과 프로그래밍/Python 데이터 전처리 2018. 1. 25. 23:56

파이썬 NumPy 에서 배열의 차원(Dimension)을 재구조화, 변경하고자 할 때 reshape() 메소드를 사용합니다.  가령, 3개의 행과 4개의 열로 구성된 2차원의 배열로 재설정하고 싶으면 reshape(3, 4) 처럼 reshape()의 매개변수로 변경하고자 하는 배열의 행과 열의 차원을 정수로 입력해주면 됩니다. 


그런데 reshape(-1, 2) 혹은 reshape(3, -1) 처럼 reshape() 메소드 안에 '-1'이 들어가 있는 경우가 있습니다. 이때 reshape()의 '-1'이 의미하는 바는, 변경된 배열의 '-1' 위치의 차원은 "원래 배열의 길이와 남은 차원으로 부터 추정"이 된다는 뜻입니다. (One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions.)


말이 좀 어렵고, 금방 이해하기가 쉽지 않은데요, ^^; 아래에 간단한 예를 들어서 설명해보겠습니다. 


먼저 NumPy 라이브러리를 import 하고 3x4 차원의 예제 배열을 만들어보겠습니다. 

(우리가 일상적으로 사용하는 reshape() 의 사용 예제)



In [1]: import numpy as np


In [2]: x = np.arange(12).reshape(3, 4)


In [3]: x.shape

Out[3]: (3, 4)


In [4]: x

Out[4]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

        [ 4, 5, 6, 7],

        [ 8, 9, 10, 11]])

 



  (1) reshape(-1, 정수) 의 행(row) 위치에 '-1'이 들어있을 경우


이제 reshape() 의 행(row) 차원 위치에 '-1'을 넣으면 어떻게 재구조화가 되는지 살펴보겠습니다. 

총 12개의 원소가 들어있는 배열 x에 대해서 x.reshape(-1, 정수) 를 해주면 '열(column)' 차원의 '정수'에 따라서 12개의 원소가 빠짐없이 배치될 수 있도록 '-1'이 들어가 있는 '행(row)' 의 개수가 가변적으로 정해짐을 알 수 있습니다.  


x.reshape(-1, 1)

=> shape(12,1)

x.reshape(-1, 2) 

=> shape(6, 2)

 x.reshape(-1, 3)

=> shape(4, 3)

x.reshape(-1, 4) 

=> shape(3, 4)

 

In [5]: x.reshape(-1, 1)

Out[5]:

array([[ 0],

        [ 1],

        [ 2],

        [ 3],

        [ 4],

        [ 5],

        [ 6],

        [ 7],

        [ 8],

        [ 9],

        [10],

        [11]])

 In [6]: x.reshape(-1, 2)

Out[6]:

array([[ 0, 1],

        [ 2, 3],

        [ 4, 5],

        [ 6, 7],

        [ 8, 9],

        [10, 11]])

 In [7]: x.reshape(-1, 3)

Out[7]:

array([[ 0, 1, 2],

        [ 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8],

        [ 9, 10, 11]])

 In [8]: x.reshape(-1, 4)

Out[8]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

        [ 4, 5, 6, 7],

        [ 8, 9, 10, 11]])




  (2) reshape(정수, -1) 의 열(column) 위치에 '-1'이 들어있을 경우


다음으로 reshape()의 열(column) 위치에 '-1'을 넣으면 어떻게 재구조화되는지 살펴보겠습니다. 

x의 총 원소 12개가 모두 배열될 수 있도록 행(row)의 정수가 정해지면, 이에 따라서 '-1'이 들어있는 열(column)의 개수가 정해짐을 알 수 있습니다. 


즉, 행이나 열의 특정 차원을 기준으로 재배열하고 싶은 행이나 열의 개수가 있으면 나머지 차원의 개수는 '-1'로 해두면 알아서 자동으로 재배열을 해주니 편리한 기능이라고 하겠습니다. 


x.reshape(1, -1)

  => shape(1, 12)

 

In [9]: x.reshape(1, -1)

Out[9]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]])

 x.reshape(2, -1)

  => shape(2, 6)

 

In [10]: x.reshape(2, -1)

Out[10]:

array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])

 x.reshape(3, -1)

  => shape(3, 4)

 

In [11]: x.reshape(3, -1)

Out[11]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

        [ 4, 5, 6, 7],

        [ 8, 9, 10, 11]])

 x.reshape(4, -1)

  => shape(4, 3)


In [12]: x.reshape(4, -1)

Out[12]:

array([[ 0, 1, 2],

        [ 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8],

        [ 9, 10, 11]])





  (3) reshape(-1) 인 경우


x.reshape(-1)은 x.reshape(1, -1)과 같이 1차원 배열을 반환합니다. 


x.reshape(-1)

 

In [13]: x.reshape(-1)

Out[13]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

 x.reshape(1, -1)

 

x.reshape(1, -1)

Out[14]: array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]])




  (4) ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (5)


reshape(-1, 정수) 또는 reshape(정수, -1) 메소드가 제대로 작동하기 위해서는 한가지 조건이 있는데요, 원래의 배열에 있는 원소가 재구조화 혹은 재배열 되려는 배열의 차원에 빠짐없이 분배가 될 수 있어야 한다는 점입니다.  


가령, 위의 (1), (2), (3)번 예에서는 12개의 원소로 구성된 x배열을 (1, 12), (2, 6), (3, 4), (4, 3) 으로 재배열했었습니다. 하지만 아래의 ValueError 가 난 것처럼 12개의 원소로 구성된 원래의 배열 x에 대해 x.reshape(-1, 5) 혹은 x.reshape(7, -1) 로 재구조화하려고 하면 서로 호환이 안되기 때문에 ValueError가 난 것입니다. 



In [15]: x.reshape(-1, 5)

Traceback (most recent call last):


File "<ipython-input-15-3341ca33497d>", line 1, in <module>

x.reshape(-1, 5)


ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (5)

In [16]: x.reshape(7, -1)

Traceback (most recent call last):


File "<ipython-input-16-c8e97ae7c9bc>", line 1, in <module>

x.reshape(7, -1)


ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (7,newaxis)

 




  (5) ValueError: can only specify one unknown dimension


reshape(-1, -1)은 행, 열 어느 차원도 정해주지 않았으므로 ValueError 가 발생합니다. 



In [17]: x.reshape(-1, -1)

Traceback (most recent call last):


File "<ipython-input-17-8142d87a8f95>", line 1, in <module>

x.reshape(-1, -1)


ValueError: can only specify one unknown dimension

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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Posted by Rfriend
,

[Python] 파이썬 while, for, continue, break 반복문 (loop statements)

Python 분석과 프로그래밍/Python 프로그래밍 2017. 10. 29. 23:59

지난번 포스팅에서는 파이썬 프로그램 흐름 제어의 2가지 큰 뼈대 중에서 


(1) 조건이 참(True), 거짓(False)인지에 따라 프로그램 흐름을 나누어 주는 분기문 (Branch statements) 로서 


 - if statements

 - if, else statements

 - if, elif, else statements

 - nested if statements


에 대해서 알아보았습니다. 



이번 포스팅에서는 파이썬 프로그램 흐름 제어의 두번째 주제로서 


(2) 조건이 참이거나 순서열의 끝까지 반복, 중단하게 해주는 반복문(Loop statements) 으로서 


 - while: 조건이 참인 동안 반복 (loop while the condition is True)

 - for: 순서열의 처음부터 끝까지 반복 (loop until the end of the sequence)

 - continue: 조건이 참이면 반복문 계속 (continue loop if the condition is True)

 - break: 조건이 참이면 반복문 중단 (stop loop if the condition is True)


에 대해서 알아보겠습니다. 


반복문(Loop statement)을 잘 사용하면 단순 반복 작업을 컴퓨터에게 시킬 수 있으므로 분석가, 프로그래머에게 소중한 시간을 절약할 수 있게 해주어 매우 유용합니다. 



[ 파이썬 프로그램 흐름 제어 : 반복문 (Loop statement) ]





먼저 while 반복문부터 살펴보겠습니다. 


 (1) while: 조건이 참인 동안 반복 (loop while the condition is True)


while 문은 조건(condition)이 참(True) 인 동안 계속 반복하게 해줍니다. 


for 문은 순서열(sequence)의 항목(item)을 처음부터 끝까지 반복하는데 반해, while 문은 조건(condition)이 참(True)인 동안 반복한다는 차이점이 있습니다. 따라서, for 문처럼 처음과 끝을 알 수 없고, 그저 조건(condition) 을 만족하는 동안에는 반복을 시키고 싶으면 while 반복문을 사용하면 되겠습니다. 


[Syntax of while loop in python]

while condition:

    conditional code block 


while 반복문은 위의 Syntax 처럼 while 다음에 조건(condition)을 써주고 끝에 콜론(colon, :)을 꼭 붙여주어야 합니다. 그 다음줄부터는 조건이 참(condition is True)인 경우에 반복 실행시키고자 하는 code block을 써주는데요, 이때 들여쓰기(indentation)을 해주어야 합니다.(spyder 같은 IDE를 사용하면 알아서 들여쓰기 해주어서 편함)




(1-1) while 반복문


처음에 '0'부터 시작해서 '1'씩 더해가는 과정을 반복하면서, 그 결과값이 '5 미만'인 조건을 만족하는 한(while) 계속해서 그 값을 출력하고 '1'씩 더해가는 반복작업을 하는 아주 간단한 예제를 들어보겠습니다. 


while 반복문

실행 결과 (result)

count = 0

while count < 5:

    print('count : ', count)

    count = count + 1

    

print('The end')

count : 0

count : 1

count : 2

count : 3

count : 4

The end




(1-2) else 조건문과 함께 사용하는 while 반복문


while 반복문에 else 조건문을 같이 사용할 수 도 있습니다. 

