3. Data를 묶음으로 다루기

# range 함수를 이용한 생성 (이하 A, B, C 모두 정수)
# range(B) - 0부터 1의 간격으로 B보다 작은 정수까지 리스트 생성
list_new = list(range(10))
print(list_new)

# range(A,B) - A부터 시작해 1의 간격으로 B보다 작은 정수까지 리스트 생성
list_new = list(range(1,10))
print(list_new)

# range(A,B,C) - A부터 시작해 C의 간격으로 B보다 작은 정수까지 리스트 생성 (C가 음수일 경우 반대)
list_new = list(range(2,10,2))
print(list_new)

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

리스트에 + 연산과 * 연산은 조금 특별하게 동작한다.
- + 연산은 좌우의 리스트를 이어 붙인다.
- * 연산은 * 왼쪽의 리스트를 오른쪽의 숫자만큼 반복해서 붙인다.

# 리스트에서 +연산과 *연산
list_manual = [0, 1, 2, 3, 4]
list_new = list(range(4,-1,-1))
print(list_manual+list_new)
print(list_manual*2)

[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]
[0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4]

리스트는 다음 예시와 같이 기본 제공되는 함수를 이용해 수정할 수 있다.

# list의 맨 뒤에 원소 추가하기
list_manual = [0, 1, 2, 3, 4]
list_manual.append(5)
print(list_manual)

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

# list의 원하는 위치에 원소 추가하기
# insert(position, value) 참고로 시작위치의 값은 0
list_manual.insert(2, 10)
print(list_manual)

[0, 1, 10, 2, 3, 4, 5]

# list의 맨 뒤에 원소 제거하기
list_manual.pop()
print(list_manual)

[0, 1, 10, 2, 3, 4]

# list의 원하는 위치에 원소 제거하기
# pop(position)
list_manual.pop(2)
print(list_manual)

[0, 1, 2, 3, 4]

그외 여러 가지 편리한 함수들이 기본으로 제공된다.

# list의 원소 개수 세기
num_data = len(list_manual)
print(num_data)

# 원소의 위치 찾기 (처음으로 발견된 원소의 위치 반환)
position = list_manual.index(2)
print(position)

# list 크기순으로 정렬하기 (기본 오름차순)
list_manual.sort()
print(list_manual)
list_manual.sort(reverse=True)
print(list_manual)

[0, 1, 2, 3, 4]
[4, 3, 2, 1, 0]

# 원하는 부위 잘라내기 (슬라이싱)
# 하나만 선택해 반환하기
print(list_manual[2])

# [A:B] A위치부터, B보다 '작은'위치까지 선택
# [2:4] = 2,3의 위치 선택
print(list_manual[2:4])

[2, 1]

# [A:] A위치부터, 끝까지
# [:B] 시작부터, B보다 '작은'위치까지 선택
print(list_manual[2:])
print(list_manual[:4])

[2, 1, 0]
[4, 3, 2, 1]

# [-A] 맨 뒤에서 부터 A번째
print(list_manual[-2])

3.2 튜플

튜플(Tuple)는 List와 같지만 한 번 선언하면, 이후 수정이 불가능한 묶음이다.
튜플의 시작과 끝은 ( ) 기호로 표현하고, 나머지는 리스트와 같다.

# 비어있는 튜플 생성 = 하지만 수정이 안되기 때문에 사실상 의미가 없다.
empty_tuple = ()
print(empty_tuple)

()

# 직접 입력해서 생성
tuple_manual = (0, 1, 2, 3, 4)
print(tuple_manual)

(0, 1, 2, 3, 4)

# range 함수를 이용한 생성 (이하 A, B, C 모두 정수)
print(tuple(range(2,10,2)))

(2, 4, 6, 8)

수정과 관련된 함수를 제외한, 나머지 제공 함수들은 리스트와 거의 같다.

len(tuple_manual)

tuple_manual.index(4)

tuple_manual[1:]

(1, 2, 3, 4)

3.3 세트

세트(Set)도 List와 유사하지만, 원소의 중복을 허용하지 않는다는 점이 다르다.
세트의 시작과 끝은 { } 기호로 표현하고, 나머지는 리스트와 같다.

# 비어있는 세트 생성
empty_set = {}
print(empty_set)

{}

# 직접 입력해서 생성 - 중복원소는 제거된다.
set_manual = {0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0}
print(set_manual)

{0, 1, 2, 3, 4}

# range 함수를 이용한 생성 (이하 A, B, C 모두 정수)
print(set(range(2,10,2)))

{8, 2, 4, 6}

세트는 즉 집합이므로, 수학에서의 집합과 관련된 연산 기능도 대부분 제공된다.
예를 들어,

# 교집합 '&'
set_first = {1, 3, 5}
set_second = {1, 2, 4, 8}
print(set_first&set_second)

{1}

# 합집합 '|'
print(set_first|set_second)

{1, 2, 3, 4, 5, 8}

# 차집합 '-'
print(set_first-set_second)

{3, 5}

# 부분집합 여부 확인
# A.issuperset(B) - B가 A의 부분집합인지 여부 (A가 B를 포함하는지 여부)
set_third = {1, 3, 5, 7}
set_third.issuperset(set_first)

True

# 원소 여부 확인
3 in set_first

True

3.4 딕셔너리

딕셔너리(Dictionary)는 List와 유사하지만, 위치(index)가 정수가 아닌 ’key’라는 임의의 값으로

항목 추가
항목 추가

관리된다.

딕셔너리의 시작과 끝은 { } 기호로 세트와 표현방법이 같지만, 각 원소가 ’key:value’의 형태로 저장된다.

my_dictionary = {'name':'John', 'age':15, 'height': 1.76}
print(my_dictionary)

{'name': 'John', 'age': 15, 'height': 1.76}

선택 방법 역시 List와 유사하지만 위치(index) 대신 ’key’로 접근한다.

my_dictionary['name']

'John'

당연히, 딕셔너리가 리스트의 원소가 될 수 있고, 그 반대도 가능하다.

first_user = {'name':'John', 'age':15, 'height':1.76, 'position':[15,3]}
second_user = {'name':'Paul', 'age':17, 'height':1.88, 'position':[-2,7]}
users = [first_user, second_user]
print(users[0]['name'])

John

3. Data를 묶음으로 다루기

목차

3.1 리스트

3.2 튜플

3.3 세트

3.4 딕셔너리