• 리스트와 비슷하지만 아이템 변경이 불가하다.

in 과 not in 키워드

• in, not in 키워드를 이용하면 아이템의 존재 유/무를 알 수 있다.

studentsTuple = ('홍길동', '박찬호', '이용규', '박승철', '김지은')
searchName = input('학생 이름 입력: ') 
print('studentsTuple: {}'.format(stduentsTupe))

searchName = input('학생 이름 입력: '_

if searchName in studentsTUple:
    print('{} 학생은 우리반 학생입니다.'.format(searchName))
else:
    print('{} 학생은 우리반 학생입니다.'.format(searchName))

리스트 VS 튜플

• 리스트에서 사용할 수 있는 extend() 함수를 튜플에서는 사용할 수 없다.

  studentsTuple1 = ['홍길동', '박찬호', '이용규']
  studentsTuple2 = ['박승철', '김지은', '강호동']
  

studentList1.extend(studentList2) print('studnetList1: {}'.format(studentList1))

-> studentsList" ['홍길동', '박찬호', '이용규', '박승철', '김지은', '강호동']

### 튜플 슬라이싱
- 원하는 아이템만 뽑아내자!
- 리스트와 마찬가지로 [n:m]을 이요하면 리스트에서 원하는 아이템만 뽑아낼 수 있다.

students = ('홍길동', '박찬호', '이용규', '박승철', '김지은') print('students[:4]: {}'.format(students[:4]))

numbers = (2, 50, 0.12 1, 9, 7, 17) print('numbers: {}'.format(numbers)) print('numbers[2:4]: {}'.format(nubmers[2:4]))

- 튜플은 슬라이싱을 이용해서 아이템을 변경할 수 없다.

### 리스트와 튜플 차이점
- 튜플은 리스트와 달리 아이템 추가, 변경, 삭제가 불가하다.
- 튜플은 선언 시 고라호 생량이 가능하다.
- 튜플은 괄호 생략 가능, 콤마를 이용하여 구분하여 선언가능.

### 리스트와 튜플 변환
- 리스트와 튜플은 자료형 변환이 가능하다.


### sorted()
- sorted()함수를 이용하면 튜플도 정렬할 수도 있다.

### for 문을 이용한 조희
- for 문을 이용하면 튜플의 아이템을 자동으로 참조할 수 있다.

cars = '그랜저', '소나타', '말리부', '카니발', '쏘렌토' for i in range(len(cars)): print(cars[i])

for car in cars: print(car)

### for 문을 이용한 내부 튜플 조희
-for문을 이용하면 튜플의 아이템을 자동으로 참조할 수 있다.

cars = '그랜저', '쏘나타', '말리부', '카니발', '쏘렌토' for i in rnage(len(cars)): print(cars[i])

for car in cars: print(Car)

stduentCnts = (1, 19), (2, 20), (3, 22) for i in range(len(studentCnts)): print('{}학급 학생수: {}'. format(studentCnts[i][0], studentCnts[i][1]))

for classNo, cnt in studentCnts: print('{}학급 학생수: {}'.format(classNo, cnt))

### for 문을 이용한 조회

- for 문과 if 문을 이용해서 과락 과목 출력하기

### 조건문과 함께 사용
- 튜플안의 값을 하나씩 꺼내서 조회

for subject, score in scores: if score < minScore:

#실습 studentCnts = (1, 18), (2, 19), (3, 23), (4, 21), (5, 20). (6, 22), (7, 17)

minClassNo = 0; maxClassNo = 0 minCnt = 0; maxCnt = 0

for classNo, cnt in studentCnts: if minCnt == 0 or minCnt > cnt: minClassNo = classNo minCnt = cnt

if maxCnt < cnt:
    maxClassNo = classNo
    maxCnt = cnt

print('학생 수가 가장 적은 학급의 수')