아래에 '0' 부터 시작해서 '1'씩 더해가는 과정을 반복하면서, 그 결과 값이 '5 미만'인 조건을 만족하는 한(while) 계속해서 '5보다 작다'를 출력하고 이전 값에 '1'씩 더해가며, '5 미만' 조건을 만족하지 않으면(else) '5보다 작지 않다'를 출력하고 반복을 멈추는 예제를 들어보겠습니다. 


while 반복문 

실행 결과 (result) 

count = 0

while count < 5:

    print(count, ' is less than 5')

    count = count + 1

else:

    print(count, ' is not less 5 so stop here') 

0  is less than 5

1  is less than 5

2  is less than 5

3  is less than 5

4  is less than 5

5  is not less 5 so stop here




(1-3) 무한 반복문 (infinite loop)


while 반복문의 조건을 True 로 해놓으면 컴퓨터의 전원을 끄지 않는 한 계속해서, 무한 반복(infinite loop)하게 됩니다. 무한 반복을 어디에 써먹을 수 있을까 싶을 텐데요, 서버처럼 연중 무중단 운영을 하는 경우 유용하게 사용할 수 있습니다. (while(True): 또는 while True: )


아래 예제에서는 무한반복해서 프린트하는 것을 spyder의 우측 상단의 중단 단추를 눌러서 강제로 종료시켰습니다. (KeyboardInterrupt)


while 반복문 (infinite loop)

실행 결과 (result) 

 # Infinite loop

while(True):

    print('Infinite loop goes on and on ...')

Infinite loop goes on and on ...

Infinite loop goes on and on ...

Infinite loop goes on and on ...


File "zmq/backend/cython/checkrc.pxd", line 12, in zmq.backend.cython.checkrc._check_rc (zmq\backend\cython\socket.c:9621)


KeyboardInterrupt



while 무한 반복문(while True: )에 지난번 포스팅에서 살펴보았던 if, elif, else 분기문과 break 반복문 제어문을 같이 사용할 수도 있겠지요?  아래는 사용자로부터 input()으로 answer 를 받아서, answer 별로 다른 메시지를 출력하는 과정을 무한 반복(while True:  이므로...)하되, elif 조건에 해당하면 무한반복을 중단(break) 하도록 하는 예제입니다. 말로 설명하려니 너무 주저리주저리 인데요, 아래 코드와 실행 결과를 살펴보시면 이해가 금방 갈 겁니다. 


 while 반복문 (with if, elif, else & break)

실행 결과 (result) 

while True:

    print('continue or stop? [continue/stop]:')

    answer = input()

    

    if answer == 'continue':

        print('>> continue again!')

    elif answer == 'stop':

        print('>> stop here!')

        break

    else:

        print('>> wrong answer!')

continue or stop? [continue/stop]:


continue

>> continue again!

continue or stop? [continue/stop]:


repeate

>> wrong answer!

continue or stop? [continue/stop]:


continue

>> continue again!

continue or stop? [continue/stop]:


stop

>> stop here!




 (2) for:  순서열의 처음부터 끝까지 반복 (loop until the end of the sequence)


다음으로 for 반복문입니다. while 반복문이 조건(condition)이 참(True) 인 경우에 반복을 하는 반면에, for 반복문은 순서열(sequence)의 항목(item)을 처음부터 끝까지 순서대로 거쳐가면서 반복을 하게 됩니다. 




[Syntax of for loop statement in python]

for iterating_var in sequence:

    code block 


for 반복문은 'for' 다음에 '반복 변수(iterating_var)'를 지정해주고 'in' 다음에 순서열(sequence), 그리고 마지막에 '콜론(colon, :)을 써줍니다. 그리고 그 다음줄에 반복을 시킬 code block 을 써주면 되는데요, 이때 들여쓰기(indentation)을 해주어야 합니다. (IDE를 사용하면 자동으로 들여쓰기 해줌)



파이썬의 순서열에는 문자열(string), 튜플(tuple), 리스트(list), 사전(dictionary), Range 등이 있습니다. 


저는 특히 업무에서는 데이터 프레임을 만들어서 행(column)이나 열(row)의 개수를 세어서 range() 함수와 함께 for 반복문을 만들어서 자주 쓰곤 합니다. 



(2-1) for 반복문 : with Range


for 반복문과 함께 range(start, end, interval) 함수를 사용해서 'start' 부터 'end' 보다 작은 정수값을 'interval' 정수값 만큼 간격을 두고 증가하는 순서열을 만들어보겠습니다. 


range() 함수의 매개변수 start, end, interval 사용 시, 

 - 매개변수 'end' 의 순서열 항목은 포함이 되지 않으며,

   (아래 예제에서 range(0, 5, 1) 실행결과에서 '5'는 빠져있음. R 사용자가 헷갈리기 쉬우므로 주의 요망) 

 - 매개변수 'interval'로 순서열의 간격을 설정할 수 있으며, 

 - 매개변수 'interval'을 생략하면 순서열의 간격은 '1'이 디폴트이고, 

 - 매개변수 'start'을 생략하면 순서열은 '0'부터 디폴트로 시작하고, 

 - 정수만 인식하고 부동소수형(float)은 TypeError 가 발생합니다. 


 for i in range(start, end, interval)

실행 결과 (result) 

for i in range(0, 5, 1): # (start, end, interval)

    print(i)

0

1

2

3

4

for i in range(3, 10, 2):

    print(i)

3

5

7

9

for i in range(0, 5): # interval default : 1

    print(i)

0

1

2

3

4

for i in range(5): # start default : 0

    print(i)

0

1

2

3

4

for i in range(5, 5):

    print(i)

(no result)

# TypeError

for i in range(4.9, 5):

    print(i)

Traceback (most recent call last):


  File "<ipython-input-11-bb2a792a3440>", line 1, in <module>

    for i in range(4.9, 5):


TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer



for 문을 복수번 사용하는 것도 가능합니다. 

for 반복문과 range() 함수를 두번 사용해서 1~5 사이의 정수에서 2개씩 뽑은 모든 조합 (즉, 5C2) 의 합을 구해보는 예제입니다. 


for i in range() 복수 반복문

실행 결과 (result) 

for i in range(1, 6):

    for j in range(i+1, 6):

        print(i, '+', j, '=', i+j)

1 + 2 = 3

1 + 3 = 4

1 + 4 = 5

1 + 5 = 6

2 + 3 = 5

2 + 4 = 6

2 + 5 = 7

3 + 4 = 7

3 + 5 = 8

4 + 5 = 9



(2-2) for 반복문 with 튜플(tuple)


파이썬의 순서열 중에서 이번에는 튜플(tuple)을 사용하여 for 반복문을 만들어보겠습니다. 튜플 안의 원소들을 하나씩 순회하면서 프린트를 해주는 코드입니다. 


for i in tuple

실행 결과 (result) 

for i in ('Python', 'is', 'easy'):

    print(i)


print('Really?')

Python

is

easy

Really?



바로 위의 예제와 동일한 결과를 반환하는 for loop 반복문을 range(len(tuple)) 과 tuple[index] 를 함께 사용하여 프로그래밍할 수도 있습니다. 위의 코드에 비하면 길기도 하고, 좀 복잡해 보이기도 하는데요, 만약 튜플의 길이가 길다면 아래의 방법으로 코딩하는 것이 더 깔끔할 수도 있으니 같이 알아 두시면 좋겠습니다. 


for loop with range() & tuple index

실행 결과 (result) 

# iterating by sequence index


mytuple = ('Python', 'is', 'easy')


for index in range(len(mytuple)):

    print(mytuple[index])


print('Really?')

Python

is

easy

Really? 



(2-3) for 반복문 with 리스트(list)


리스트도 순서열의 하나 이므로 위의 튜플 예제와 유사하게 for 반복문을 만들 수 있습니다. 리스트(list) 안에 있는 원소들을 순서대로 순회하면서 프린트하는 예제 코드입니다. 


for i in list

실행 결과 (result) 

for mylist in ['Python', 'is', 'easy']:

    print(mylist)


print('Are you sure?') 

Python

is

easy

Are you sure? 



(2-4) for 반복문 with 문자열(string)


문자의 순서열(sequence of character)인 문자열(string)도 마찬가지로 for 반복문이 가능합니다. 문자열의 개별 문자(character)와 공백(space) 하나 하나 별로 순회하면서 끝의 원소까지 프린트하는 예제 코드입니다. 


for i in string

실행 결과 (result) 

for mystr in ('Python is easy'):

    print(mystr)

print('--The end of string character--')

P

y

t

h

o

n

 

i

s

 

e

a

s

y

--The end of string character--



(2-5) for 반복문 with 사전(dictionary) & 튜플 분해(tuple unpacking)


사전(dictionary) 자료형의 경우는 dic.items()로 먼저 튜플 분해(tuple unpacking, 한글로 번역을 어케해야 할까요...? ^^;)를 해서 for 반복문에 사용하면 됩니다.  고객 ID와 이름의 짝(ID, Name pair)을 이룬 사전 자료형을 순서대로 프린트하도록 하는 for 반복문 예제입니다. 


for i in dictionary

실행 결과 (result) 

mydic = {'cust_01': 'kim', 

            'cust_02': 'lee', 

            'cust_03': 'choi'}


for key, val in mydic.items(): # tuple unpacking

    print("ID is '{0}' and NAME is '{1}'".format(key, val))

ID is 'cust_01' and NAME is 'kim'

ID is 'cust_02' and NAME is 'lee'

ID is 'cust_03' and NAME is 'choi'




3. continue: 조건이 참이면 반복문 계속 (continue loop if the condition is True)

     break: 조건이 참이면 반복문 중단 (stop loop if the condition is True)


(3-1) continue 반복 제어문


continue 는 조건이 참(True)일 때 continue 아래 부분의 code block 을 실행하지 않고 처음의 반복 부분으로 되돌아가서 반복 loop을 계속하도록 해줍니다. 


아래 예제는 for 반복문과 continue 반복 제어문을 사용해서 '1'부터 '5'까지의 정수로 이루어진 range 순서열에서 짝수(even number)이면 반복 문의 처음으로 되돌아가고, '홀수'(odd number)이면 프린트해주는 코드입니다. 


for 반복문 with continue 제어문

실행 결과 (result) 

# print only odd numbers b/w 1 ~ 5

for i in range(1, 6):

    if i % 2 == 0:

        continue

    

    print(i)

1

3

5



'1'부터 '5'까지의 정수로 이루어진 range 순서열에서 두 개의 정수를 조합(combination) 하여 합이 '5'인 경우만 프린트를 하게 해주는 코드를 for 반복문과 continue 반복 제어문을 사용해서 짜보았습니다. 


for 반복문 with continue 제어문

실행 결과 (result) 

# if i+j == 5 then print i, j combination

for i in range(1, 6):

    for j in range(i+1, 6):

        if i+j != 5:

            continue        


        print(i, '+', j, '=', i+j)

1 + 4 = 5

2 + 3 = 5



(3-2) break 반복 제어문


break 반복 제어문은 조건이 참(True)일 때 반복을 중단(break, stop) 시키는 역할을 합니다. 위의 continue 와는 정반대의 기능을 하는 것이지요. 


