동빈나님의 이코테 2021을 보고 정리한 게시글입니다.

파이썬의 자료형

정수형, 실수형, 복소수형, 리스트, 문자열, 튜플, 사전, 집합

정수형(Integer)

정수를 다루는 자료형

• 양의 정수
• 음의 정수
• 0

실수형(Real Number)

소수점 아래의 데이터를 포함하는 수 자료형

파이썬에서 변수에 소수점을 붙인 수를 대입하면 실수형 변수로 처리

소수부나 정수부가 0인 소수는 0 생략 가능

#소수부가 0일 때 0을 생략
a = 5.
print(a) #5.0

#정수부가 0일 때 0을 생략
a = -.7
print(a) #-0.7

지수 표현 방식

파이썬에서 e나 E를 이용하여 지수 표현 방식을 이용할 수 있다.

• e나 E 다음에 오는 수는 10의 지수부를 의미
  
• 임의의 큰 수를 표현하기 위해 자주 사용
• 최단 경로 알고리즘에서는 도달할 수 없는 노드에 대하여 최단 거리를 무한(INF)으로 설정하곤 함
• 이때 가능한 최댓값이 10억 미만이라면 무한(INF)의 값으로 1e9를 이용할 수 있다.

실수형의 정확도

오늘날 IEEE754 표준에서는 실수형을 저장하기 위해 4바이트, 혹은 8바이트의 고정된 크기의 메모리를 할당하므로, 컴퓨터 시스템은 실수 정보를 표현하는 정확도에 한계를 가진다

예를 들어 10진수 체계에서 $0.3 + 0.6 = 0.9$ 이지만 2진수에서는 0.9를 정확히 표현할 수 있는 방법이 없고 미세한 오차 발생.

a = 0.3 + 0.6
print(a) #0.8999999999999999

if a == 0.9:
	print(True)
else:
	print(False) #False로 출력

이런 경우 round() 함수 이용하여 반올림

• 123.456 소수 셋째 자리 반올림 123.46: round(123.456, 2)

수 자료형의 연산

• 나누기 연산자(/)는 결과를 실수형으로 반환
• 나머지는 나머지 연산자(%) 이용
  ex) 홀수 체크 시
• 몫은 몫 연산자(//) 이용
• 이외에도 거듭 제곱 연산자(**) 등 존재

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리스트 자료형

여러 개의 데이터를 연속적으로 담아 처리하기 위해 사용하는 자료형

• C나 JAVA에서의 배열(Array)의 기능 및 연결 리스트와 유사한 기능 지원
• C++의 STL vector와 기능적으로 유사
• 배열 or 테이블이라고 부르기도 함.

리스트 초기화

• 대괄호([])안에 원소를 넣어 초기화하며, 쉼표(,)로 원소 구분
• 비어 있는 리스트 선언할 때는 list() 혹은 간단히 []를 이용
• 리스트의 원소에 접근할 때는 인덱스(Index) 값을 괄호에 넣는다. 인덱스는 0부터 시작

#크기가 N이고, 모든 값이 0인 1차원 리스트 초기화
n = 5
a = [0] * n
print(a)  #결과: [0, 0, 0, 0, 0]

리스트의 인덱싱과 슬라이싱

인덱스 값을 입력하여 리스트의 특정한 원소에 접근하는 것을 인덱싱(Indexing)이라고 한다.

