머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 - Python Programming 기초(1)

* 위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. 

Python Programming 기초

데이터 타입과 컬렉션 - 기본 타입 및 변수의 이해

 

• 변수란 무엇인가?
  
  • 데이터를 저장하는 공간, 변수
  • 저장공간(memory)에 값을 생성하고 이름(name)을 지정
    -> 이름(name)이라는 상자(공간) 에 값을 넣는 것
  • =(대입연산자)를 사용하여 왼쪽은 변수명, 오른쪽은 데이터가 위치

a = 10   # int
b = 11.4  # float

 

• Comment(주석)

  • 코드에서 # 으로 시작하는 뒷 부분은 실행되지 않음
  • python이 소스코드를 실행하면서 # 을 만나면 무시
  • 개발자(사람)가 보기 위한 용도로 사용
  • 코드에 대해 부연설명을 하는 역할
    
    

• print함수

  • 함수란? -> 특정 기능을 반복적으로 호출하여 사용 가능한 코드블럭
  • 해당 변수의 값을 출력
  • , 로 여러 변수를 나열하면 한줄에 모두 출력
  • 기본적으로는 한칸 띄어쓰기 후 출력

print(a, b)
>> 10 11.4.  ## 사이에 띄어쓰기가 존재함

 

• print함수 설정
  
  • sep : 구분자, 각 출력할 변수 사이에서 구별하는 역할을 함
  • end: 마지막에 출력할 문자열

print(a, b, 10, 100, sep = ‘*’, end = ‘!!’)
>> 10*11.4*10*100!!

 

• 변수 값 확인법

  • print() 함수 사용
  • 변수 값을 코드의 마지막에 위치시킨 후 실행
    
    • 이 경우 output으로 변수의 값이 출력
      
      

• variable naming (변수 이름 규칙)

  • 숫자로 시작하는 이름을 제외하고 영문 대소문자, _, 숫자로 구성가능
  • 아래의 예제는 모두 valid한 변수 이름
  • 일반적으로 해당 변수를 표현하고자 하는 정확하고 간결한 이름을 사용하는 것이 원칙임
    
    • 코드를 읽은 것을 더 쉽게 할 수 있음
    • e.g) a = 1000의 경우보다 student_num = 1000으로 명시한 것이 변수에 대한 이해가 빠름
  • 숫자로 시작하면 안되는 이유?
    -> 숫자로 변수를 설정한 경우 나중에 변수를 사용할 때 혼동이 오기 때문에
    
    

• reserved keywords (예약어)

  • python에서 미리 선점하여 사용중인 키워드
  • 변수, 함수, 클래스 등등의 사용자 정의 이름으로 사용할 수 없음
  • 사용하려 할 때 녹색으로 바뀌면 그것은 예약어!
    -> ex) class if, else …

Python의 기본 데이터 타입

• 정수(int)
• 실수(float)
• 문자열(str)

• 불리언(boolean)
  
  

• type 함수

  • 해당 변수, 값의 타입(type)을 알고자 할 때 사용
  • type()을 통해 변수의 타입을 알 수 있다
    
    

• None

  • 아무런 값을 갖지 않을 때 사용
  • 일반적으로 변수가 초기값을 갖지 않게 하여 해당 변수를 생성할 때 사용
  • 기타 언어의 NULL, nil등과 같은 의미로 사용
  • 변수를 사용하나, 어떤 변수를 사용할 지 아직 알지 못할 때 사용

 

• comparison operator(비교연산자)
  
  • 프로그래밍에서는 비교를 할 경우, = 대신 ==를 사용
  • <,>(작다, 크다)
  • <=,>=(작거나 같다, 크거나 같다)
  • == (같다)
  • != (같지 않다)
  • 비교 연산자의 결과는 bool 타입

a = 5
b = 4 
print(a > b)
>> True
print(a < b)
>> False

 

• numbers(숫자형 타입)

  • 정수, 실수로 구성
  • 수학의 기본 연산자(가감승제) 사용 가능
    
    

• operator priorties (연산자 우선순위)

  • 기본적인 수학의 연산자와 동일
  • 강제로 연산을 선수하기 위해선, 괄호()를 사용

> a = 5
> b = 4
> print(a + b * 4)
> >> 21
> print((a+b)*4)
> >> 36

 

• expression evaluation & assignment (식평가 & 대입)
  
  • 변수의 값이 변경되기 위해서는 = 을 사용하여 대입이 발생하는 경우에만 해당
  • 다시 = 를 사용하여 대입하지 않는 이상 값이 변동하지는 않음

데이터 타입과 컬렉션 - 문자열 타입의 이해 및 활용하기

• string(문자열)
  
  • 복수개의 문자를 순서대로 나열한 것
  • 문자열은 ‘(작은 따옴표) 혹은 “(큰 따옴표) 사이에 문자를 넣어 생성
  • 문자열 자체에 ‘,”가 있는 경우에는 각각 그 반대의 기호로 생성
  • ‘’’ ‘’’ 사용하여 표현 가능
  • 차이점
    