아래는 '1'부터 '6까지의 정수로 이루어진 range 수열을 순서대로 프린트를 반복하여 하되, 만약 '4'에 도달하면 중단(break)하라는 간단한 반복문 예제입니다. 


for 반복문 with break 제어문

실행 결과 (result) 

for i in range(1, 6):

    print(i)

    

    if i == 4:

        break

1

2

3

4




(3-3) for 반복문에 if, else 조건문과 break 반복 제어문 사용


아래 예제는 break 반복 제어문을 사용해서 '3~20'까지의 정수 중에서 '1'과 자기 자신 외에는 나누어지지 않는 정수인 소수(prime number) 를 찾아내는 프로그램 코드입니다. for 반복문, if, else 조건문, break 반복 제어문이 복합적으로 사용된, 좀 복잡한 코드입니다만, 지난번 포스팅과 이번 포스팅을 찬찬히 살펴보고 여기까지 따라오신 분이라면 충분히 이해하실 수 있을 것이라고 생각합니다. 


for 반복문 with break, if, else

실행 결과 (result) 

for i in range(3, 21):

    for j in range(2, i):

        if i % j == 0:

            k = i / j

            print("%d is %d * %d" %(i, j, k))

            break

        else:

            if j != i - 1:

                continue

            else:

                print(i, "is prime number.")

                break

print("The End")

3 is prime number.

4 is 2 * 2

5 is prime number.

6 is 2 * 3

7 is prime number.

8 is 2 * 4

9 is 3 * 3

10 is 2 * 5

11 is prime number.

12 is 2 * 6

13 is prime number.

14 is 2 * 7

15 is 3 * 5

16 is 2 * 8

17 is prime number.

18 is 2 * 9

19 is prime number.

20 is 2 * 10

The End



(3-4) nested while 반복문에 if 조건문과 break 반복 제어문 사용


nested while 반복문에 if 와 break를 사용해서 위의 (3-3)에서 했던 결과와 동일한 '3~20 사이의 소수 찾기' 를 해보겠습니다. 


nested while loops with break, if

실행 결과 (result) 

i = 3

while(i < 21):

    j = 2

    while(j <= (i/j)):

        if not(i%j): 

            print('%d is %d * %d' %(i, j, i/j))

            break

        

        j = j + 1

        

    if (j > i/j):

        print(i, " is prime")

        

    i = i + 1

    

print('The end')


# True or False?

# not(4%2) # True

# not(3%2) # False

3  is prime

4 is 2 * 2

5  is prime

6 is 2 * 3

7  is prime

8 is 2 * 4

9 is 3 * 3

10 is 2 * 5

11  is prime

12 is 2 * 6

13  is prime

14 is 2 * 7

15 is 3 * 5

16 is 2 * 8

17  is prime

18 is 2 * 9

19  is prime

20 is 2 * 10

The end


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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[Python] 파이썬 if, elif, else 분기문 (Python if, elif, else, nested if branch statement)

Python 분석과 프로그래밍/Python 프로그래밍 2017. 9. 3. 16:54

지난 포스팅에서는 파이썬 프로그래밍에 들어가기에 앞서 파이썬이 어떻게 참(True), 거짓(False)을 평가, 판단하는지에 대한 기본 문법을 알아보았습니다. 


이번 포스팅부터는 파이썬 프로그램의 흐름을 제어(Python progmram flow control)하는 방법에 대해서 몇 개 포스팅으로 나누어서 소개를 하겠습니다. 


파이썬 프로그램 흐름 제어에서 알아야 할 큰 2가지 뼈대가 있다면 


- (1) 조건이 참(True), 거짓(False)인지에 따라 프로그램 흐름을 나누어 주는 분기문(Branch statements)

       : if statements

       : if, else statements

       : if, elif, else statements

       : nested if statements


- (2) 조건이 참이거나 순서열의 끝까지 반복, 중단하게 해주는 반복문

       : while

       : for

       : continue, break


가 있습니다. 


이번 포스팅에서는 먼저 if, elif, else 분기문(Branch statement)에 대해서 알아보겠습니다. 



[ 파이썬 프로그램 흐름 제어 (Python program flow control) ]






먼저 if, else 분기문에서 사용하는 용어를 간단히 짚어보고 넘어가겠습니다. 


  • if 조건문에는 참(True), 거짓(False)을 평가할 수 있는 조건을 써주고, 마지막에는 콜론(:)을 붙여줍니다.
  • if 조건문이 거짓이면 'else:' 조건문으로 프로그램 흐름이 넘어가게 되며, 역시 마지막 부분에 콜론(:)을 붙여줍니다. 
  • if, else 조건문 아래의 컴퓨터에게 시킬 일을 적어놓은 부분은 'Code Block'라고 합니다. 
  • Code Block 은 '들여쓰기(indentation)'를 해서 구분을 해줍니다. 보통 space bar로 4칸 사용합니다. 
    (R, Java, C 등은 중괄호 { } 를 사용)


[ 파이썬 if, else 분기문 예시 (example of Python if, else branch statement) ]




이제 파이썬의 if, else 분기문을 가지고 간단한 프로그램을 하나 짜보도록 하겠습니다. 


 (1) 조건이 1개 일 때 if, else 분기문 (if, else branch statement with 1 condition)


파이썬이 해야 하는 일의 흐름은, 

  • (1-1) 파이썬 시험 점수를 입력받아서

  • (1-2) 만약 파이썬 시험 점수가 80점 이상이면 (if 조건문 True)
    "당신의 파이썬 점수는 xx점입니다. 축하합니다. 파이썬 시험을 통과하였습니다. :-)"
    를 출력하고, 종료. 

  • (1-3) 만약 파이썬 시험 점수가 80점 이상이 아니면 (if 조건문 False)
    "당신의 파이썬 점수는 xx점입니다. 파이썬 시험을 낙제했습니다. 공부 더 하세요. T_T"
    를 출력하고 종료. 

        [ Flow Diagram ]



위의 프로그램 흐름을 if, else 분기문을 사용해서 파이썬 프로그래밍을 해보면 아래와 같습니다. 



# (1) if, else statement


print('Put your Python test score : ')


py_score = int(input())


if py_score >= 80:

    

    print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

    print('Congratulations! You passed Python test. :-)')

    

else:

    

    print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

    print('You failed Python test. Study more! T_T')

 



아래에 파이썬 시험 점수가 90점일 때와 70점일 때 원하는 메시지대로 출력을 제대로 해주는지 시험해 보겠습니다. 



Put your Python test score :

90


Your Python score is 90

Congratulations! You passed Python test. :-)

 



Put your Python test score :

70


Your Python score is 70

You failed Python test. Study more! T_T

 



if 와 else 분기절의 마지막에 콜론(colon, :)을 실수로 빼먹으면 'SyntaxError: invalid syntax' 에러가 발생합니다. 



# If you miss colon(:) at the end, then 'SyntaxError: invalid syntax'

In [3]: print('Put your Python test score : ')

    ...:

    ...: py_score = int(input())

    ...:

    ...: if py_score >= 80 # Oops! Syntax Error due to no colon(:)

    ...:

    ...: print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

    ...: print('Congratulations! You passed Python test. :-)')

    ...:

    ...:

    ...: else:

    ...:

    ...: print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

    ...: print('You failed Python test. Study more! T_T')

    ...:

File "<ipython-input-18-b2c00ee4ee98>", line 5

if py_score >= 80 # Oops! Syntax Error due to no colon(:)

^

SyntaxError: invalid syntax

 




다음으로, 조건이 2개 이상일 때 if, elif, else 분기문 사용하는 법을 알아보겠습니다. elif 는 else if 의 줄임말로 보면 되겠습니다. 


 (2) 조건이 2개 일 때 if, elif, else 분기문 

      (if, elif, else branch statement with multiple condition expressions)


파이썬 시험 점수는 0점 ~ 100점 사이의 정수만 가능하고, 0점~100점 사이의 정수를 벗어나면 (예: -50점, 150점) '점수를 잘못입력했습니다'라는 안내 메시지를 출력하는 것으로 프로그램 코드를 좀더 똑똑하게 짜보겠습니다. 

  • (2-1) 파이썬 시험 점수를 입력받아서

  • (2-2) 만약 파이썬 시험 점수가 '80점 이상 ~ 100점 이하' 이면 
    "당신의 파이썬 점수는 xx점입니다. 축하합니다. 파이썬 시험을 통과하였습니다. :-)"를 출력하고, 종료. 

  • (2-3) 만약 파이썬 시험 점수가 '80점 이상 ~ 100점 이하'가 아니면서, '0점 이상 ~ 80점 미만'이면 
    "당신의 파이썬 점수는 xx점입니다. 파이썬 시험을 낙제했습니다. 공부 더 하세요. T_T"를 출력하고 종료. 

  • (2-4) 만약 파이썬 시험 점수가 '80점 이상 ~ 100점 이하'도 아니고, '0점 이상 ~ 80점 미만'도 아니면 
    "파이썬 시험 점수를 잘못 입력하였습니다" 를 출력하고 종료. 


       [ Flow Diagram ]




위의 (2-2) 프로그램 흐름을 파이썬 코드로 짜보면 아래와 같습니다.  if 조건문 안에 if 조건문을 중첩해서 쓸 수도 있구요, and, or 논리 연산자를 같이 쓸 수도 있습니다. 


# (2) if, elif, else statement


print('Put your Python test score : ')


py_score = int(input())


if py_score >= 80 and py_score <= 100:

    

    print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

    print('Congratulations! You passed Python test')

    

elif py_score >= 0 and py_score < 80:

    

    print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

    print('You failed Python test. Study more!')

    

else:

    

    print('You put the wrong score.')

