Python

[Python] 기본 문법 - 숫자 / 리스트 / 인덱싱 / 슬라이싱

maron2ee 2020. 11. 20. 13:12

숫자형 Data Type

Integer (정수형) : 정수를 다루는 자료형

  양의 정수, 음의 정수, 0이 포함

 

Float (Real Number, 실수형) : 소수점 아래의 데이터를 포함하는 수 자료형

  파이썬에서는 변수에 소수점을 붙인 수를 대입하면 실수형 변수로 처리

  소수부가 0이거나 정수부가 0인 소수는 0을 생략할 수 있음

 

e나 E를 이용한 지수 표현 방식 : 10의 지수부 

  예) 1e9 = 10의 9제곱 (1,000,000,000)

무한 (INF) : 최단 경로 알고리즘에서 도달할 수 없는 노드에 대한 최단 거리

  가능한 최대값이 10억 미만이라면 무한(INF)의 값의로 1e9를 이용

  예) INF = int(1e9)

        print(INF)

 

round( ) 함수

  예) 123.456 소수 셋째 자리에서 반올림 -> round(123.456, 2)

        123.46

 

 

숫자형 자료의 연산

+ : 더하기

- : 빼기

/ : 나누기 연산자

* 파이썬에서 나누기 연산자(/)는 나누진 결과를 실수형으로 반환

% : 나머지 연산자

  예) a가 홀수인지 체크해야 하는 경우

// : 몫 연산자

** : 거듭 제곱 연산자

 

 

리스트 (List)

: 여러 개의 데이터를 연속적으로 담아 처리하기 위해 사용하는 자료형

  [ ] 안에 원소를 넣어 초기화하며, 쉼표(,)로 원소를 구분

  리스트의 원소에 접근할 때는 인덱스 값을 괄호에       * 인덱스는 0부터 시작

  0     1     2     3     4     5     6    - index

             

 

비어있는 리스트를 선언 -> list ( ) or [ ]

* 자료형이 다른 자료들도 담을 수 있음

 

* 여러 개의 자료가 순서가 있을 때 : 리스트 (list) 자료형 사용

 

리스트변수 = [자료1, 자료2, 자료3,,,]

 

 

* 여러 개의 자료가 이름이 있을 떄 : 딕셔너리 (dictionary) 자료형 사용

 

딕셔너리변수 = {자료이름1: 자료값1, 자료이름2: 자료값2, 자료이름3: 자료값3}

 

# 자료의 개수 확인

>> len(a) 

5

 

# 수열 생성하기

>> b = list(range(10))     # 0 부터 10 미만

>> b

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

 

>> c = list(range(1, 10))     # 1이상 10미만

>> c

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

>> d = list(range(1, 10, 3))     # 3씩 증가하는 수열

>> d

[1, 4, 7]

 

# 값 바꾸기

>> d[0] = 100

>> d

[100, 4, 7]

 

# append : 리스트 변수 마지막에 자료 추가하기

>> d.append(10)

[100, 4, 7, 10]

 

# del : 자료 삭제하기

del d[0]

[4, 7, 10]

 

리스트의 인덱싱과 슬라이싱

Indexing (인덱싱) : 인덱스값을 입력하여 리스트의 특정한 원소에 접근

  파이썬의 인덱스 값은 양의 정수와 음의 정수를 모두 사용할 수

* 음의 정수를 넣으면 원소를 거꾸로 탐색

 

리스트변수[인덱스]

 

e.x)

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

print(arr[0])

# 1

print(arr[-1])

# 6

print(arr[3]) 

# 4

print(arr[-5])

# 2

print(arr[[0, -1]])

#[1 6]

 

Slicing (슬라이싱) : 리스트에서 특정 범위의 연속적인 위치를 갖는 원소들을 가져와야 할 때

  대괄호 안에 콜론(:)을 넣어서 시작인덱스와 끝 인덱스를 설정

  * 끝 인덱스는 실제 인덱스보다 1을 더 크게 설정

 

 

e.x)

import numpy as np

arr = np.arrary([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

 

print(arr[4:])

# [4 5 6 7 8 9]

print(arr[:4])

# [0 1 2 3]

print(arr[4:7])

# [4 5 6]

print(arr[:-1])     # 마지막 원소 제외

# [0 1 2 3 4 5 6 7 8]

print(arr[:-2])

# [0 1 2 3 4 5 6 7]

print(arr[::-1])

# [9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]

print(arr[::-2])     # 홀 거꾸로 방향

# [9 7 5 3 1]

print(arr[-2::-2])     # 짝 거꾸로 방향

# [8 6 4 2 0]

print(arr[::])     # 모든 원소

# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]



 

리스트 컴프리헨션 (List Comprehension)

 

: 축약된 형식으로 리스트를 생성

반복문과 조건문 결합

 

# 0 ~ 19 중에서 홀수만 포함하는 리스트

 

# 일반 코드

array = [ ]

for i in range(20):

   if i % 2 == 1:

     arrary.append(i)

 

print(array)

 

# 리스트 컴프리헨션 코드

array_lc = [ i for in range(20) if i % 2 ==1]

print(array_lc)

 

# 출력값 같음

[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

 

* 2차원 리스트를 초기화할 때 효과적으로 사용

e.x)  n * m 크기의 2차원 리스트를 한 번에 초기화

array = [[0] * m for _in range(n)]

 

* 전체 리스트 안에 포함된 각 리스트가 모두 같은 객체로 인식되는 점 주의