Python 자료형

harold·2021년 5월 9일
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목표

  • 정수형, 실수형, 복소수형, 문자열, 리스트, 튜플, 사전에 대한 자료형 익히기

정수형

  • 정수를 다루는 자료형
  • 양의 정수, 음의 정수, 0 포함

< 정수형 예제 >

a = 230

# 양의 정수
a = a + 5
print(a)

# 음의 정수
a = a - 400
print(a)

< 결과 값 >

235

-165

실수형

  • 실수형 ( Real Number )는 소수점 아래의 데이터를 포함하는 수 자료형
  • 파이썬에서는 변수에 소수점을 붙인 수를 대입하면 실수형 변수로 처리
  • 소수부가 0이거나, 정수부가 0인 소수는 0을 생략하고 작성할 수 있음

< 실수형 예제 >

a = 572.59
b = 17.28

# 양의 실수
print(a + b)

# 음의 실수
b = - 677.02
print(a + b)

# 소수부가 0일 떄 0을 생략
a = 321.
print(a)

# 정수부가 0일 때 0을 생략
a = -.123
print(a)

< 결과 값 >

589.87

-104.42999999999995

321.0

-0.123

실수형 더 알아보기

  • 오늘날 가장 널리 쓰이는 IEEE754 표준에서는 실수형을 저장하기 위해 4byte 혹은 8byte의 고정된 크기의 메모리를 할당하므로, 컴퓨터 시스템은 실수 정보를 표현하는 정확도에 한계를 가진다
    • 예를 들어 10진수 체계에서는 0.3과 0.6을 더한 값이 0.9로 정확히 떨어진다
    • 하지만 2진수에서는 0.9를 정확히 표현할 수 있는 방법이 없다
    • 컴퓨터는 최대한 0.9와 가깝게 표현하지만, 미세한 오차가 발생 됨

< 예제 >

a = 0.3 + 0.6
print(a)

if a == 0.9:
  print(True)
else:
  print(False)

< 결과 값 >

0.8999999999999999

False
  • 개발 과정에서 실수 값을 제대로 비교하지 못해서 원하는 결과를 얻지 못할 수 있다.
  • 이럴 때는 round()함수를 이용할 수 있으며, 이러한 방법이 권장됨

< round 함수 예제 >

#123.456을 소수 셋째 자리에서 반올림하려면 round(123.456 , 2) 
print( round(123.456 , 2))

< 결과 값 >

123.46

지수 표현 방식

  • e나 E를 이용한 지수 표현 방식을 이용
  • e나 E 다음에 오는 수는 10의 지수부를 의미
    • ex) 1e9 입력 -> 10의 9제곱(1,000,000,000)
  • 지수 표현 방식은 임의의 큰 수를 표현하기 위해 사용
  • 최단 경로 알고리즘에서는 도달할 수 없는 노드에 대하여 최단 거리를 무한(INF)로 설정하곤 함
  • 이때 가능한 최댓값이 10억 미만이라면 무한(INF)의 값으로 1e9를 이용할 수 있음

< 지수 표현 방식 예제 >

# 1,000,000,000의 지수 표현
a = 1e9
print(a)

# 752.5
a = 75.25e1
print(a)

# 3954e-3
a = 3954e-3
print(a)

< 결과 값 >

1000000000.0

752.5

3.954

수 자료형의 연산

  • 수 자료형에 대하여 사칙연산과 나머지 연산이 많이 사용
  • 단 나누기 연산자(/)를 주의해서 사용
    • 파이썬에서 나누기 연산자(/)는 나눠진 결과를 실수형으로 반환
  • 다양한 로직을 설계할 때 나머지 연산자(%) 를 이용해야 할 때가 많다.
    • ex) a가 홀수인지 체크해야 하는 경우
  • 파이썬에서는 몫을 얻기 위해 몫 연산자(//) 를 사용
  • 이외에도 거듭 제곱 연산자(**) 를 비롯해 다양한 연산자들이 존재

< 수 자료형의 연산 >

a = 7
b = 3

# 나누기
print( a / b )

# 나머지
print( a % b )

# 몫
print( a // b )

< 결과 값 >

2.3333333333333335

1

2

리스트 자료형

  • 여러 개의 데이터를 연속적으로 담아 처리하기 위해 사용하는 자료형
  • C나 java에서의 배열 ( Array )의 기능 및 연결 리스트와 유사한 기능을 지원
  • C++의 STL vector와 기능적으로 유사
  • list대신에 배열 혹은 테이블이라고 부르기도 함