 



파이썬 점수로 150점 (<- 잘못 입력), 90점(<- 시험 통과), 60점(<- 시험 낙제), -50점(<- 잘못 입력) 을 각 각 입력해보겠습니다. 



Put your Python test score : 

150


You put the wrong score.

 



Put your Python test score : 

90


Your Python score is 90

Congratulations! You passed Python test

 



Put your Python test score : 

60


Your Python score is 60

You failed Python test. Study more!

 



Put your Python test score : 

-50


You put the wrong score.

 




 (3) if 조건문 안에 if 조건문을 중첩해서 프로그래밍 하기 (nested if statements)


위의 (2)번 프로그램 흐름을 nested if statements를 사용해서 아래에 구현해 보았습니다. 위의 (2)번 if, elif, else 보다 더 복잡하고 코드도 길군요. 특히, nested if statements 를 사용할 때는 들여쓰기(indentation) 할 때 유의해야 합니다.  Spyder나 Pycharm 같은 IDE 의 Editor 창을 사용하면 자동으로 들여쓰기를 해줘서 실수를 방지하는데 도움이 됩니다. 



# (3) nested if statements

print('Put your Python test score : ')


py_score = int(input())


if py_score <= 100:

    if py_score >= 80:       

        print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

        print('Congratulations! You passed Python test. :-)')

    

    else:       

        if py_score < 80:

            if py_score > 0:

                print('Your Python score is {0}'.format(py_score))

                print('You failed Python test. Study more! T_T')

                

            else:                

                print('You put the wrong score.')

        

else:    

    print('You put the wrong score.')

 



프로그램 흐름 제어 코드를 잘 짠건지 한번 시험을 해볼까요?  150점 (<- 잘못 입력), 90점 (<- 시험 통과), 60점 (<- 시험 낙제), -50점 (<- 잘못 입력)을 각 각 입력해보겠습니다.  아래 결과를 보니 파이썬 프로그램 코드를 제대로 짰네요. ^^



Put your Python test score : 

150


You put the wrong score.

 



Put your Python test score : 

90


Your Python score is 90

Congratulations! You passed Python test. :-)

 



Put your Python test score : 

60


Your Python score is 60

You failed Python test. Study more! T_T

 



Put your Python test score : 

-50


You put the wrong score.

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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다음 포스팅에서는 반복문(Loop statement)에 대해서 알아보겠습니다. 



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[Python] 파이썬 참/거짓 블리언(Boolean) 자료형 : 조건문, 논리 연산자, 비교 연산자

Python 분석과 프로그래밍/Python 프로그래밍 2017. 9. 3. 01:43

Python 으로 if 를 활용한 분기문이나 for, while 을 활용한 반복문 프로그래밍에 들어가기에 앞서서, if, for, while 프로그래밍의 기초 지식이 되는 블리언 형식에 대해서 알아보겠습니다. 


이번 포스팅은 어려운건 없구요, 그냥 편안하게 몸풀기 (머리 풀기?) 정도로 읽어보면 좋겠습니다. 

(not 논리 연산자가 살짝 헷갈리기는 합니다만, 전반적으로 매우 쉬움)


블리언 형식(Boolean type)은 참(True), 거짓(False) 의 두 개 값을 가지는 자료형을 말합니다. 



# (1) Boolean Type

In [1]: a = 2 > 1


In [2]: a

Out[2]: True


In [3]: b = 2 < 1


In [4]: b

Out[4]: False


In [5]: type(a)

Out[5]: bool

 


불리언 값이 (1) 조건문, (2) 논리 연산자, (3) 비교 연산자에서 어떤 경우에 참(True)이고, 어떤 경우에 거짓(False) 인지에 대해서 짚고 넘어가 보겠습니다. 



[ 파이썬 참/거짓 불리언 형식 (Python Boolean Type ]





 (1) 조건문에서의 참, 거짓 (True, False in Conditional statements)


프로그래밍의 조건문에서 참, 거짓을 판단할 때 블리언 False, None, 숫자 0, 비어있는 리스트, 비어 있는 튜플, 비어있는 사전 자료형의 경우에 False 로 판단을 합니다. 


반대로 블리언 True, not None, 0이 아닌 숫자, 값이 있는 리스트, 값이 있는 튜플, 값이 있는 사전 자료형의 경우 True 로 판단을 하구요. 


자료형마다 값이 없이 비어있으면 거짓, 값을 가지고 있으면 참이라고 파이썬은 판단한다는게 재미있습니다. ^^


각 경우 마다 bool() 함수를 사용해서 파이썬이 참(True)과 거짓(False) 중에 어떻게 판단을 하는지 예를 들어서 살펴보겠습니다. 



# (1-1) Boolean False, True

In [6]: bool(False) # False

Out[6]: False


In [7]: bool(True) # True

Out[7]: True

 



# (1-2) None is False

In [8]: bool(None) # False

Out[8]: False

 



# (1-3) Number 0, 0.00 is False

In [9]: bool(0) # False

Out[9]: False


In [10]: bool(0.00) # False

Out[10]: False


In [11]: bool(5) # True

Out[11]: True

 



# (1-4) blank List [] is False

In [12]: bool([]) # False

Out[12]: False


In [13]: bool(['a', 'b']) # True

Out[13]: True

 



# (1-5) blank Tuple () is False

In [14]: bool(()) # False

Out[14]: False

In [15]: bool(('a', 'b')) # True

Out[15]: True

 



# (1-6) blank Dictionary {} is False

In [16]: bool({}) # False

Out[16]: False

In [17]: bool({'a': 'b'}) # True

Out[17]: True

 




  (2) 논리 연산자에서 참, 거짓 (True, False in Logical operators) : not, and, or


파이썬의 논리 연산자(Logical operators)에는 피연산자를 부정하는 not, 두 피연산자 간의 논리곱을 수행하는 and, 두 연산자 간의 논리합을 수행하는 or 의 3가지가 있습니다. 



(2-1) 피연산자를 부정하는 'not' 논리 연산자 


위에서 소개한 조건문에서의 참, 거짓에 not 연산자를 붙이면 참이 거짓으로 바뀌고, 거짓은 참으로 바뀌게 됩니다. 



# (2-1) 피연산자 부정 'not' logical operator


In [18]: not True # False

Out[18]: False


In [19]: not False # True

Out[19]: True

 



숫자 '0'은 거짓(False)라고 했으므로 앞에 부정 연산자 not 이 붙으면 참(True)이 됩니다. 반면, '0'이 아닌 숫자는 참(True)이라고 했으므로 앞에 not 이 붙으면 거짓(False)으로 바뀝니다. 



In [20]: not 0 # True

Out[20]: True


In [21]: not 5 # False

Out[21]: False

 



None 은 거짓(False)라고 했으므로 not None은 참(True)로 평가합니다. 



In [22]: not None # True

Out[22]: True

 



비어있는 문자열, 리스트, 튜플, 사전은 거짓(False)으로 평가한다고 했으므로, 피연산자를 부정하는 not 이 붙으면 참(True)으로 바뀌게 됩니다. 



In [23]: not '' # denial of blank String -> True

Out[23]: True


In [24]: not [] # denial of blank List -> True

Out[24]: True


In [25]: not () # denial of blank Tuple -> True

Out[25]: True


In [26]: not {} # denial of blank Dictionary -> True

Out[26]: True

 



반대로, 문자열, 리스트, 튜플, 사전에 값이 들어있는 경우 참(True)으로 평가한다고 했으므로, 피연산자를 부정하는 not이 붙으면 거짓(False)이 됩니다.  위와 아래의 비어있는 자료형에 not 붙인 경우와 값이 있는 자료형에 not 붙인 경우의 참, 거짓이 처음엔 좀 직관적으로 와닿지가 안던데요, 자꾸 보니깐 그러려니 하게 되네요. ^^'



In [27]: not 'ab' # False

Out[27]: False


In [28]: not ['a', 'b'] # False

Out[28]: False


In [29]: not ('a', 'b') # False

Out[29]: False


In [30]: not {'a' : 'b'} # False

Out[30]: False

 




(2-2) 두 피연산자 간의 논리곱을 수행하는 and 논리 연산자


두 개의 피연산자가 모두 참(True and True)이면 True 이며, 두 피연산자 값 중에서 하나라도 거짓(False)이 있으면 거짓(False) 으로 판단합니다. 



# (2-2) 논리곱 'and' logical operator

In [31]: True and True # True

Out[31]: True


In [32]: True and False # False

Out[32]: False


In [33]: False and True # False

Out[33]: False

 

In [34]: False and False # False

Out[34]: False




(2-3) 두 피연산자 간의 논리합을 수행하는 or 논리 연산자


두 피연산자 중에서 한 개(True or False, False or True)나 혹은 두개 모두(True or True) 이라도 참(True)이면 참으로 평가합니다. 