### while 문을 이용한 튜플 아이템 참조!
- while 문을 이용하면 다양한 방법으로 아이템 조회가 가능하다. 
- 튜플의 자료를 검색할 때 for문이 더 많이 쓰이긴 함.

### while 문을 이용한 조회
- while 문과 if 문을 이용해서 과락 과목 출력하기

while n < len(stduentCnts): if minCnt == 0 or minCnt > studentCnts[n][1]: minClassNo = studentsCnt[n][0] minCnt = studentCnt[n][1]

    if maxCnt > studentCnts[n][1]:
    maxClassNo = studentCnts[n][0]


### Dictionary란?
- key와 value를 이용해서 자료를 관리한다.
- {}를 이용해서 선언하고 '키:값'의 형태로 아이템을 정의한다.

student = {'s1' : '홍길동'} key : value

***key는 절대 중복되면 안되고 값은 중복되어도 된다. **
key에는 변경이 불가능한 것만 올 수 있다. key와 value에는 숫자, 문자(열), 논리형, 컨테이너 자료형 가능

students = {'':''}

### 딕셔너리 조회
- key를 이용해서 value를 조회한다.

print('students['s1']:{}'.format(students['s1']))

### get()을 이용한 조회

print(students.get('s1'))

### Key를 이용해서 아이템을 추가

'딕셔너리이름['key'] = 'value'

-값을 수정할 수 있다. 
-key : value 는  항상 쌍으로 이뤄져야 한다. 

### key를 이용해서 value 형태로 아이템을 수정한다. 

scores = {'kore' :88, 'eng':55, 'mat':85, 'sci':57} print(f'scores : {scores}')

minScore = 60 fStr = 'F(재시험)'

if scores['kor'] < minScore: scores['kor'] = fStr if scores['kor'] < minScore: scores['kor'] = fStr if scores['kor'] < minScore: scores['kor'] = fStr if scores['kor'] < minScore: scores['kor'] = fStr if scores['kor'] < minScore: scores['kor'] = fStr

print(f'scores : {scores}')

Python 함수

def text_def(a,b):
    return a + b

test_def(2,3)

a = 1
def edit_a(i):
    global a
    a = i 

    return a + b

test_def(2,3)

plot sine wave y = a sin(2pi ft + t_0) + b 위 두줄 잘 기억하기

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
%matplotlib inline 

def plotSinWave(amp, freq, endTime, sampleTime, startTime, bias):
    """
    plot sine wave 
    y = a sin(2 pi f t + t_0) + b
    """
    time = np.arange(startTime, endTime, sampleTime)
    result = amp * np.sin(2 * np.pi * freq * time + startTime) + bias 

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(time, result)
plt.grid(True)
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("sin")
plt.title(str(amp) + "*sin(2*pi" + str(freq) + "*t+" + str(startTime) + ")+" + str(bias))
plt.show()

plotSinWave(2, 1, 10, 0.01, 0.5, 0)

**kwargs #별표 2개가 중요함. keworded arguments

• sin 함수를 구성하기 위해 필요한 인자들을 def의 입력변수를 받음

def plotSinWave(**kwargs):
    """
    plot sine wave 
    y = a sin(2 pi f t + t_0) + b
    """
    endTime = kwargs.get("endTime", 1)
    sampleTime = kwargs.get("sampleTime", 0.01)
    amp = kwargs.get("amp", 1)
    freq = kwargs.get("freq", 1)
    startTime = kwargs.get("startTime", 0)
    bias = kwargs.get("bias", 0)
    figsize = kwargs.get("figsize", (12, 6))

time = np.arange(startTime, endTime, sampleTime)
result = amp * np.sin(2 * np.pi * freq * time + startTime) + bias 

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(time, result)
plt.grid(True)
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("sin")
plt.title(str(amp) + "*sin(2*pi" + str(freq) + "*t+" + str(startTime) + ")+" + str(bias))
plt.show()

plotSinWave()

plotSinWave(amp=2, freq=0.5, endTime=10)

내가 만든 함수를 import 해보자

모듈로 만들어서 import할 수 있게하자.

