네이버 부스트코스 [인공지능 기초 다지기] 강의 기반으로 작성하였습니다.

데이터 구조

파이썬 기본 데이터 구조

• 스택, 큐
  -튜플, 집합
  -사전
  -collection 모듈

1. Stack 스택

• Last In First Out (LIFO 리포 구조)
• data push(input), data pop(output)

#Last In First Out (LIFO 리포 구조)
#data push(input), data pop(output)
a = [1,2,3,4,5]
a.append(10)
#[1, 2, 3, 4, 5, 10]
a.append(20)
#[1, 2, 3, 4, 5, 10, 20]
a.pop()

2. Queue 큐

• First In First Out (FIFO)
• stack과 반대되는 개념

a = [1,2,3,4,5]
a.append(10)
a.append(20)
a.pop(0)

3. Tuple 튜플

• 값의 변경이 불가능한 리스트
• 값 바꾸는거 말고 리스트 함수 다 똑같이 씀
• 프로그램 작동 시 변경되지 않는 데이터 저장할 때 씀, 실수에 의한 에러 방지
• 선언시 ()

4. Set 집합

• 순서 상관 x, 중복 x

5. Dictionary 딕셔너리

• 데이터를 저장할 때 구분 지을 수 있는 값을 함께 저장
• identifier(key), value
• key로 value 검색(다른 언어에서는 Hash Table과 비슷함)

6. Lab - Dict

딕셔너리 타입을 활용해서 데이터 분석 실습을 해보자

강의자료에서 제공한 csv 파일을 다운 받은 후 진행했다.

사용한 툴은 비주얼 코드!!
주피터 노트북으로 하다가 안돼서 비주얼 코드로 바꿨다.

• command_counter: 개수 세는 변수

command_data = []
with open('command_data.csv','r', encoding="utf8") as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar = '"')
    for row in spamreader:
        command_data.append(row)
command_counter = {}        #dict 생성
for data in command_data:   #list 데이터를 dict로 변경
    if data[1] in command_counter.keys():
        command_counter[data[1]] += 1
    else:
        command_counter[data[1]] = 1

여기까지는 data 개수 세는 거여서, 터미널에 결과값을 확인해보면 각 key값들이 몇 번 등장했는지 출력되어있음을 알 수 있다.

dictlist = []               #dict를 list로 변경
for key, value in command_counter.items():
    temp = [key, value]
    dictlist.append(temp)
sorted_dict = sorted(dictlist, key=getKey, reverse = True)
print(sorted_dict[:100])

이 부분은 dictlist에 key와 command_counter(개수)를 정렬해놓은 코드이다. 개수가 많은 순으르로 상위 100개 내림차순(reverse = True) 정렬해놓았다.

7. Collections

• List, Tuple, Dict에 대한 python built-in 확장 자료구조
• 편의성, 실행 효율 등 제공
• 모듈 예시

- from collections import deque

• Stack과 Queue를 지원하는 모듈
• List에 비해 효율적인(빠른) 자료 저장 방식 지원
• (rotate, reverse 등 Linked List의 특성을 지원)

deque_list = deque()
for i in range(5):
  deque_list.append(i)
print(deque_list)

//deque([0, 1, 2, 3, 4])

deque_list.appendleft(10)
print(deque_list)

//deque([10, 0, 1, 2, 3, 4])

deque_list.rotate(2)
print(deque_list)

//deque([3, 4, 10, 0, 1, 2])

deque_list.rotate(2)
print(deque_list)

//deque([1, 2, 3, 4, 10, 0])

print(deque(reversed(deque_list)))

//deque([0, 10, 4, 3, 2, 1])

deque_list.extend([5,6,7])
print(deque_list)
deque_list.extendleft([5,6,7])
print(deque_list)

//deque([1, 2, 3, 4, 10, 0, 5, 6, 7])
//deque([7, 6, 5, 1, 2, 3, 4, 10, 0, 5, 6, 7])

• 효율적인 메모리 구조로 처리 속도 향상

//
Stack 0.1875 seconds
General List 0.546875 seconds
//

- from collections import OrderedDict

• Dict와 달리, 데이터를 입력한 순서대로 dict를 반환
• python 3.6부터는 dict도 순서 보장하며 출력함 -> no use,,

defaultdict

• Dict type의 값에 기본 값을 지정
• 신규값 생성 시 사용하는 방법

d = dict()
print(d["first"])
# -> Key Error

from collections import defaultdict

d = defaultdict(object)     #Default dictionary 생성
d = defaultdict(lambda: 0)  #Default = 0
print(d["first"])
# > 0

• 하나의 지문에 각 단어들이 몇 개나 있는지 세고 싶을 경우
  -> Text mining 접근법: Vector Space Model

text = """A Press release is the quickest and easiest way to get free publicity. If well written, a press release can result in multiple published articles
about your firm and its products.""".lower().split()
print(text)

// ['a', 'press', 'release', 'is', 'the', 'quickest', 'and', 'easiest', 'way', 'to', 'get', 'free', 'publicity.', 'if', 'well', 'written,', 'a', 'press', 'release', 'can', 'result', 'in', 'multiple', 'published', 'articles', 'about', 'your', 'firm', 'and', 'its', 'products.']

실습~

- from collections import Counter

• Sequence type의 data element들의 개수를 dict형태로 반환
• 몇 개 인지 세주는거

from collections import Counter

ball_or_strike_list = ["B","S","S","B","S","B","B"]
c = Counter(ball_or_strike_list)
print(c)

c = Counter({'red':4, 'blue':2})
print(list(c.elements()))

//Counter({'B': 4, 'S': 3})
//['red', 'red', 'red', 'red', 'blue', 'blue']

• 집합 Set 연산들을 지원함
• c,d가 counter()일때,
  //-
  c.subtract(d)
  //+
  c | d
  c + d
  //교집합
  c & d

- from collections import namedtuple

• Tuple형태로 Data 구조체 저장하는 방법
• 저장되는 Data variable을 사전에 지정하여 저장

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x','y'])
p = Point(11, y = 22)
print(p[0] + p[1])
# > 33

x,y = p
print(x,y)
# > 11 22
print(p.x + p.y)
# > 33
print(Point(x=11, y=22))
# > Point(x=11, y=22)