2022.03.03 - [이코테] 파이썬 기초 문법(1) - 파이썬의 자료형

파이썬의 자료형

수 자료형(정수형, 실수형), 리스트 자료형, 문자열 자료형, 튜플 자료형, 사전 자료형, 집합 자료형

 

정수형 : 양의 정수, 음의 정수

실수형 : 소수점 아래 데이터 포함

 지수표현 방식

 e/E 다음에 오는 수는 10의 지수부

유효숫자e지수 = 유효숫자*10^지수​

 실수형 데이터로 처리한다

 임의의 큰 수를 표현할 때 사용됨

 - 최단 경로 알고리즘에선 도달할 수 없는 노드를 무한(INF)로 설정하는데, 이때 1e9 대입하면된다.

 ※ 실수형 표현하는 정확도에 한계가 존대한다. 컴퓨터는 2진수 체계이기 때문이다.

     ex) 0.3 + 0.6 = 0.9(10진수 체계), 0.3 + 0.6 = 0.8999...(2진수 체계)

    --> round() 함수 이용

          round(123.456 2)  -->  출력 123.46

수 자료형의 연산

• 사칙연산과 나머지 연산자 많이 사용됨
• 나누기 연산 시 주의 : 나눠진 결과가 실수형
• 나머지 연산자(%), 몫 연산자(//), 거듭제곱 연산자(**)

리스트 자료형(배열, 테이블)

- C/Java의 배열(Array), 연결 리스트(Arraylist), C++의 vector와 유사

 

초기화

• []안에 원소 넣기
• 비어있는 리스트 초기화 : list(), []

리스트의 인덱싱과 슬라이싱

인덱싱(indexing)

• 리스트의 특정한 원소에 접근하는 것
• 인덱스값은 양수/음수 모두 가능

       양의 정수 : 0, 1, 2, 3, 4 ...

       음의 정수 : -5, -4, -3, -2, -1 ...

슬라이싱(slicing)

• 연속적인 위치를 갖는 원소들 가져오기
• 콜론(:)을 이용하여 시작 인덱스와 끝 인덱스를 설정

List comprehension

• 리스트를 초기화하는 방법 중 하나

       - 대괄호 안에 조건문, 반복문 적용하여 초기화

       - 2차원 리스트 초기화 시 효과적

          특히 N*M 크기의 2차원 리스트 한 번에 초기화 할 때 유용

array = [i for i in range(10)]

n =3
m =4

array = [[0]*m for _ in range(n)] #good
array[1][1] = 5 
print(array)
>>[0, 0, 0, 0], [0, 5, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

array = [[0]*m]*n #bad, 리스트 안에 포함된 리스트가 모두 같은 객체로 인식 
array[1][1] = 5
print(array)
>>[[0, 5, 0, 0], [0, 5, 0, 0], [0, 5, 0, 0]]

리스트 관련 기타 메소드

• append() : 리스트에 원소를 하나 삽입할 때 사용
• sort() : 정렬(내림차순 정렬 시 reverse=True 옵션 추가)
• reverse() : 리스트의 원소의 순서를 모두 뒤집어 놓는다
• insert() : 특정한 인덱스의 위치에 원소 삽입
• count() : 리스트에서 특정한 값을 가지는 데이터의 개수를 셀 때 사용
• remove() :  특정한 값을 갖는 원소를 제거하는데, 값을 가진 원소가 여러개면 하나만 제거함 (remove_all은 없음)

a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5]
remove_set = {3,5}

result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result)
>>>[1, 2, 4]

문자열 자료형 

문자열 초기화 : 초기화 시 큰 따옴표(")나 작은 따옴표(') 사용

문자열 연산 : +, * 이용 가능, 인덱싱과 슬라이싱 가능, 특정 인덱스값 변경은 불가

튜플 자료형

리스트와 유사

차이점 :

  1. 한 번 선언된 값은 변경이 불가

  2. 소괄호() 이용

  3. 리스트에 비해 상대적으로 공간 효율적이다.

장점 :

  1. 서로 다른 성질의 데이터를 묶어서 관리하는 경우

      - 최단 경로 알고리즘에서(비용, 노드번호) 형태로 묶어 사용

  2. 데이터의 나열을 해싱의 키값으로 사용해야 할 때

  3. 리스트보다 메모리를 효율적으로 사용해야 할 때

사전 자료형

• key와 value의 쌍을 데이터로 가지는 자료형
• 변경 불가능한 자료형을 key로 가질 수 있음
• 해쉬 테이블을 이용하므로 데이터 조회 및 수정의 시간 복잡도가 O(1)

 관련 메소드

• 키와 값을 별도로 뽑아내기 위한 메소드

       - key 데이터만 뽑아서 리스트 : keys() 함수

       - value 데이터만 뽑아서 리스트 : values() 함수

data = dict()
data['사과'] = 'Apple'
data['바나나'] = 'Banana'
data['코코넛'] = 'Coconut'

print(data)

if '사과' in data:
    print("'사과'를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.")


print(list(data.keys()))
print(list(data.values()))

>>> {'사과': 'Apple', '바나나': 'Banana', '코코넛': 'Coconut'}
>>> '사과'를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.
>>> ['사과', '바나나', '코코넛']
>>> ['Apple', 'Banana', 'Coconut']

집합 자료형

• 집합의 특징 : 중복 허용하지 않는다, 순서가 없다 / 특정값의 존재 여부 확인 시 활용!
• 리스트/문자열을 이용해서 초기화 : set() 함수
• 중괄호{}안에 원소를 나열하여 초기화
• 데이터의 조회 및 수정의 시간 복잡도가 O(1) / 리스트와 튜플은 시간복잡도 O(n)

data = set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5])
print(data)

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

a = {1, 2, 3}
a.add(3)
print(a)
print(1 in a)

>>>{1, 2, 3, 4, 5}
>>>{1, 2, 3, 4, 5}
>>>{1, 2, 3}
>>>True

 관련 메소드

data = set([1,2,3])
print(data)

data.add(4)
print(data)

data.update([5,6])
print(data)

data.remove(3)
print(data)

>>>{1, 2, 3}
>>>{1, 2, 3, 4}
>>>{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>>{1, 2, 4, 5, 6}

사전 자료형 & 집합 자료형의 특징

 1. 리스트나 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 이용해서 값을 얻을 수 있음

 2. 사전 자료형, 집합 자료형은 순서가 존재하지 않기 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없다

     - 사전의 key나 집합의 원소로 O(1)의 시간복잡도로 조회

     - 사전의 key나 집합의 원소로 변경 불가능한 문자열이나 튜플을 이용