리스트 초기화

  • 리스트는 대괄호([])안에 원소를 넣어 초기화하며, 쉼표(,)로 원소를 구분
  • 비어 있는 리스트를 선언하고자 할 때는 list() 혹은 간단히 []를 이용할 수 있다
  • 리스트의 원소에 접근할 때는 인덱스(Index) 값을 괄호에 넣는다.
    • 인덱스는 0부터 시작

< 리스트 초기화 예제 >

# 직업 데이터를 넣어 초기화
a = [1,2,3,4,5]
print(a)

# 네 번째 원소만 출력
print(a[3])

# 크기가 N이고, 모든 값이 0인 1차원 리스트 초기화
n = 10
a = [0] * n
print(a)

< 결과 값 >

[1, 2, 3, 4, 5]

4

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

리스트의 인덱싱과 슬라이싱

인덱싱

  • index 값을 입력하여 리스트의 특정한 원소에 접근하는 것을 인덱싱(indexing) 이라고 한다.
  • python의 인덱스 값은 양의 정수와 음의 정수 모두 사용 가능
  • 음의 정수를 넣으면 원소를 거꾸로 탐색

< 예제 >

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

# 8번째 원소만 출력
print(a[7])

# 뒤에서 1번째 원소 출력
print( a[-3] )

# 4번째 원소 값 변경
a[3] = 7
print(a)

< 결과 값 >

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

슬라이싱

  • list에서 연속적인 위치를 갖는 원소들을 가져와야 할때 슬라이싱(Slicing)을 이용
  • 대괄호 안에 콜론(:)을 넣어서 시작 index 와 끝 index를 설정할 수 있다.
  • 끝 index 는 실제 인덱스보다 1을 더 크게 설정

< 예제 >

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

# 두 번째 원소부터 네 번째 원소까지
print(a[1 : 4])

< 결과 값 >

[2, 3, 4]

리스트 컴프리헨션

  • 리스트를 초기화하는 방법 중 하나
  • 대괄호 안에 조건문과 반복문을 적용하여 리스트를 초기화 할 수 있다.

< 예제 >

# 0부터 9까지의 수를 포함하는 리스트
array= [ i for i in range(10) ]
print(array)

# 0부터 19까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트
array = [ i for i in range(20) if i % 2 == 1 ] 
print(array)

# 0부터 19까지의 수 중에서 짝수만 포함하는 리스트
array = [ i for i in range(20) if i % 2 == 0 ]
print(array)

# 1부터 9까지의 수들의 제곱 값을 포함하는 리스트
array = [ i * i for i in range(1, 10) ]
print(array)

< 결과 값 >

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

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

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

리스트 컴프리헨션과 일반적인 코드의 차이점은?

코드1 - 리스트 컴프리헨션

# 0부터 19까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트

array = [ i for i in range(20) if i % 2 == 1 ]
print(array}

코드2 - 일반적인 코드

# 0부터 19까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트 

array = []
for i in range(20):
	if i % 2 == 1:
    	array.append(i)
       
print(array)

< 결과 값 >

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

리스트 컴프리헨션으로 2차원 리스트를 초기화할 때 효과적으로 사용하는 방법

  • N x M 크기의 2차원 리스트를 한 번에 초기화 해야 할때 유용
    • 좋은 예시
      • array = [ [0] * m for _in range(n) ]
  • 만약 2차원 리스트를 초기화할 때 다음과 같이 작성하면 예기치 않은 결과가 나올 수 있음
    • 잘못된 예시
      • array = [ [0] m ] n
        • 이코드는 전체 리스트 안에 포함된 각 리스트가 모두 같은 객체로 인식 함

< 리스트 컴프리헨션 - 좋은예시 >

# N x M 크기의 2차원 리스트 초기화
n = 4
m = 3
array = [ [0] * m for _ in range(n) ]
print(array)

array[1][1] = 5
print(array)

< 결과 값 >

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

[[0, 0, 0], [0, 5, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

< 리스트 컴프리헨션 - 잘못된 예시 >

# N x M 크기의 2차원 리스트 초기화 
n = 4
m = 3
array = [ [0] * m ] * n
print(array)

array[1][1] = 5
print(array)

< 결과 값 >

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

[[0, 5, 0], [0, 5, 0], [0, 5, 0], [0, 5, 0]]

( _ ) 언더바는 언제 사용?