    • ‘’, “” -> 한줄 문자열 표현
    • ‘’’ ‘’’ -> 여러 줄에 걸쳐 문자열 표현 가능

a = ‘hello world’
b = “hello world’
c= ‘’hello world’’
d = “”” hello world”””
>> 다 같은 모양으로 출력

 

• escaoe string(이스케이프 문자)

  • 문자열 내의 일부 문자의 의미를 달리하여 ‘특정한 효과’를 주는 것
  • \n : new line, \t : tab
    
    

• indexing & slicing sting (문자열 인덱스 및 추출)

  • 문자열의 각 문자는 순서가 있음
  • 이때 각 문자열의 순서를 인덱스 라고 함
  • 첫번째 문자부터 마지막까지 차례대로의 순서를 가짐
  • 첫번째 시작문자의 순서는 0으로 시작 (1이 아님!)

a = ‘hello world’ # 길이 : 11
print(len(a)) 
>> 11
print(a[10])
>> d

 

• -1 인덱스
  
  • 다른 언어와는 달리, python의경우 음수 인덱스를 지원
  • -1이 가장 마지막 인덱스를, -2가 마지막에서 두번재 인덱스를 의미

a = ‘hello world’
print(a[0]) # h
print(a[10]) # d

print(a[-1]) # d
print(a[-11]) # h

 

• 인덱스의 범위

  • 인덱스는 [0, 문자열의 길이) 의 범위만 유효
  • 음수 인덱스를 사용할 경우, [-문자열의 길이, -1]
  • 범위를 넘어갈 경우 에러 발생
    
    

• 문자열 slicing

  • 인덱스가 하나의 문자만을 추출한다면,
  • slicing은 부분 문자열을 추출한다고 볼 수 있음
  • [시작:끝]와 같이 명시하여 [시작:끝) 에 해당하는 부분 문자열을 추출
  • 시작, 끝 인덱스가 생략이 되어 있다면 0부터 혹은 끝까지로 간주

a = ‘hello world’
a[0:4] # 마지막 인덱스는 가져오지 않음
>>‘hell’
a[:5] # 앞뒤생략 가능, 생략하면 처음부터라고 생각하면 됨!
>>’hell’

 

• 문자열 함수
  
  • 문자열은 여러가지 기능 제공을 위한 함수를 내장

a = ‘hello world’
a.upper # 대문자로 전환
>> ‘HELLO WORLD’
a.replace(‘h’, ‘j’) # 문자열 내의 특정 문자를 치환
>>’jello world’

# format : 문자열 내의 특정한 값을 변수로부터 초기화하여 동적으로 문자를 생성
temperature = 25.5
prob = 80
a = ‘오늘 기온은 {}도이고, 비올 확률은 {}% 입니다’.format(temperature, prob)
print(a)
>> ‘오늘 기온은 25.5도이고, 비올 확률은 80% 입니다’

a = ‘hello world what a nice weather’
a.split() # 특정 문자열을 기준으로 문자열을 쪼개는 함수 (defalt : ‘ ‘) 
>> [‘hello’, ‘world’, ‘what’, ’a’, ‘nice’, ‘weather’]

데이터 타입과 컬렉션 - 컬렉션 타입의 이해

리스트 & 튜플

• 복수개의 값을 담을 수 있는 데이터 구조
• 실생활에서 사용하는 리스트(학생 리스트, 성적 리스트 등) 과 동일한 의미로 이해
• list - mutable(생성된 후에 변경 가능)
• tuple - immutable(생성된 후에 변경 불가능)
  
  

리스트 초기화

• [] 안에 값을 담아서 생성
• list() 함수로 생성
• str.split()함수로 생성

a = [1,2,3] # []안에 값을 담아서 생성
a = [‘korea’ , 1 , [23, 34]] # 리스트 안에 어떤 형태든 괜찮음

a = ‘hello world’
b = list(a) # list()로 리스트 생성
print(b)
>> [‘h’,’e’,’l’,’l’,’o’,‘ ‘,’w’,’o’,’r’,’l’,’d’]

a = ‘hello world’
b = a.split() # str.split()로 리스트 생성
print(b)
>> [‘hello’ , ‘world’]

 

• 리스트 indexing
  
  • 문자열의 인덱싱과 동일하게 동작
  • []연산자를 이용하여 항목 얻어오기
  • [i] - i번째 원소를 반환
  • i가 음수인 경우도 가능하며 마지막 원소가 -1로하여 앞으로 갈때마다 1씩 감소함

a = [1,2,3,4,5,6]
print(a[1])
>> 2

 

• 리스트 개별 아이템에 접근

  • 인덱스에 접근하여 값을 업데이트 가능
  • [중요] str은 불변 객체이기 때문에 item assignment가 되지 않는다!
  • list는불변 객체가 아니기 때문에 값에 대한 변경이 가능하다!
    
    

• 리스트 slicing

  • 문자열 슬라이싱과 동일하게 동작
  • 슬라이싱의 결과 역시 list!!
    