# (2-3) 논리합 'or' logical operator

In [35]: True or True # True

Out[35]: True


In [36]: True or False # True

Out[36]: True


In [37]: False or False # False

Out[37]: False

 




  (3) 비교 연산자에서의 참, 거짓 (True, False in Comparison operators) : ==, !=, >, >=, <, <=


(3-1) == 비교 연산자


두 피연산자의 값이 같으면 참(True), 서로 다르면 거짓(False)으로 평가



# (3) Comparison(Relational) operators


In [39]: a = 1; b = 2; c = 2 # input data



# (3-1) == : If the values of two operands are equal, then the condition becomes true


In [40]: a == b # False

Out[40]: False


In [41]: b == c # True

Out[41]: True

 



(3-2) != 비교 연산자


두 피연산자의 값이 같지 않으면 참(True), 같으면 거짓(False)으로 평가 (음... 좀 헷갈리지요. ^^;)



In [39]: a = 1; b = 2; c = 2 # input data

# (3-2) != : If values of two operands are not equal, then condition becomes true

In [42]: a != b # True

Out[42]: True


In [43]: b != c # False

Out[43]: False

 



(3-3) > 비교 연산자


: 왼쪽의 피연산자 값이 오른쪽의 피연산자 값보다 크면 참(True), 아니면 거짓(False)



In [39]: a = 1; b = 2; c = 2 # input data


# (3-3) > : If the value of left operand is greater than the value of right operand, 

# then condition becomes true


In [44]: a > b # False

Out[44]: False


In [45]: b > a # True

Out[45]: True


In [46]: b > c # False

Out[46]: False

 



(3-4) >= 비교 연산자


왼쪽의 피연산자 값이 오른쪽의 피연산자 값보다 크거나 같으면 참(True), 아니면 거짓(False)



In [39]: a = 1; b = 2; c = 2 # input data


# (3-4) >= : If the value of left operand is greater than or equal to the value of right operand, 

# then condition becomes true


In [47]: a >= b # False

Out[47]: False


In [48]: b >= a # True

Out[48]: True


In [49]: b >= c # True

Out[49]: True

 



(3-5) < 비교 연산자


왼쪽 피연산자의 값이 오른쪽 피연산자의 값보다 작으면 참(True), 아니면 거짓(False)



In [39]: a = 1; b = 2; c = 2 # input data

# (3-5) < : If the value of left operand is less than the value of right operand, 

# then condition becomes true


In [50]: a < b # True

Out[50]: True


In [51]: b < a # False

Out[51]: False


In [52]: b < c # False

Out[52]: False

 



(3-6) <= 비교 연산자


왼쪽 피연산자의 값이 오른쪽 피연산자의 값보다 작거나 같으면 참(True), 아니면 거짓(False)



In [39]: a = 1; b = 2; c = 2 # input data


# (3-6) <= : If the value of left operand is less than or equal to the value of right operand,
# then condition becomes true

In [53]: a <= b # True

Out[53]: True


In [54]: b <= a # False

Out[54]: False


In [55]: b <= c # True

Out[55]: True

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감~'를 꾸욱 눌러주세요. ^^


다음번 포스팅에서는 if ~ else 분기문(Branch statement)에 대해서 알아보겠습니다. 



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[Python] 사전 자료형 내장함수 및 메소드 (Dictionary built-in functions and methods)

Python 분석과 프로그래밍/Python 설치 및 기본 사용법 2017. 8. 28. 23:54

파이썬(Python)에는 다양한 형태의 다수의 데이터를 다룰 수 있는 자료형으로 리스트(Lists), 튜플(Tuples), 사전(Dictionary) 등이 있습니다. 


지난번 포스팅에서는 사전(Python Dictionary) 자료형의 생성, 삭제, 기본 연산자에 대해서 소개하였습니다.  이번 포스팅에서는 지난번에 이어서, 사전 자료형의 내장 함수 및 메소드(Dictionary built-in functions and methods)에 대해서 알아보겠습니다. 


사전 자료형은 키와 값의 쌍(pair of Key and Value)으로 이루어져 있는 형태에 맞게 이에 특화된 메소드들이 있습니다. 



[ 파이썬 사전 자료형의 내장 함수 및 메소드 (Python Dictionary built-in functions and methods) ]






1. 파이썬 사전 자료형의 내장 함수 (Python Dictionary built-in functions)


 1-1. len(dict): 사전의 총 길이 (total length of Dictionary)



# 1-1. len(dict) : Gives the total length of the dictionary

>>> dict_1 = {'name' : 'R Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

>>> dict_1

{'name': 'R Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

>>> len(dict_1)

4

 




 1-2. str(dict): 사전을 문자열로 반환 (string representation of a Dictionary)



# 1-2. str(dict) : Produces a printable string representation of a dictionary

>>> str(dict_1)

"{'name': 'R Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}"




 1-3. type(variable): 입력 변수의 유형 반환 (returns the type of the passed variable)



# 1-3. type() : Returns the type of the passed variable

>>> type(dict_1)

<class 'dict'>

 





2. 파이썬 사전 자료형의 메소드 (Python Dictionary methods)


 2-1. dict.keys(): 사전의 키 목록



# 2-1. dict.keys(): Returns a list of all the available keys in the dictionary

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

...           'key3' : (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2.keys()

dict_keys(['key1', 'key2', 'key3'])

 




 2-2. dict.values(): 사전의 값 목록



# 2-2. dict.values(): Returns a list of all the values available in the dictionary

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

...           'key3' : (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2.values()

dict_values([123, 'abc', (1, 2, 3)])

 




 2-3. dict.items(): 사전의 (키, 값) 튜플 목록 



# 2-3. dict.items(): Returns a list of dict's (key, value) tuple pairs

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

...           'key3' : (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2.items()

dict_items([('key1', 123), ('key2', 'abc'), ('key3', (1, 2, 3))])

 




 2-4. dict.clear(): 사전의 모든 {키, 값} 셋 제거



# 2-4. dict.clear() : Removes all items from the dictionary

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

...           'key3' : (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2.clear()

>>> dict_2

{}

 




 2-5. dict.copy(): 사전의 {키 : 값} 셋 복사



# 2-5. dict.copy(): Returns a copy of the dictionary

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

...           'key3' : (1, 2, 3)}

>>> 

dict_2

>>> {'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_3 = dict_2.copy()

>>> dict_3

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

 




 2-6. dict.fromkeys(seq, value): seq, value 셋으로 신규 사전 생성



# 2-6. dict.fromkeys(): Creates a new dictionary with keys from seq and values set to value

>>> seq = ('key1', 'key2', 'key3')

>>> 

>>> dict_4 = dict.fromkeys(seq)

>>> dict_4

{'key1': None, 'key2': None, 'key3': None}

>>> 

>>> dict_4 = dict.fromkeys(seq, 123)

>>> dict_4

{'key1': 123, 'key2': 123, 'key3': 123}

 




2-7. dict.get(key, default=None): 키에 할당된 값 반환



# 2-7. dict.get(key, default=None): Returns a value for the given key

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

          'key3' : (1, 2, 3)}

... >>> 

>>> dict_2

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2.get('key1', 'No_Key')

123

>>> dict_2.get('key5', 'No_Key') # If key is not available then returns 'No_Key'

'No_Key'

>>> dict_2.get('key5') # If key is not available then returns default value None

 




2-8. dict.setdefault(key, default=None) : 키에 할당된 값 반환


dict.get()과 유사합니다. 



# 2-8. dict.setdefault(key, default=None): Returns the key value available in the dictionary

>>> dict_2 = {'key1' : 123, 

...           'key2' : 'abc', 

...           'key3' : (1, 2, 3)}

>>> 

>>> dict_2

{'key1': 123, 'key2': 'abc', 'key3': (1, 2, 3)}

>>> 

dict_2.setdefault('key1', 'No-Key')

>>> 123

>>> dict_2.setdefault('key5', 'No_Key') 

'No_Key'

>>> dict_2.setdefault('key6', None)

 




2.9. dict.update(dict2): 기존 사전에 새로운 사전 dict2 추가



# 2-9. dict.update(dict2): Adds dictionary dict2's key-values pairs into dict

>>> dict_5 = {'key1' : 12, 

...           'key2' : 34}

>>> dict_5

{'key1': 12, 'key2': 34}

>>> 

>>> dict_6 = {'key3' : 56}

>>> 

>>> dict_5.update(dict_6)

>>> dict_5

{'key1': 12, 'key2': 34, 'key3': 56}

 



드디어 파이썬의 5가지 자료형인 숫자(Number), 문자열(String), 리스트(List), 튜플(Tuple), 그리고 사전(Dictionary)에 대한 생성, 기본 사용법, 내장함수 및 메소드에 대한 소개를 마쳤습니다. 


가장 기본이 되는 것이고 매우 매우 중요한 것이다 보니 블로그에 한번 정리를 해야지, 해야지... 하다가도 numpy 랑 pandas 먼저 포스팅하고.... 한참이 지나서야 기본이 되는 자료구조에 대해서는 이제서야 포스팅을 하게 되었네요.  밀린 숙제 끝낸 기분이라 홀가분하고 좋네요. ^^


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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[Python] 사전 자료형 생성 및 기본 사용법 (Python Dictionary : basic operations, access, delete)

Python 분석과 프로그래밍/Python 설치 및 기본 사용법 2017. 8. 27. 20:22

다양한 다수의 데이터를 다룰 수 있는 파이썬의 자료형으로 리스트(List), 튜플(Tuple), 사전(Dictionary) 자료형이 있다고 했습니다. 


그중에서 리스트와 튜플은 이전 포스팅에서 소개를 했구요, 이번 포스팅에서는 마지막으로 사전(Dictionary)에 대해서 알아보겠습니다. 


사전(Dictionary) 자료형은 마치 영한사전이 {영어단어 : 한글 뜻} 과 같이 서로 짝꿍을 이루어서 구성이 되어있는 것처럼, {키(Key) : 값(Value)} 이 콜론( :, colon)으로 구분이 되어서 쌍(pair)을 이루고 있고, 중괄호( { }, curly braces)로 싸여져 있는 자료형입니다. 


사전(Dictionary) 자료형의 키(Key)는 튜플처럼 변경 불가능(immutable)하고 유일한 값(unique)을 가지며, 값(Value)은 리스트처럼 변경이 가능(mutable) 합니다. 사전형은 키를 hashing (Dictionary as a Hash table type)해놓고 있다가 키를 사용하여 값을 찾으려고 하면 매우 빠른 속도로 값을 찾아주는 매우 효율적이고 편리한 자료형입니다. 



[ 파이썬의 5가지 자료형 (Python's 5 Data Types) ]





 1. 사전 {키 : 값} 생성: {Key1 : Value1, Key2 : Value2, ...}


{Key : Value} 를 콜론(:)으로 구분해서 쌍을 이루어주며, 다수 개의 {Key:Value}를 하나의 사전에 묶으려면 콤마(,)로 구분해서 이어주고 중괄호({ }, curly braces) 로 싸주면 됩니다.



# making Dictionary with {Key1 : Value1, Key2 : Value2, ...}

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

>>> dict_1

{'name': 'Python Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

 



위의 예시처럼 한번에 {Key1 : Value1, Key2 : Value2, ...} 과 같이 키, 값 쌍을 한꺼번에 나열 할 수도 있구요, 아래의 예시처럼 먼저 { } 로 빈 사전 자료를 만들어놓은 다음에 dict[Key] = 'Value' 방식으로 하나씩 추가해나가는 방법도 있습니다. 