• .py 파일을 만들기 위해서 vscode를 사용하자.

%%writefile ./drawSinWave.py

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

def plotSinWave(**kwargs):
    """
    plot sine wave 
    y = a sin(2 pi f t + t_0) + b
    """
    endTime = kwargs.get("endTime", 1)
    sampleTime = kwargs.get("sampleTime", 0.01)
    amp = kwargs.get("amp", 1)
    freq = kwargs.get("freq", 1)
    startTime = kwargs.get("startTime", 0)
    bias = kwargs.get("bias", 0)
    figsize = kwargs.get("figsize", (12, 6))

    time = np.arange(startTime, endTime, sampleTime)
    result = amp * np.sin(2 * np.pi * freq * time + startTime) + bias 

    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(time, result)
    plt.grid(True)
    plt.xlabel("time")
    plt.ylabel("sin")
    plt.title(str(amp) + "*sin(2*pi" + str(freq) + "*t+" + str(startTime) + ")+" + str(bias))
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    print("hello world~!!")
    print("this is test graph!!")
    plotSinWave(amp=1, endTime=2)

import drawSinWave as dS

dS.plotSinWave()

dS.plotSinWave(freq=5)

2. Fbprophet 기초

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 

예제1.

#데이터 프레임을 만들기
time = np.linspace(0, 1, 365*2)
result = np.sin(2*np.pi*12*time)
ds = pd.date_range("2018-01-01", periods=365*2, freq="D")
df = pd.DataFrame({"ds": ds, "y": result})
df.head()

#만든 데이터 프레임 그래프로 확인하기
df["y"].plot(figsize=(10, 6));

#시계열 데이터 예측을 위한 fbprohet 불러오기 
from fbprophet import Prophet

#학습시키기
m = Prophet(yearly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
m.fit(df);

#예측하기
future = m.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = m.predict(future)

#예측한 데이터 그래프로 확인하기
m.plot(forecast);

3. 주식 데이터 분석

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen, Request

url = "https://finance.yahoo.com/quote/035420.KS/history?p=035420.KS&guccounter=1"
req = Request(url, headers={"User-Agent": "Chrome"})
page = urlopen(req).read()
soup = BeautifulSoup(page, "html.parser")
table = soup.find("table")
df_raw = pd.read_html(str(table))[0]
df_raw.head()

# fbprophet을 사용하는 형식에 맞춰준 뒤, 맨 마지막 NaN 값이 있어서 제외 
df_tmp = pd.DataFrame({"ds": df_raw["Date"], "y": df_raw["Close*"]})
df_target = df_tmp[:-1]
df_target.head()

# hardcopy 후, 날짜를 fbprophet이 요구하는 형태로 변형
df = df_target.copy()
df["ds"] = pd.to_datetime(df_target["ds"], format="%b %d, %Y")
df.head()

#확인해보니 데이터형 타입 중 object가 있어서 float으로 변경해야한다.
df.info()

# 데이터 프레임에 있는 것을 학습시켜보자
m = Prophet(yearly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
m.fit(df);

# 학습시킨 데이터를 기반으로 예측해보자
future = m.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = m.predict(future)
forecast[["ds", "yhat", "yhat_lower", "yhat_upper"]].tail()

#예측한 데이터를 그래프에서 확인해보자.
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df["ds"], df["y"], label="real")
plt.grid(True)
plt.show()

#그래프에서 트렌드를 파악해보자
m.plot_components(forecast);

예제) KIA 주식 분석

# 기아 자동차의 종목코드를 가지고 기간을 입력한다
import yfinance as yf
from pandas_datareader import data 

yf.pdr_override()

start_date = "2010-03-01"
end_date = "2018-02-28"
KIA = data.get_data_yahoo("000270.KS", start_date, end_date) #KIA 주식 코드입력, 시작일자, 끝나는 일자

KIA.head()
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/8c11f824-11ae-4c07-9c74-3e9349b3c5ba/image.png)

