List
- 데이터를 연속적인 공간에 저장
- 순서를 가지며 각 원소에 차례로 index가 할당됨
- 서로 다른 자료형을 원소로 가질 수 있음
- 수치적 연산은 불가능
#list()로 문자열 원소
df = list('cute')
df
>> ['c', 'u', 't', 'e']
#index가 0~2인 원소 출력
for i in range(3):
print(df[i])
>>> c
u
t
#문자열 반복
for i in range(3):
print(df)
['c', 'u', 't', 'e']
['c', 'u', 't', 'e']
['c', 'u', 't', 'e']
# []로 숫자형 원소를 갖는 list 생성
numList = [1,2,3]
numList
>>> [1, 2, 3]
#list의 합
df + numList
>>> ['c', 'u', 't', 'e', 1, 2, 3]
#list의 곱
print(df*2)
print()
>>> ['c', 'u', 't', 'e', 'c', 'u', 't', 'e']
#문자열과 숫자형을 원소로 갖는 list 생성
#자료형이 혼합되어도 본래 자료형은 그대로 유지
testList = [0,'a',4.6]
type(testList[0])
Array
- numpy 배열
- 순서를 가지며 각 원소에 차례대로 index 할당
- 동일한 자료형만 원소로 가질 수 있음
- 수치적 연산 가능
np.array=()로 array생성
# 자료형이 폰합되어 있는 경우 모두 문자열로 처리됨
arr_a = np.array([5, 3.2, 'a'])
type(arr_a[0])
>>> numpy.str