# making a blank Dictionary { } first, and adding {Key : Value} pairs step by step using [Key] indexing

>>> dict_2 = {} # blank Dictionary

>>> dict_2['name'] = 'R Friend'

>>> dict_2['region'] = 'Seoul, Korea'

>>> dict_2['phone'] = '02-123-4567'

>>> dict_2['age'] = 20

>>> dict_2

{'name': 'R Friend', 'region': 'Seoul, Korea', 'phone': '02-123-4567', 'age': 20}

 




  2. 사전의 키 별 값 확인 (Accessing Values per Key in Dictionary): dict[Key]



# Accessing Values per Key in Dictionary

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

>>> dict_1['name']

'Python Friend'

>>> dict_1['region']

'Busan, Korea'

 



만약 사전(Dictionary)에 없는 키(Key)로 값(Value)을 확인하려고 하면 KeyError가 발생합니다. 



# KeyError when there is no 'Key' in a Dictionary

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...                   'region' : 'Busan, Korea', 

...                   'phone' : '010-123-9876', 

...                   'age' : 30}

>>> dict_1

{'name': 'Python Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

>>> dict_1['address'] # KeyError due to no 'address' Key in dict_1

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

KeyError: 'address'

 




  3. 사전 갱신 (Updating Dictionary)


기존의 {키:값} 쌍의 값을 갱신하는 경우와, 새로운 {키:값} 쌍을 추가하는 방법이 있습니다. 



# Updating Dictionary : (1) updating an existing entry, (2) adding a new entry

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}


>>> >>> dict_1['name']

'Python Friend'

>>> dict_1['name'] = 'R Friend' # (1) updating an existing entry

>>> dict_1['name']

'R Friend'

>>> 

>>> dict_1['gender'] = 'Male' # (2) Adding a new entry

>>> dict_1

{'name': 'R Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30, 'gender': 'Male'}

 




 4. 사전의 {키:값} 요소 삭제, 값 삭제, 사전 전체 삭제하기 (Deleting Dictionary Elements)

   : del statement, clear() method


(4-1) 사전 자료형의 'Key'를 사용하여 특정 {Key : Value} 요소(entry) 제거 : del dict[Key]

(4-2) 사전 자료형의 모든 'Value' 제거 : dict.clear()

(4-3) 사전 자료형을 통째로 삭제 : del dict



# (4-1) Removing entry with key 'name' : del dict[Key}

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

>>> dict_1

{'name': 'Python Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

>>> dict_1['name']

'Python Friend'

>>> del dict_1['name'] # remove entry with key 'name'

>>> dict_1['name']

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

KeyError: 'name'



# (4-2) Removing all entries in dict using dict.clear() method

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

>>> dict_1

{'name': 'Python Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

>>> dict_1.clear()

>>> dict_1

{}



# (4-3) Deleting entire dictionary using del statement

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

>>> dict_1

{'name': 'Python Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

>>> del dict_1

>>> dict_1

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'dict_1' is not defined

 




  • 사전 자료형 키의 2가지 특징 (2 Properties of Dictionary Key)


 5. 사전의 키 당 1개의 값 할당, 만약 사전의 키 중복 시 마지막 키의 값으로 할당 

     (In case of duplicate key in Dictionary, the last Value is assigned to the Key)



# More than one entry per key not allowed

# If keys are duplicated, then the last Value of Key will be assigned

>>> dict_1 = {'name' : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30,

...           'name' : 'R Friend'}

>>> dict_1

{'name': 'R Friend', 'region': 'Busan, Korea', 'phone': '010-123-9876', 'age': 30}

>>> dict_1['name']

'R Friend'

 




 6. 사전의 키는 변경 불가 (Dictionary Keys must be immutable)

    : Strings, Numbers, Tuples 은 Key로 가능, Lists 는 Key로 불가


사전의 키는 변경 불가능해야 합니다. 따라서 문자열(Strings), 숫자(Numbers), 튜플(Tuples) 가 사전의 키(Dictionary Key)로 활용 가능하며, 리스트(List)는 사전의 키로 사용 불가능합니다.  만약 리스트( [obj1, obj2, ... ] )를 사전의 키로 사용하려고 입력하면 TypeError: unhashable type: 'list' 라는 에러 메시지가 발생합니다. 



# TypeError: unhashable type 'list'

>>> dict_1 = {['name'] : 'Python Friend', 

...           'region' : 'Busan, Korea', 

...           'phone' : '010-123-9876', 

...           'age' : 30}

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 4, in <module>

TypeError: unhashable type: 'list'

 



다음번 포스팅에서는 파이썬 사전 자료형의 내장 함수와 메소드 (Python Dictionary built-in functions, methods)에 대해서 알아보겠습니다. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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[Python] 파이썬 튜플 내장 함수 및 메소드 (Python Tuple built-in functions and methods)

Python 분석과 프로그래밍/Python 설치 및 기본 사용법 2017. 8. 27. 18:28

지난번 포스팅에서는 파이썬 자료형 중에서 튜플의 생성, 삭제, 인덱싱, 슬라이싱 및 기본 연산자들에 대해서 알아보았습니다. 


이번 포스팅에서는 파이썬 튜플의 내장 함수(Tuple Built-in Functions)와 메소드(Tuple Methods)에 대해서 알아보겠습니다. 


참고로, 튜플 내장함수는 리스트와 동일하며, 메소드는 리스트 대비 매우 적습니다. 왜냐하면 튜플(Tuple)은 개별 요소 변경이 불가능(Immutable) 하기 때문에 요소 추가, 튜플 확장, 요소 제거, 뒤집기, 정렬 등이 안되기 때문입니다. 


이번 포스팅은 매우 쉽기도 하려니와, 아주 짧게 간단하게 끝나겠네요. ^^



[ 파이썬 튜플의 내장 함수 및 메소드 (Python Tuple built-in functions and methods) ]





1. 파이썬 튜플의 내장 함수 (Python Tuple built-in functions)


 1-1. len(tuple) : 튜플의 전체 길이 (length)



# en() : Gives the total length of the tuple

>>> len((1, 2, 3))

3

 




 1-2. max(tuple) : 튜플 안에 있는 요소값 중 최대값 반환 (문자는 알파벳 기준)



# max(): Returns item from the tuple with max value

>>> len((1, 2, 3))

3

>>> max((1, 2, 3, 4, 5))

5

>>> max(('a', 'b', 'c', 'd', 'e')) # As for character, in order of alphabet

'e'

 



튜플 안의 요소값들이 문자열과 숫자가 섞여 있을 경우 max() 메소드를 적용하면 TypeError 가 발생합니다. 



# TypeError for max() method when 'str' and 'int' are mixed in a tuple

>>> max((1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'))

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'

 




 1-3. min(tuple) : 튜플 안에 있는 요소값 중 최소값 반환 (문자는 알파벳 기준)


 

# min() : Returns item from the tuple with min value

>>> min((1, 2, 3, 4, 5))

1

>>> min(('a', 'b', 'c', 'd', 'e'))

'a'




 1-4. tuple(seq) : 리스트를 튜플로 변환 (converting a list into tuple)



# tuple(seq) : Converts a list to tuple

>>> my_list = [1, 2, 'a', 'b']

>>> type(my_list)

<class 'list'>

>>> 

>>> my_tup = tuple(my_list)

my_tup

>>> (1, 2, 'a', 'b')

>>> type(my_tup)

<class 'tuple'>

 





2. 파이썬 튜플의 메소드 (Python Tuple methods)


 2-1. tuple.count() : 튜플 내 요소의 개수 세기


 

# tuple.count(obj.) : Returns the total number of obj. in tuple

>>> tup = (1, 2, 3, 4, 5, 2, 2)

>>> tup.count(2)

3




 2-2. tuple.index(obj.) : 튜플 내 요소가 있는 위치 index 반환


만약 똑같은 값이 2개 이상 들어있는 경우 처음 요소 값이 나타나는 위치의 index 를 반환합니다. 



# tuple.index(obj.) : Returns the index of a obj. in tuple

>>> tup = (1, 2, 3, 4, 5, 2, 2)

>>> tup.index(2)

1

 



다음번 포스팅에서는 사전(Dictionary) 자료형의 기본 활용 및 특징에 대해서 알아보겠습니다. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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[Python] 파이썬 튜플 생성 및 기본 사용법 (Python Tuple : basic operations, indexing, slicing)

Python 분석과 프로그래밍/Python 설치 및 기본 사용법 2017. 8. 27. 11:53

파이썬에는 다수의 데이터를 다룰 수 있는 자료형으로 '리스트(List)', '튜플(Tuple)', '사전(Dictionary)' 자료형이 있습니다. 


지난번 포스팅에서는 '리스트(List)' 자료형에 대해서 알아보았으며, 이번 포스팅에서는 2회에 나누어서 '튜플(Tuple)' 자료형에 대해서 소개하겠습니다.  


튜플(Tuple) 자료형은 리스트(List) 와 유사하면서도 큰 차이가 있어서 처음 파이썬 사용하는 분이라면 혼동스러울 수 있습니다. 


튜플과 리스트는 다른 형태의 다수의 자료, 객체를 하나의 순서열(sequence)로 묶어서 자료를 관리할 수 있다는 공통점이 있습니다만, 튜플(Tuple)은 자료 변경이 불가능(A tuple is a sequence of immutable Python objects) 하다는 점이, 변경이 가능한 리스트와는 다른 결정적인 차이점입니다. (참고: 문자열(String)도 튜플처럼 변경이 불가능한 자료형임) 


리스트는 꺽인 대괄호([ ], square brackets)로 양 옆을 싸서 생성하는 반면에, 튜플은 둥근 괄호( ( ), parentheses, round brackets)를 사용해서 만듭니다. 



[ 파이썬의 5가지 자료형 (Python's 5 Data Types) ]




변경이 불가능한 자료형(Immutable Type)이 왜 필요할까 싶을텐데요, '소프트웨어 성능 향상'과 '프로그래머가 자기 코드를 신뢰할 수 있다'는 장점이 있습니다. 


 

[ 변경이 불가능한 자료형이 왜 필요할까? ]


 "변경이 불가능한 자료형은 변경 가능한 자료형에 비해 소프트웨어의 성능을 향상하는데 도움을 줍니다. 변경 가능한 자료형과는 달리 데이터를 할당할 공간의 내용이나 크기가 달라지지 않기 때문에 생성 과정이 간단하고, 데이터가 오염되지 않을 것이라는 보장이 있기 때문에 복사본을 만드는 대신 그냥 원본을 사용해도 되기 때문입니다. 