# 종가 데이터를 그래프로 확인해보자
KIA["Close"].plot(figsize=(12, 6), grid=True);
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/c00913d6-138c-4474-95a5-8dcf31d39a4e/image.png)

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/63f234c9-c43c-479e-86d1-efb197de7f96/image.png)

# accuracy 확인을 위한 데이터 
KIA_trunc = KIA[:"2017-11-30"]
KIA_trunc.head()
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/ec6b4e41-437b-4ac2-bcc2-608bd47fe06b/image.png)

#forecast를 위한 준비
# forecast를 위한 준비 
df = pd.DataFrame({"ds": KIA_trunc.index, "y":KIA_trunc["Close"]})
df.reset_index(inplace=True)
del df["Date"]
df.head()

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/81afd5f3-6c6d-4c5f-8f35-00251b4dc46e/image.png)

#학습시키기
m = Prophet(yearly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
m.fit(df);

#예측하기
future = m.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = m.predict(future)
forecast[["ds", "yhat", "yhat_lower", "yhat_upper"]].tail()

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/6b2769ed-29e5-4ef3-bfb1-0cb2adb562df/image.png)

#시각화하기
m.plot(forecast);
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/04ac73f9-1177-4e69-9c7e-24c87b02b982/image.png)

#트렌드 파악을 위해 컴포넌츠별로 확인하기
m.plot_components(forecast);

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(KIA.index, KIA["Close"], label="real")
plt.plot(forecast["ds"], forecast["yhat"], label="forecast")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

예제) 대한항공 주식 분석하기

start_date = "2010-03-01"
end_date = "2018-02-28"
KoreaAir = data.get_data_yahoo("003490.KS", start_date, end_date)
KoreaAir.tail()

#위에서 불러온 데이터의 head와 tail을 확인하여 정확하게 불러왔는지 확인한다
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/5fb97713-deea-4afd-bdd6-770c5e048a14/image.png)

KoreaAir["Close"].plot(figsize=(12, 6), grid=True);
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/3078a7f9-09d7-4dcd-8a3e-1750467ac43c/image.png)

# accuracy 데이터 분리 
KoreaAir_trunc = KoreaAir[:"2017-11-30"]
KoreaAir_trunc.tail()
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/35d71fd8-03db-4296-b20e-d83456ba4f48/image.png)

# forecast를 위한 준비: forecast에 맞는 형식으로 데이터프레임에 넣어준다
df = pd.DataFrame({"ds": KoreaAir_trunc.index, "y": KoreaAir_trunc["Close"]})
df.reset_index(inplace=True)
del df["Date"]
df.head()
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/99d7dd10-cac6-41d9-a252-c4fba80aff8e/image.png)

#학습시켜준다
m = Prophet(yearly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
m.fit(df)

#예측해보자
future = m.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = m.predict(future)
forecast[["ds", "yhat", "yhat_lower", "yhat_upper"]].tail()

#yhat = 예측값
#yhat_lower = 예측에 대한 신뢰구간 하단
#yhat_upper = 예측에 대한 신뢰구간 상단

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/8b6a1143-2a9f-45e6-be00-46b3ccd161cb/image.png)

#그래프로 시각화
m.plot(forecast);
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/c597bfbc-afe6-4d13-96e9-44dce5295aaf/image.png)

#컴포넌츠별로 그래프
m.plot_components(forecast);
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/a772ea2d-3d1b-4a83-aa93-b5c61c4417dd/image.png)

# 실제와 예측값 비교 그래프 
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(KoreaAir.index, KoreaAir["Close"], label="real")
plt.plot(forecast["ds"], forecast["yhat"], label="forecast")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()
![](https://images.velog.io/images/do-it/post/e857428f-026b-40dd-b017-e0fbdd1b5fda/image.png)

4. 조금 특이한 형태의 데이터에 대한 forecast

# Logistic 성장형 그래프를 가진 데이터에 대한 forecast 
df = pd.read_csv("../data/05_example_wp_R2.csv", index_col=0)
df["y"].plot(figsize=(12, 4), grid=True);