  • 파이썬에서는 반복을 수행하되 반복을 위한 변수의 값을 무시하고자 할때 언더버(_)를 사용

< 1부터 9까지의 자연수 더하기 및 Hello World를 5번 출력 예제 >

# 1부터 9까지의 자연수를 더하기
summary = 0

for i in range( 1, 10 ) :
  summary += i
print(summary)


# "Hello World" 5번 출력하기
for _ in range(5):
  print("Hello World")

< 결과 값 >

45

Hello World
Hello World
Hello World
Hello World
Hello World

리스트 관련 기타 Method

< 리스트 관련 기타 Method 예제 1 >

# 대상 1 =======================
a = [1,4,3]
print( "기본 리스트 : " , a )

# 리스트에 원소 삽입
a.append(2)
print("리스트에 원소 삽입 : " , a) 

# 오른차순 정렬
a.sort()
print( "오름차순 정렬 : ", a )

# 내림차순 정렬
a.sort( reverse = True )
print( "내림차순 정렬 : " , a )

< 결과 값 >

기본 리스트 :  [1, 4, 3]

리스트에 원소 삽입 :  [1, 4, 3, 2]

오름차순 정렬 :  [1, 2, 3, 4]

내림차순 정렬 :  [4, 3, 2, 1]

< 리스트 관련 기타 Method 예제 2 >

a = [4, 3, 2, 1]

# 리스트 원소 뒤집기
a.reverse()D
print( "원소 뒤집기 : " , a )

# 특정 인덱스에 데이터 추가
a.insert( 2 , 3 )
print ("인덱스 2에 3추가 : " , a )

# 특정 값인 데이터 개수 세기
print( "값이 3인 데이터 개수 : " , a.count(3) )

# 특정 값 데이터 삭제
a.remove(1)
print( "값이 1인 데이터 삭제 : " , a )

< 대상 2 결과 값 >

원소 뒤집기 :  [1, 2, 3, 4]

인덱스 2에 3추가 :  [1, 2, 3, 3, 4]

값이 3인 데이터 개수 :  2

값이 1인 데이터 삭제 :  [2, 3, 3, 4]

리스트에서 특정 값을 가지는 원소를 모두 제거

< 예제 >

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

# remove_list에 포함되지 않은 값만을 저장
result = [ i for i in a if i not in remove_set ]
print(result)

< 결과 값 >

[1, 2, 4]

문자열 자료형

< 예제 >

data = 'Hello World'
print(data)

# 백슬래시(\)를 사용하면, 큰 따옴표나 작은 따옴표를 원하는 만큼 포함 할 수 있음
data = "Don't you know \"Python\"?"
print(data)

< 결과 값 >

Hello World

Don't you know "Python"?

문자열 연산

  • 문자열 변수에 덧셈(+)을 이용하면 문자열이 더해져서 연결이 된다.
  • 문자열 변수를 특정한 양의 정수와 곱하는 경우, 문자열이 그 값만큼 여러 번 더해진다.
  • 문자열에 대해서도 인덱싱과 슬라이싱을 이용할 수 있다.
    • 다만 문자열은 특정 인덱슫의 값을 변경할 수 없다 ( Immutable )

< 예제 >

a = "Hello"
b = "World"
print( a + " " + b )

a = "String"
print( a * 3)

a = "ABCDEF"
print( a[2 : 4])

< 결과 값 >

Hello World

StringStringString

CD

튜플 자료형

  • 리스트와 유사
  • 한 번 선언된 값을 변경할 수 없다
  • 리스트는 대괄호 '[]'를 이용하지만 튜플은 소괄호'()'를 이용
  • 리스트에 비해 상대적으로 공간 효율적

< 예제 >

a = ( 1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ,9 )

# 네 번째 원소만 출력
print(a[3])

# 두 번째 원소부터 네 번째 원소까지
print(a[1 : 4])

< 결과 값 >

4

(2, 3, 4)