• 인덱스 값으로 양의 정수, 음의 정수 모두 사용 가능
• 음의 정수를 넣으면 원소를 거꾸로 탐색

a = [1, 2, 3, 4, 5]

#뒤에서 첫 번째 원소 출력
print(a[-1])  #결과: 5

리스트에서 연속적인 위치를 갖는 원소들을 가져와야 할 때는 슬라이싱(Slicing)을 이용

• 대괄호 안에 콜론(:)을 넣어서 시작 인덱스와 끝 인덱스 설정 가능
• 끝 인덱스는 실제 인덱스보다 1을 더 크게 설정

a = [1, 2, 3, 4, 5]

#두 번째 원소부터 네 번째 원소까지
print(a[1 : 4])  #결과: [2, 3, 4]

리스트 컴프리헨션(List Comprehension)

리스트를 초기화하는 방법 중 하나로 대괄호 안에 조건문과 반복문을 적용하여 리스트 초기화

예시1)

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

print(array) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]


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

print(array) #[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

예시2) 일반적인 코드와 리스트 컴프리헨션

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

print(array) #[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

#일반적인 코드
#0부터 19까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트
array = []
for i in range(20):
	if i % 2 == 1:
    	array.append(i)
       
print(array) #[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

• 리스트 컴프리헨션은 2차원 리스트 초기화 할 때 효과적으로 사용
• 특히 N x M 크기의 2차원 리스트를 한 번에 초기화 해야 할 때 매우 유용

좋은 예시: array = [[0] * m for _ in range(n)]

잘못된 예시: array = [[0]*m] * n
위 코드는 전체 리스트 안에 포함된 각 리스트가 모두 같은 객체로 인식되어 특정한 인덱스 값을 변경 시 예상치 못한 결과가 나올 수 있다

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

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

#내부 리스트가 모두 같은 객체로 인식
array[1][1] = 5
#[[0, 5, 0], [0, 5, 0], [0, 5, 0], [0, 5, 0]]
print(array)

💡 언더바( _ )는 언제 사용할까?

반복을 수행하되 반복을 위한 변수의 값을 무시하고자 할 때 언더바( _ ) 사용

리스트 관련 기타 메서드

함수명	사용법	설명	시간 복잡도
append()	변수명.append()	리스트에 원소 하나 삽입 시 사용	$O(1)$
sort()	변수명.sort()	기본 정렬 기능, 오름차순 정렬	$O(NlogN)$
	변수명.sort(reverse=True)	내림차순 정렬	$O(NlogN)$
reverse()	변수명.reverse()	리스트의 원소 순서를 모두 뒤집어 놓는다	$O(N)$
insert()	insert(삽입할 위치 인덱스, 삽입할 값)	특정 위치에 원소 삽입 시	$O(N)$
count()	변수명.count(특정값)	리스트에서 특정한 값을 가지는 데이터 개수를 셀 때	$O(N)$
remove()	변수명.remove(특정값)	특정한 값을 갖는 원소 제거	$O(N)$
		값을 가진 원소가 여러개면 하나만 제거

리스트에서 특정 값을 가지는 원소 모두 제거하기

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

#remove_set에 포함되지 않은 값만을 저장
result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result) #[1, 2, 4]

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문자열 자료형

문자열 변수를 초기화할 때는 큰따옴표(")나 작은 따옴표(')이용

• 문자열 안에 큰 따옴표나 작은따옴표가 포함되어야 하는 경우
  - 전체 문자열을 큰따옴표로 구성하는 경우, 내부적으로 작은따옴표 포함 가능
  - 전체 문자열을 작은따옴표로 구성하는 경우, 내부적으로 큰따옴표 포함 가능
  - 혹은 백슬래시(\)를 사용하는 경우, 큰따옴표나 작은따옴표를 원하는 만큼 포함 가능
  

data = 'Hello World'
print(data) #Hello World

data = "Don't you know \"Python\"?"
print(data) #Don't you know "Python"?

문자열 연산

• 문자열 변수에 덧셈(+)을 이용하면 문자열이 더해져서 연결(Concatenate)된다.
• 문자열 변수를 특정한 양의 정수와 곱하는 경우, 문자열이 그 값만큼 여러 번 더해진다.
• 문자열에 대해서도 인덱싱, 슬라이싱 이용 가능.
  (다만 문자열은 특정 인덱스의 값을 변경할 수는 없다. Immutable)

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

a = "String"
print(a * 3) #StringStringString

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

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튜플 자료형

튜플 자료형은 리스트와 유사하지만 다음과 같은 문법적 차이가 있다.