#cap 컬럼 추가

df["cap"] = 8.5
df.tail()

#logistic 함수를 이용하여 예측하기
m = Prophet(growth="logistic", daily_seasonality=True)
m.fit(df);


future = m.make_future_dataframe(periods=1826)
future["cap"] = 8.5 
forecast = m.predict(future)
m.plot(forecast);

5. 비트코인 데이터 fbprophet으로 분석하기

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import time 

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from bs4 import BeautifulSoup
from fbprophet import Prophet

%matplotlib inline 

url = "https://bitcoincharts.com/charts/bitstampUSD#rg730ztgSzm1g10zm2g25zv"
driver = webdriver.Chrome("../driver/chromedriver")
driver.get(url)

# 스크롤 
xpath = '//*[@id="content_chart"]/div/div[2]/a'
variable = driver.find_element_by_xpath(xpath)
driver.execute_script("return arguments[0].scrollIntoView();", variable)
variable.click()

#BeautifulSoup사용해서 태그
html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
table = soup.find("table", "data")
table

driver.quit() 

#테이블 불러오기
df = pd.read_html(str(table))
bitcoin = df[0]
bitcoin.head()

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/ecc44e12-0d7d-458b-8803-40e07301293e/image.png)

#저장하기
bitcoin.to_csv("../data/05_bitcoin_history.csv", sep=",") # sep옵션을 사용하여 띄어쓰기(공백) 말고 다른 문자를 넣을 수 있도록 할 수 있습니다.

bitcoin = pd.read_csv("../data/05_bitcoin_history.csv", index_col=0)
bitcoin.tail()

# 분석하고 싶은 항목(Close)만 가지고, Prophet 적용 

df = pd.DataFrame({"ds": bitcoin["Timestamp"], "y": bitcoin["Close"]})
m = Prophet(yearly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
m.fit(df);

# 향후 30일간의 forecast
future = m.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = m.predict(future)
m.plot(forecast);

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/5631cd86-c4a7-42e8-85ac-ecd33fd253ad/image.png)

# 트렌드 파악하기
m.plot_components(forecast);

![](https://images.velog.io/images/do-it/post/86319f0d-542d-4235-82b0-75487068a032/image.png)

list에 아이템 추가

students = ['홍길동', '박찬호', '이용규', '박승철', '김지은']
print('students : {}'. format(students))
print('students length : {}'.format(len(students)))
print('last index : {}'.format(len(students)-1))

students.append('강호동')
print('students : {}'. format(students))
print('students length : {}'.format(len(students)))
print('last index : {}'.format(len(students)-1))


scores = [['국어', 88],
          ['영어', 91]]

print('scores : {}'. format(scores))
print('scores length : {}'.format(len(scores)))
print('last index : {}'.format(len(scores)-1))

#과목별 점수 따로 따로
for subject, score in scores:
    print('과목: {}, 점수: {}'.format(subject, score))

#리스트 append는 리스트 형식 그대로 추가됨
myFamilyAge = [['아빠', 40], ['엄마', 38], ['나', 9]]
print(myFamilyAge)

myFamilyAge.append(['동생', 1])
print(myFamilyAge)

for name, age in myFamilyAge:
    print('{} : {}'.format(name, age))

특정 위치에 아이템을 추가하는 방법

• insert()함수를 이용하면 특정 위치(인덱스)에 아이템을 추가할 수 있다. 해당 인덱스 위치에 있는 아이템은 뒤로 밀려난다.

students.insert(3, '홍길동')

#오름차순으로 정렬되어 있는 숫자들 사이에 추가
numbers = [1, 3, 6, 11, 45,  54, 62, 74, 85]
inputNumber = int(input('숫자 입력: '))

insertIdx = 0

for idx, number in enumerate(numbers):
    print(idx, number)

    if insertIdx == 0 and inputNumber < number:
        insertIdx = idx

numbers.insert(insertIdx, inputNumber)
print('numbers : {}'.format(numbers))

리스트의 아이템을 삭제

• pop()함수를 이용하면 마지막 인덱스에 해당하는 아이템을 삭제할 수 있다.