 사실 이런 성능보다도, 프로그래머가 자기 코드를 신뢰할 수 있다는 것이 변경이 불가능한 자료형의 가장 큰 장점입니다. 프로그래머가 수천~수만 줄의 코드를 작성하다보면 변경되지 않아야 할 데이터를 오염시키는 버그를 만들 가능성이 높습니다. 이런 실수를 몇 군데 해놓으면 어디에서 문제가 생겼는지를 찾아내기가 상당히 어렵습니다. 그래서 코드를 설계할 때부터 변경이 가능한 데이터와 그렇지 않은 데이터를 정리해서 코드에 반영하는 것이 필요합니다."


* 출처 : '뇌를 자극하는 파이썬 3', 박상현 지음, 한빛미디어




자, 이제 둥근 괄호( ( ), parentheses)나 혹은 콤마( ',' , comma)를 사용해서 튜플을 만들어볼까요? 


 1. 괄호와 콤마를 사용해서 튜플 만들기 (Creating tuple using parentheses or comma) : (obj, )


(1-1). 둥근 괄호 ('( )', parentheses, round brackets)를 사용해서 튜플 만들기



# tuples are encolsed within parentheses

>>> tuple_1 = ('abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st'))

>>> tuple_1

('abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st'))

>>> type(tuple_1)

<class 'tuple'>



(1-2) 괄호 없이 콤마를 사용해서 튜플 만들기 (Tuple packing)



# tuple is created by putting different comma-separated values (without parentheses)

>>> tuple_1_2 = 'abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')

>>> tuple_1_2

('abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st'))

>>> type(tuple_1_2)

<class 'tuple'>

 



(1-3) 요소가 하나뿐인 튜플 만들기 => 콤마 포함 필요



# creating tuple with 1 element using parentheses and a comma

>>> tuple_1_element_with_comma = (123, )

>>> tuple_1_element_with_comma

(123,)

>>> type(tuple_1_element_with_comma)

<class 'tuple'>

 



요소가 하나뿐이 객체를 괄호로 싸기만 하고 뒤에 콤마를 포함하지 않는 경우, 튜플이 아니라 정수형(int.) 자료형으로 저장이 되므로 주의가 필요합니다. 



# if you don't include a comma for a single value, it will be a int., not a tuple

>>> int_1_element_without_comma = (123) # without a comma

>>> int_1_element_without_comma

123

>>> type(int_1_element_without_comma)

<class 'int'>

 




  2. 튜플 삭제(Deleting a Tuple): del tuple


튜플은 변경이 불가능하기 때문에 개별 요소(individual elements)를 제거하는 것은 불가능합니다 (리스트는 pop 메소드나 remove 메소드로 개별 요소 삭제 가능).  대신에 튜플을 통째로 삭제(entire tuple)하는 것은 del 선언문을 사용해서 가능합니다. 


 

# Deleting an entire Tuple with 'del' statement

>>> tuple_1 = ('abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st'))

>>> tuple_1

('abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st'))

>>> del tuple_1

>>> tuple_1 # tuple_1 is removed with del statement above

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'tuple_1' is not defined




  3. 튜플 개별 요소를 변경하려면 TypeError 발생



>>> tup_1 = (1, 2, 3)

>>> tup_1[0] = 4

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

 




 4. 튜플 인덱싱, 슬라이싱 (Tuple indexing, slicing) : tup[0], tup[0:3], tup[-1], tup[-3:-1]


튜플도 리스트나 문자열과 같이 순서열 자료형(sequences) 이기 때문에 대괄호([ ], square brackets)를 사용해서 특정 요소를 인덱싱(indexing)하거나 구간 범위의 요소들을 슬라이싱(slicing) 하는 것이 가능합니다.  인덱싱은 '0'부터 시작합니다. 

tup[0]은 정수를, tup[0:1]은 튜플을 반환함을 주의하세요. 





# Tuple indexing and slicing start at zero

>>> tuple_2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

>>> tuple_2

(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

>>> tuple_2[0] # Indexing one element of tuple => int.

1

>>> tuple_2[0:1] # Indexing one element of tuple => tutple

(1,)

>>> tuple_2[0:3] # Tuple slicing

(1, 2, 3)

>>> tuple_2[3:] # Tuple slicing

(4, 5, 6, 7)

 



튜플 인덱싱이나 슬라이싱을 할 때 '-' (negative) 부호가 붙으면 오른쪽에서 부터 시작하며, 이때 제일 오른쪽이 '-1'입니다. 



# In case of negative(-), it counts from the rigth

>>> tuple_2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

>>> tuple_2

(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

>>> tuple_2[-1] # indexing from the right

7

>>> tuple_2[-1:]

(7,)

>>> tuple_2[-3:-1] # slicing from the right

(5, 6)

>>> tuple_2[-3:]

(5, 6, 7)




 5. 여러 개 데이터를 튜플로 묶기(Tuple Packing)

          <--> 튜플의 각 요소를 여러 개 변수에 할당하기(Tuple Unpacking)



# Tuple packing

>>> tup_packing = 'Mr.Lee', 25, 'Seoul', 'KOREA'

>>> tup_packing

('Mr.Lee', 25, 'Seoul', 'KOREA')


# Tuple unpacking

>>> name, age, city, nationality = tup_packing

>>> name

'Mr.Lee'

>>> age

25

>>> city

'Seoul'

>>> nationality

'KOREA'

 



튜플의 각 요소를 여러 개의 변수에 할당(Tuple unpacking)할 때 튜플 내 요소의 개수와 할당하려는 변수의 개수가 서로 같지 않다면 ValueError 가 발생합니다. 



# if the number of unpack vaule and variable is not the same, then ValueError occurs

>>> tup_packing # 4 elements

('Mr.Lee', 25, 'Seoul', 'KOREA')

>>> name, age, city = tup_packing # 3 variables

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

ValueError: too many values to unpack (expected 3)

 




 6. 튜플의 기본 연산자 (Basic Tuples Operations)


튜플의 기본 연산자에는 (리스트와 동일하게) 길이를 세는 len() 함수, 튜플을 합치는 '+' 연산자, 튜플 내 요소값을 반복하는 '*' 연산자, 튜플 내 요소값이 존재하는지 여부를 블리언값으로 반환하는 'in' 연산자, 그리고 for loop 반복 연산자가 있습니다. 


설명 (Description)

파이썬 코드 (Python Code) 

결과 (Results) 

 튜플 길이 (Length)

 len((1, 2, 3))

 3

 튜플 합치기 (Concatenation)

 (1, 2, 3) + ('a', 'b', 'c')

 (1, 2, 3, 'a', 'b', 'c')

 반복 (Repetition)

 (1, 'a')*3

 (1, 'a', 1, 'a', 1, 'a')

 소속 여부 (Membership)

 3 in (1, 2, 3)

 4 in (1, 2, 3)

 True

 False

 for loop 반복 (iteration)

 for x in (1, 2, 3):

    print(x)

 1

 2

 3



다음번 포스팅에서는 튜플의 내장 함수(Tuple built-in functions)와 튜플 메소드(Tuple methods)에 대해서 알아보겠습니다. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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[Python] 리스트 내장 함수 및 메소드 (Python List Built-in functions and methods)

Python 분석과 프로그래밍/Python 설치 및 기본 사용법 2017. 8. 21. 23:59

지난번 포스팅에서는 파이썬의 자료형 중에서 리스트(Python List)의 생성 및 기본 사용법에 대해서 알아보았습니다.  


이번 포스팅에서는 이어서 파이썬 리스트의 내장 함수와 메소드(Python List built-in functions and methods)에 대해서 소개하겠습니다. 


리스트 자료형이 다른 유형의 자료를 한번에 다룰 수 있기 때문에 리스트를 잘 사용하면 코드를 한결 깔끔하게 짤 수 있습니다.  그리고 리스트 내의 요소(element)를 갱신할 수 있기 때문에 데이터 분석할 때 리스트가 애용된다고도 했는데요, 이번 포스팅에서 소개하는 리스트 내장 함수(list built-in functions)와 다양한 기능을 제공하는 메소드(list methods)도 리스트 자료형이 자주 사용되고 또 중요한 자료형인 이유 중의 하나입니다. 






1. 파이썬 리스트 내장 함수 (Python List built-in functions)


 1-1. len(list) : 리스트의 전체 길이


for loop 문에서 자주 사용하곤 합니다. 



# (1-1) len(list) : Gives the total length of the list

>>> list1 = [1, 2, 3]

>>> list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> len(list1)

3

>>> len(list2)

4

 




  1-2. max(list) : 리스트 안에 있는 요소 중에서 최대값 반환 (문자인 경우 알파벳 순서 기준)



# (1-2) max(list) : Returns item from the list with max value

>>> list1 = [1, 2, 3]

>>> max(list1)

3

>>> 

>>> list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> max(list2)

'd'

 




  1-3. min(list) : 리스트 안에 있는 요소 중에서 최소값 반환 (문자인 경우 알파벳 순서 기준)



# (1-3) min(list) : Returns item from the list with min value

>>> list1 = [1, 2, 3]

>>> min(list1)

1

>>> 

>>> list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> min(list2)

'a'

 




  1-4. list(seq) : 튜플을 리스트 자료형으로 변환



# (1-4) list(seq) : Converts a tuple into list

>>> tup = ('aaa', 'bbb', 'ccc') # tuple

>>> tup

('aaa', 'bbb', 'ccc')

>>> 

>>> list_tup = list(tup) # converting a tuple into list

>>> list_tup

['aaa', 'bbb', 'ccc']

>>> type(list_tup)

<class 'list'>

 




 1-5. cmp(list1, list2) : 리스크 안의 요소 비교하여 불리언값 반환 (단, Python 3.x 버전에서는 삭제됨)



Python 2.x 버전에서는 두 개의 리스트 원소를 비교해서 불리언값을 반환하는 cmp(list1, list2) 라는 내장 함수가 있었습니다만, Python 3.x 버전에서는 삭제되었습니다.  이전 cmp(list1, list2) 내장 함수의 기능은 아래의 '==' 연산자를 사용하면 Python 3.x 버전에서 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 



# cmp() has been removed in py3.x.

>>> list1 = [1, 2, 3]

>>> list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> list3 = [1, 2, 3]

>>> 

>>> list1 == list2

False

>>> list1 == list3 

True

 






2. 파이썬 리스트 메소드 (Python List methods)


  2-1. list.append(obj) : 기존 리스트에 1개의 요소를 이어 붙이기



# (2-1) list.append(obj) : Appends object obj to list

>>> list1 = [1, 2, 'a', 'b']

>>> list1.append('c') # append an element

>>> list1

[1, 2, 'a', 'b', 'c']

 



append() 메소드를 사용할 때는 괄호 안에 추가하려는 요소를 1개만 써야 하며, 2개 이상 쓰면 TypeError 가 발생합니다. 