튜플을 사용하면 좋은 경우

  • 서로 다른 성질의 데이터를 묶어서 관리해야 할 때
    • 최단 경로 알고리즘에서는 (비용, 노드번호)의 형태로 튜플 자료형을 자주 사용
  • 데이터의 나열을 해싱(Hashing)의 키 값으로 사용해야 할 때
    • 튜플은 변경이 불가능하므로 리스트와 다르게 키 값으로 사용
  • 리스트보다 메모리를 효율적으로 사용

사전 자료형

  • 키(Key) 와 값(Value)를 쌍으로 데이터를 가지는 자료형
    • 리스트나 튜플의 값을 순차적으로 저장하는 것과는 대비
  • 변경 불가능한(Immutable) 자료형을 키(Key)로 사용할 수 있다.
  • 파이썬의 사전 자료형은 해시 테이블(Hash Table)을 이용하므로 데이터의 조회 및 수정에 있어서 O(1)의 시간에 처리가 가능하다.

< 예제 >

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

print(data)

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

< 결과 값 >

{'사과': 'Apple', '바나나': 'Banana', '코코넛': 'Coconut'}

 '사과' 를 키로 가지는 데이터가 존재

사전 자료형 관련 메서드

  • 키 데이터만 뽑아서 리스트를 이용할때 keys() 함수 사용
  • 값 데이터만 뽑아서 리스트로 이용할때 values() 함수 사용

< 예제 >

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

# 키 데이터만 담은 리스트
key_list = data.keys()

# 값 데이터만 담는 리스트
value_list = data.values()

print(key_list)
print(value_list)

# 각 키에 따른 값을 하나씩 출력
for key in key_list :
  print(data[key])

# 다르게 데이터를 담는 방법
b = {
  '홍길동' : 97,
  '이순신' : 98
}

print(b)
print(b['이순신'])

key_list = list( b.keys() )
value_list = list( b.values() )
print(key_list)
print(value_list)

< 결과 값 >

dict_keys(['사과', '바나나', '코코넛'])

dict_values(['Apple', 'Banana', 'Coconut'])

Apple
Banana
Coconut

{'홍길동': 97, '이순신': 98}
98
['홍길동', '이순신']
[97, 98]

집합 자료형

  • 특징
    • 중복을 허용하지 않음
    • 순서가 없다
  • 리스트 혹은 문자열을 이용해서 초기화 할 수 있다.
    • 이때 set()함수를 사용
  • 혹은 중괄호 ({})안에 각 원소를 콤마(,)를 기준으로 구분하여 초기화 가능
  • 데이터 조회 및 수정에 있어서 O(1)의 시간에 처리 가능

< 예제 >

# 집합 자료형 초기화 방법1
data = set( [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5] )
print(data)

# 집합 자료형 초기화 방법2
data = {1, 1, 2, 3, 4, 4, 5}
print(data)

< 결과 값 >

{1, 2, 3, 4, 5}

{1, 2, 3, 4, 5}

집합 자료형의 연산

  • 합집합
    • 집합 A에 속하거나 B에 속하는 원소들로 이루어진 집합
  • 교집합
    • 집합 A에도 속하고 B에도 속하는 원소로 이루어진 집합
  • 차집합
    • 집합 A으 원소 중에서 B에 속하지 않는 원소들로 이루어진 집합

< 예제 >

a = set( [1,2,3,4,5] )
b = set( [3,4,5,6,7] )

# 합집합
print( a | b )

# 교집합
print( a & b )

# 차집합
print( a - b )

< 결과 값 >

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

{3, 4, 5}

{1, 2}

집합 자로형 관련 함수

< 예제 >

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

# 새로운 원소 추가
data.add(4)
print(data)

# 새로운 원소 여러 개 추가
data.update([5,6])
print(data)

# 특정한 값을 갖는 원소 삭제
data.remove(3)
print(data)

< 결과 값 >

{1, 2, 3}

{1, 2, 3, 4}

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

{1, 2, 4, 5, 6}

사전 자료형과 집합 자료형의 특징

  • 리스트나 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 통해 자료형의 값을 얻을 수 있음
  • 사전 자료형과 집합 자료형은 순서가 없기 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없다
    • 사전의 키(Key) 혹은 집합의 원소(Element)를 이용해 O(1) 의 시간 복잡도로 조회

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