- pop(3)  #3번째 인덱스 삭제. 4번째 인덱스가 한칸씩 자동으로 앞으로 밀려온다. 

studentsA = ['홍길동', '박찬호', '이용규', '박승철', '김지은', '강호동']
print('studentsA : {}'.format(studentsA))
print('studentsA length: {}'.format(len(studentsA)))

studentsA.pop()
print('studentsA: {}'.format(studentsA))
print('students length: {}'.format(len(studentsA)))


studentsA = ['홍길동', '박찬호', '이용규', '박승철', '김지은', '강호동']
print('studentsA : {}'.format(studentsA))
print('studentsA length: {}'.format(len(studentsA)))

#제거된 인덱스 = rValue
rValue = studentsA.pop(3)
print('rValue: {}'.format(rValue))

- **하나의 ‘강호동’ 데이터만 삭제

students.remove(‘강호동’) 

#여러개의 ‘강호동’데이터를 삭제하고 싶은 경우
While ‘강호동’ in students:
    students.remove(‘강호동’)

-

removeItem = input(‘t삭제 대상 입력: ‘)
While 문

- extend() 함수를 이용하면 리스트에 또 다른 리스트를 연결할 수 있다. 덧셈 연산자를 이용해서 리스트를 연결할 수도 있다.

group1.extend(group2)
#group 1에 group2가 추가됨

- 두 리스트가 더해져서 새로운 리스트가 됨 (겹치는 숫자 모두 추가)

addList = myFavoriteNumbers + friendFavoriteNumbers

Result = []
For number in addList:
    if number not in result:
        result.append(number)
print(‘result: {}’.format(result))

— 리스트 연결(확장) -sort() 함수를 이용하면 아이템을 정렬

내림차순 : 변수이름.sort(reverse=True)
오름차순 : 변수이름.sort(True)

-

아이템 순서 뒤집기 (순서가 앞 뒤로 바뀜)

reverse()

- 슬라이싱 - 원하는 아이템만 뽑는 것 음수를 사용하면 뒤에서 카운트하여 시작 [-5:-2]

뒤에서 5번째부터 뒤에서 3번째까지 ( -2는 -3부터 카운트)

문자열도 슬라이싱이 가능하다.

슬라이싱할때 단계를 설정할 수 있다. [2:-2:2] = 앞에서 두번째포함하여 시작. 하나 건너뛰고 그다음꺼 포함

슬라이싱을 이용해서 아이템을 변경할 수 있다. Students[1:4] = [‘park chance’, ‘lee yonggyu’, ‘gang hodong’

앞에서 2번째부터 3번째까지 슬라이스해서 대체. 해당 슬라이스에 들어가는 아이템이 3가지이지만 들어갈 문자는 2개면 그대로 3개 사라지고 2개만 추가

길이는 아이템 수 숫자 하나이면 해당 숫자앞까지 슬라이싱

- 리스트의 나머지 기능들(1) 리스트도 곱셈 연산이 가능하다. 아이템이 3개이고 곱셈연산(ㅇㅖ, *2)를 줄경우 아이템 3개가 뒤에 한번 더 추가된다.

특정 아이템의 인덱스를 찾자.

index(item)함수를 사용하면 item의 인덱스를 알아낼 수 있다.

searchIdx = students.index(‘강호동’, 2, 6) #리스트안에 3번째와 5번째 사이에서의 강호동의 인덱스


count() 함수를 이용하면 특정 아이템의 개수를 알아낼 수 있다.
count(‘강호동’)


del students[index값] #인덱스 위치의 아이템 삭제 여러개인경우 하나만 삭제됨

del students[1:4] #인덱스 1-3사이가 삭제됨
del students[2: ] #인덱스 1까지 빼고 다 삭제됨

import random
sampleList = random.sample(Range(1,11),10) #10개 중에 1,11사이의 수

실습

import random

types = ['A', 'B', 'AB', '0']
todayData = []
typeCnt = []

for i in range(100): #for문이 100번 돌도록
    type = types[random.randrange(len(types))]
    #무작위로 뽑기위해 랜덤사용. types의 갯수 만큼 = len
    todayData.append(type)

print('todayData: {}'.format(todayData))
print('todayData: {}'.format(len(todayData)))