    

• list 멤버 함수

  • 생성된 리스트 객체에 동작하는 함수
    
    
• append()
  
  • 리스트의 끝에 항목을 추가함

a = [1,2,3,4,5]
a.append(10) # list의 끝에 항목 추가
print(a)
>> [1,2,3,4,5,10]

 

• extend()
  
  • 리스트를 연장
  • +=로도가능함

a = [1,2,3,4,5]
b = [6,7,8,9,10]

a.append(b)
>> [1,2,3,4,5,[6,7,8,9,10]]
a.extend(b)
>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

 

• insert()로 항목 추가
  
  • 리스트의 원하는 위치에 추가 가능
  • 앞에 인덱스를, 뒤에 아이템을 명시

a = [1,2,3,4,5]
a.insert(1, 40) # 첫번째 자리에 40이라는 요소를 추가(2는사라짐)

print(a)
>> [1, 40, 3, 4, 5] 

 

• remove()
  
  • 값으로 항목 삭제

a = [1,2,3,4,5]
a.remove(2)
>> [1,3,4,5]

a = [1,2,3,3,4,5]
a.remove(3) # 가장 앞의 것만 없어짐
>> [1,2,3,4,5]

 

• pop()
  
  • 지우고자 하는 아이템을 반환하고 삭제

a = [1,2,3,4,5]
a.pop(2) # 값 반환
>> 2
print(a) # 반환 후 값 삭제
>> [1,3,4,5]

 

• index()
  
  • 찾고자 하는 값의 인덱스를 반환

a = [1,2,3,4,5]
a.index(3) 
>> 2    

 

• in 키워드
  
  • 리스트 내에 해당하는 값이 존재하는지 확인
  • value in [list]
  • True, False 중 한가지로 반환

a = [1,2,3,4,5]
3 in a
>> True
10 in a
>> False

 

• list 정렬
  
  • sort() -> 리스트 자체를 내부적으로 정렬
  • sorted() -> 리스트의 정렬된 복사본을 반환

a = [9, 10, 7, 19, 1, 2, 20, 21, 7, 8]
a.sort() # 오름차순으로 정렬
print(a)
>> [1, 2, 7, 7, 8, 9, 10, 19, 20, 21]
a.sort(reverse = True) # 내림차순으로 정렬
print(a)
>> [21, 20, 19, 10, 9, 8, 7, 7, 2, 1]

tuple

• 리스트와 같이 복수개의 값을 갖는 컬렉션 타입
• 생성된 후 변경이 불가능

a = (1, 2, 3) # ()를사용해서 튜플 생성
print(a)
>> <class ‘tuple’>

 

• 튜플은 언제 사용하는가?

  • 문법적으로 편의성을 주기 위해서!
  • 괄호를 생략해도 튜플로 나옴
    
    

• tuple unpacking

  • 튜플의 값을 차례대로 변수에 대입
  • 변수를 여러개 생성할 때 사용

a, b, c, d = 100, 200, 300, 400

print(a)
>> 100
print(b)
>> 200

# tuple unpacking을 이용해서 값을 서로 바꿀수도 있음
a, b = b, a

dictionary

* 키와 값을 갖는 데이터 구조
* 키는 내부적으로 hash값으로 저장 -> 키를 알면 그걸 불러오는 시간이 걸리지 않는다는 장점!
* 순서를 따지지 않음. 즉, 인덱스가 없음

a = {‘korea’ : ‘seoul’, 
        ‘canada’ : ‘Ottawa’,
        ‘usa’ : ‘washington D.C’}
b = {}

type(a)
>> dict
type(b)
>> dict

print(a[‘korea’]) # ‘korea’에 해당하는 값을 가져오기
>> seoul 

 

• 항목 추가 및 변경
  
  • 기존에 키가 존재하면, 새로운 값으로 업데이트
  • 존재하지 않으면, 새로운 키, 값 생성

a = {‘korea’ : ‘seoul’, 
        ‘canada’ : ‘Ottawa’,
        ‘usa’ : ‘washington D.C’}

a[‘japan’] = ‘tokyo’ # key, value 값 추가

print(a)
>> {‘korea’ : ‘seoul’, ‘canada’ : ‘Ottawa’, ‘usa’ : ‘washington D.C’, ‘japan’ : ‘tokyo’}

[중요] : dict는 키와 값이 있기 때문에 키의 중복이 되지 않는다. 같은 키를 두번 대입하면 업데이트 될 뿐이다.

• set
  
  • dictionary에서 key만활용하는 데이터 구조로 이해
  • 수학에서의 집합과 동일한 개념
  • 중복되이 되지 않음
  • 인덱싱이 없음

a = {1,2,3,4,5,5,5}
print(a)
>> {1,2,3,4,5}

# set()으로 집합으로 변환
a = [1,2,3,4,5,5,5] # list
ptint(set(a))
>> {1,2,3,4,5}

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

# union으로 두개의 set 합집합으로 만들기
print(a.union(b))
>> {1, 2, 3, 4}

# intersection으로 교집합 만들기
print(a.intersection(b))
>> {2, 3}

# difference로 차집합 만들기
print(a.difference(b))
>> {1}

# issubset으로 부분집합인지 확인하기
print(a.issubset(b)) # a가 b의부분집합인가?
>> False