• 튜플은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없다
• 리스트는 대괄호([])를 이용하지만, 튜플은 소괄호(())이용

튜플은 리스트에 비해 상대적으로 공간 효율적

튜플을 사용하면 좋은 경우

• 서로 다른 성질의 데이터를 묶어서 관리해야 할 때
  ex) 최단 경로 알고리즘 (비용, 노드 번호) 형태로 자주 사용

• 데이터의 나열을 해싱(Hashing)의 키 값으로 사용해야 할 때
  튜플은 변경이 불가능하므로 리스트와 다르게 키 값으로 사용 가능

• 리스트보다 메모리를 효율적으로 사용해야 할 때

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사전 자료형

키(Key)와 값(Value)의 쌍을 데이터로 가지는 자료형

• '변경 불가능한(Immutable) 자료형'을 키로 사용
• 파이썬의 자료형은 해시 테이블(Hash Table)을 이용하므로 데이터의 조회 및 수정에 있어서 $O(1)$의 시간에 처리 가능.

[예시]

키(Key)	값(Value)
사과	Apple
바나나	Banana
코코넛	Coconut

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

print(data)

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

[실행결과]

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

사전 자료형 관련 메서드

• keys() 함수: 키 데이터만 뽑아서 리스트로 이용할 때 사용
• values() 함수: 값 데이터만을 뽑아서 리스트로 이용할 때 사용
• items() 함수: 키와 값을 뽑아서 리스트로 이용할 때 사용
  - 단, 위 함수들은 하나의 객체로 반환되기 때문에 실제론 list() 함수를 사용하여 list로 형 변환 후 주로 사용

[예시]

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

#키 데이터만 담은 리스트
key_list = data.keys()
#값 데이터만 담은 리스트
value_list = data.values()
#키와 값 데이터를 담은 리스트
item_list = data.items()

print(key_list)
print(value_list)
print(item_list)

#각 키에 따른 값을 하나씩 출력
for key in key_list:
	print(data[key])
#키와 해당되는 값을 하나씩 출력
for key, value in data.items():
    print(key, value)     

[실행결과]

dict_keys(['사과', '바나나', '코코넛'])
dict_values(['Apple', 'Banana', 'Coconut'])
dict_items([('사과', 'Apple'), ('바나나', 'Banana'), ('코코넛', 'Coconut')])
Apple
Banana
Coconut
사과 Apple
바나나 Banana
코코넛 Coconut

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집합 자료형

• 집합의 특징
  - 중복을 허용하지 않는다.
  - 순서가 없다.

• 집합은 리스트 혹은 문자열을 이용해서 초기화 할 수 있다.
  - 이때 set() 함수 이용
  - 혹은 중괄호({}) 안에 각 원소를 콤마(,)를 기준으로 구분하여 삽입
  

• 데이터의 조회 및 수정에 있어서 $O(1)$의 시간에 처리 가능.

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

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

[실행 결과]

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

집합 자료형의 연산

기본적인 집합 연산으로는 합집합, 교집합, 차집합 연산 등이 있다.

• 합집합: $A∪B$, | 연산자 사용
• 교집합: $A∩B$, & 연산자 사용
• 차집합: $A-B$, - 연산자 사용

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)

[실행 결과]

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

집합 자료형 관련 메서드

• add() : 새로운 원소 추가
• update() : 새로운 원소 여러 개 추가
• remove() : 특정한 값을 갖는 원소 삭제

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)

[실행 결과]

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

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리스트, 튜플, 사전, 집합 비교

• 리스트와 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 통해 자료형의 값을 얻을 수 있다.

• 사전과 집합은 순서가 없기 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수가 없다.
  - 사전은 키(key), 집합은 원소(Element)를 이용해 $O(1)$의 시간 복잡도로 조회