>>> list1.append('c', 'd') # TypeError

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: append() takes exactly one argument (2 given)

 




  2-2. list.extend(seq) : 기존 리스트에 다른 리스트를 이어 붙이기



# (2-2) list.extend(seq) : Appends the contents of seq to list

>>> list2 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list3 = [3, 3, 4, 'd', 'd']

>>> 

>>> list3.extend(list2)

>>> list3

[3, 3, 4, 'd', 'd', 1, 2, 'a', 'b', 'c']

 




  2-3. list.count(obj) : 리스트 안에 obj 가 몇 개 들어있는지 세어서 개수를 반환



# (2-3) list.count(obj) : Returns count of how many times obj occurs in list

>>> list3 = [3, 3, 4, 'd', 'd', 'd', 'e']

>>> list3.count(3)

2

>>> list3.count('d')

3

 




  2-4. list.index(obj) : 리스트에서 obj 요소 값이 있는 가장 작은 index 값 반환



# (2-4) list.index(obj) : Returns the lowest index in list that obj appears

>>> list4 = [1, 2, 'a', 'b', 'c', 'a']

>>> 

>>> list4.index('a')    

2

>>> list4.index('c')   

4

 



만약 리스트 안에 없는 값을 obj 에 넣어서 list.index(obj) 를 실행하면 ValueError 가 발생합니다. 



# ValueError: 'ggg' is not in list

>>> list4.index('ggg') # ValueError

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

ValueError: 'ggg' is not in list

 




 2-5. list.insert(index, obj) : 기존 리스트의 index 위치에 obj 값을 삽입



# (2-5) list.insert(index, obj) : Inserts obj into list at offset index

>>> list5 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list5

[1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> 

>>> list5.insert(3, 'kkkk')

>>> list5

[1, 2, 'a', 'kkkk', 'b', 'c']

 




  2-6. list.pop(obj=list[-1]) : 기존 리스트에서 마지막 요소를 제거하고, 제거된 마지막 요소를 반환



# (2-6) list.pop(obj=list[-1]) : Removes and returns last object or obj from the list

>>> list6 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list6.pop() # removes the last element

'c'

>>> list6

[1, 2, 'a', 'b']

 



pop() 의 괄호 안에 정수(integer)를 넣어주면, 기존 리스트에서 해당 정수 위치의 index 값을 제거하고, 제거된 index 위치 요소의 값을 반환합니다. 



>>> list6 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list6.pop(2) # removes the element of the index

'a'

>>> list6

[1, 2, 'b', 'c']

 




 2-7. list.remove(obj) : 기존 리스트에서 remove(obj) 메소드 안의 obj 객체를 제거



# (2-7) list.remove(obj) : Removes the given object from the list

>>> list7 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list7.remove(1)

>>> list7

[2, 'a', 'b', 'c']

>>> 

>>> list7.remove('a')

>>> list7

[2, 'b', 'c']



remove() 메소드는 괄호 안에 단 1개의 argument 만을 사용하며, 2개 이상을 넣으면 TypeError 가 발생합니다. 



# TypeError: remove() takes exactly one argument

>>> list7 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list7.remove(1, 'a') # TypeError

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: remove() takes exactly one argument (2 given)

 




 2-8. list.reverse() : 리스트의 객체를 리스트 안에서 순서를 반대로 뒤집기



# (2-8) list.reverse() : Reverses objects of list in place

>>> list8 = [1, 2, 'a', 'b', 'c']

>>> list8.reverse()

>>> 

>>> list8

['c', 'b', 'a', 2, 1]

 




  2-9. list.sort() : 리스트의 객체를 리스트 안에서 순서대로 정렬하기 (디폴트 오름차순)


sort() 메소드의 디폴트는 오름차순(ascending) 입니다. 



>>> list9 = [3, 1, 9, 4, 2, 8]

>>> list9.sort() # ascending order, default setting

>>> list9

[1, 2, 3, 4, 8, 9]

 



내림차순(descending)으로 정렬하고 싶다면 list.sort(reverse=True) 처럼 옵션을 설정해주면 됩니다. 



>>> list9 = [3, 1, 9, 4, 2, 8]

>>> list9.sort(reverse=True) # descending order

>>> list9

[9, 8, 4, 3, 2, 1]

 



문자는 알파벳 순서로 정렬합니다. 


# sorting character by alphabetical order

>>> list9_2 = ['c', 'a', 'b']

>>> list9_2.sort()

>>> list9_2

['a', 'b', 'c']

 



숫자와 문자가 섞여있는 리스트에 sort() 메소드를 적용하면 TypeError 가 발생합니다. 


# TypeError when applying sort() method for list with number and character

>>> list9_3 = [3, 1, 9, 'c', 'a', 'b']

>>> list9_3.sort()

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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다음번 포스팅에서는 파이썬 자료형 중에서 튜플(Tuple)의 기본 사용법에 대해서 알아보겠습니다. 





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[Python] 파이썬 자료형 : 리스트 (List) 생성 및 기본 사용법

Python 분석과 프로그래밍/Python 설치 및 기본 사용법 2017. 8. 20. 23:45

지난번 포스팅에서는 파이썬에서 단일 데이터를 다루는 자료형인 숫자와 문자열에 대해서 알아보았습니다. 


파이썬에는 다수의 데이터를 다룰 수 있는 자료형으로 리스트(List), 튜플(Tuple), 사전(Dictionary) 자료형이 있습니다.  

이번 포스팅에서는 이중에서 리스트(List) 자료형에 대해서 알아보겠습니다. 


리스트(List) 자료형은 다수 데이터가 서로 다른 형태의 자료여도 되며, 변경 가능하다는 점 때문에 데이터 분석에서 정말 많이 사용되는 만큼, 정말 중요한 자료형입니다.  (↔ 튜플은 자료 갱신이 안됨)


리스트(List)는 대괄호(square brackets, [ ]) 을 사용해서 자료값을 감싸주고, 대괄호 안의 다수의 값들은 콤마(comma)로 구분을 해줍니다. 



[ 파이썬의 5가지 자료형 (Python's 5 Data Types) ]





먼저 리스트 생성, 삭제, 인덱싱 및 슬라이싱, 기본 연산자를 소개하고, 리스트를 다루는 내장 함수와 메소드는 다음번에 나누어서 설명하겠습니다. 



 1. 대괄호와 콤마로 리스트 생성 (creating a list with square brackets and comma separation)


리스트 안에 문자열, 정수, 부동소수형, 리스트, 튜플 등 다양한 형태의 자료들이 들어갈 수 있으며, 콤마로 구분해주고, 대괄호로 감싸줍니다.  



# List : contains items separated by commas and enclosed within square brackets([])

>>> list_1 = ['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> list_1

['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

 




  2. 리스트 삭제 (Deleting a list) : del



>>> list_1 = ['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> list_1

['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> 

>>> del list_1

>>> list_1

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'list_1' is not defined

 




  3. 리스트 안의 특정 위치의 값을 새로운 값으로 갱신 (Updating a list) : list[index] = value



>>> list_1

['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> list_1[1]

123

>>> list_1[1] = 111

>>> list_1

['abc', 111, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

 




  4. 리스트 인덱싱, 슬라이싱 (Indexing, Slicing a list)


리스트도 순서열(sequences)이므로, 문자열에서 사용했던 방법과 동일하게 인덱싱, 슬라이싱(indexing, slicing)이 가능합니다. 첫번째 자리는 '0'부터 인덱싱이 시작합니다. (↔ R은 '1'부터 시작하므로 혼동하지 않도록 주의 요함)



# the slice operator : [:] with indexes starting at 0 in the beginning of the list

>>> list_1 = ['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> list_1

['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> 

>>> list_1[0]

'abc'

>>> list_1[0:3]

['abc', 123, 3.14]

>>> list_1[3:]

[['edf', 456], ('gh', 'st')]

 



마이너스 부호('-')를 붙여주면 뒤에서부터 인덱싱(indexing)이 시작합니다. 



>>> list_1 = ['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> list_1

['abc', 123, 3.14, ['edf', 456], ('gh', 'st')]

>>> 

>>> list_1[-1] # indexing starting from the last using '-1' : minus (-) sign

('gh', 'st')

>>> list_1[-3:-1]

[3.14, ['edf', 456]]

 




  5. 리스트 기본 연산자 (Basic List Operations)


리스트의 기본 연산자(basic list operations)에는 리스트 길이는 재는 len() 함수, 리스트를 합치는 + 연산자, 리스트 값을 반복하는 * 연산자, 소속 여부 블리언값(True, False)을 반환하는 in 연산자, 함수를 반복하는데 사용하는 for loop 문 등이 있습니다. 


[ 리스트 기본 연산자 (basic list operations) ]


설명 (description)

파이썬 표현 (python expression)

결과 (results)

 리스트 길이 (length)

 len([1, 2, 3])

 3

 리스트 합치기 (concatenation)

 [1, 2, 3] + [4, 5, 6]

 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

 반복 (repetition)

 [1, 2, 3]*3

 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

 소속 여부 (membership)

 1 in [1, 2, 3]

4 in [1, 2, 3]

 True

 False

 for loop 반복 (iteration)

 for x in [1, 2, 3]: print (x);

 1 

 2 

 3 




다음번 포스팅에서는 리스트 내장 함수 및 메소드(Python List built-in functions and methods)에 대해서 알아보겠습니다. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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