파이썬의 기본 자료구조
Python Basics for AI
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오늘부터 네이버 boostcamp AI Tech 에서 들은 강의들을 정리해서 올리려고 한다. 첫번째 포스팅은 Python Basics for AI 강좌 중 자료구조 에 대해 다뤄보겠다.
Stack & Queue with list
Tuple & Set
Dictionary
Collection module
🧐 Stack
- 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 메모리 구조
- LIFO
- 데이터의 입력을 Push, 출력을 Pop
a = [1,2,3,4,5]
a.append(10)
a.append(20)
a.pop() #20
a.pop() #10
🧮 Queue
- 먼저 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 메모리 구조
- FIFO
- Stack 과 반대되는 개념
a = [1,2,3,4,5]
a.append(10)
a.append(20)
# put 을 append(), get 을 pop(0)
a.pop(0) #1
a.pop(0) #2
⚡️ Tuple
값의 변경이 불가능한 리스트- 선언 시
[ ]가 아닌( )를 사용 - 리스트의 연산, 인덱싱, 슬라이싱 등을 동일하게 활용
t = (1,2,3)
print(t+t, t*2) #(1,2,3,1,2,3) (1,2,3,1,2,3)
t[1] = 5 # Error 발생
Why use tuple?
- 프로그램을 작동하는 동안 변경되지 않은 데이터의 저장
- 학번
- 이름
- 우편번호 등등
- 함수의 반환 값등 사용자의 실수에 의한 에러를 사전에 방지
t = (1) #1
t = (1,) #(1,) 값이 하나인 tuple 은 반드시 "," 를 붙여야 함
🎷 Set
- 값을 순서없이 저장, 중복 불허 하는 자료형
- set 객체 선언을 이용하여 객체 생성
s = set([1,2,3,1,2,3])
s # {1,2,3}
s.add(1)
s #{1,2,3}
s.remove(1)
s #{2,3}
s.update([1,4,5,6,7])
s #{1,2,3,4,5,6,7}
집합의 연산
s1 = set([1,2,3,4,5])
s2 = set([3,4,5,6,7])
s1.union(s2) # s1과 s2 의 합집합
{1,2,3,4,5,6,7}
s1 | s2
s1.intersection(s2) # s1과 s2 의 교집합
{3,4,5}
s1 & s2
s1.difference(s2) # s1과 s2 의 차집합
{1,2}
s1 - s2
🗿 Dict
- 데이터를 저장할 때는 구분 지을 수 있는 값을 함께 저장
- 주민등록 번호
- 제품 모델 번호
- 구분을 위한 데이터 고유 값을
Identifier또는Key라고 함 - Key 값을 활용하여, 데이터 값(
value) 를 관리함
student_info = {20140012:'sungchul', 20140059:'jiyong', 20140058:'jaehong'}
student_info[20140012] #sungchul
student_info[20140012] = 'janhuk'
student_info[20140012] #janhuk
student_info[20140039] = 'wonchul'
| Key | Valule |
|---|---|
| 20140012 | janhuk |
| 20140059 | jiyong |
| 20140058 | jaehong |
| 20140039 | wonchul |
⚙️ Collection
- List, Tuple, Dict 에 대한
Python Built-in확장 자료 구조(모듈) - 편의성, 실행 효율 등을 사용자에게 제공함
- 아래의 모듈이 존재함
from collections import deque
from collections import Counter
from collections import OrderedDict
from collections import defaultdict
from collections import namedtuple
deque
from collections import deque
deque_list = deque()
for i in range(5):
deque_list.append(i)
print(deque_list) #0 1 2 3 4
deque_list.appendleft(10)
print(deque_list) #10 0 1 2 3 4
deque_list.rotate(1)
print(deque_list) # 4 10 0 1 2 3
- rotate, reverse 등 Linked List 의 특성을 지워함
- 기존 list 형태의 함수를 모두 지원함
- general list 보다 훨씬 더 효율적
defaultdict
from collections import defaultdict
d = defaultdict(lambda : 0)
d["fisrt"] #0
- 딕셔너리
value를 정해진 값으로 설정
Counter
- 시퀀스 타입의
data element들의 개수를 dict 형태로 반환
from collections import Counter
c = Counter()
c = Counter("gallahad")
print(c) # Counter({'a':3, 'l':2, 'g':1, 'd':1, 'h':1})
이상 강의를 들으면서 정리한 내용들을 포스팅해보았다. 기본적인 것 위주니까 더 심화된 과정들도 찾아오겠다.