#혈액형 종류가 몇개인지
for type in types:
    print('{}형 : {}개'.format(type, todayData.count(type)))

• 여러 개의 데이터가 묶여있는 자료형을 컨테이너 자료형이라고 하고, 이러한 컨테이너 자료형의 데이터 구조를 자료 구조라고 한다.

다양한 자료 구조

• 자료구조는 각가의 컨테이너 자료형에 따라서 차이가 있으며, 파이썬의 대표적인 컨테이너 자료형으로는 리스트(list), 튜플(Tuple), 딕셔너리(Dic), 셋트(Set)가 있다.

-list = 안에 있는 데이터를 언제든지 바꿀 수 있음 -Tuple = 안에있는 데이터를 바꿀 수 없음 -Dic = key value로 이뤄짐 -Set = 중복된 데이터가 허용되지 않음

student 1 = '홍길동' #단일데이터; 따로 데이터 관리
student 2 = '박찬호'
student 3 = '이용규'

#하나씩 관리하던 것을 리스트로 관리한다.
#list
students = ['홍길동', '박찬호', '이용규']
#각각의 데이터를 구분하기위해 콤마를 사용, 변수명 복수형, 시각적으로 코드를 판독하는데 도움이 된다.

print(students)
print(type(students))

#Tuple
students = ('홍길동', '박찬호', '이용규')
print(students)
print(type(students))

#Dic
#key와 value를 구분할 때 콜른을 이용
scores = {'kor':95, 'eng':80, 'mat':100}

print(scores)
print(type(scores))

#set
allSales = {100, 200, 200, 300}
print(allSales)
print(type(allSales))

#컨테이너 자료형을 for문에 넣을 수있음
for student in students:
    print(student)

List

• 배열과 같이 여러 개의 데이터를 나열한 자료 구조
• [] 을 이용해서 선언하고, 데이터 구분은 , 를 이용한다.
• 숫자, 문자(열), 논리형 등 모든 기본 데이터를 같이 저장할 수 있다.

students = ['홍길동', '이용규', '3.14'] #'홍길동' = 아이템(요소)

• 리스트에 또 다른 컨테이너 자료형 데이터를 저장할 수도 있다.

  datas = [10, 20, 30, [40, 50]]

Index

• 인덱스란 아이템에 자동으로 부여되는 번호표
• 번호표는 무조건 0에서부터 시작한다.
• 하나 하나의 데이터에 접근하고 싶을 경우 인덱스를 이용하면 된다.

students = ['박찬호', '홍길동', '이용규']
print(students[0])
print(students[1])

input:
numbers = [10, '20', 3.2]

print(type(numbers))
print(type(numbers[0]))
print(type(numbers[1]))

outcome:
<class 'list'>
<class 'int'>
<class 'str'>

#for문을 이용하여 짝수 인덱스 구분
students = ['박찬호', '홍길동', '이용규', '김철수']

for i in range(5):
    if i % 2 == 0:
        print('students[{}]: {}'.format(i, students[i])
    else:
        print('students[{}]: {}'.format(i, students[i])

아이템 개수

• 리스트 길이란 리스트에 저장된 아이템의 개수를 뜻한다.

students = ['박찬호', '홍길동', '이용규', '김철수']

print(len(students))

students = ['박찬호', '홍길동', '이용규', '김철수']

for i in range(5):
    print(student[1])

#리스트가 길 경우 셀수 없으니
for i in range(len(students)):
    print(students[i])

#while 문 사용: length = 5보다 작은 index 만 출력:

students = ['박찬호', '홍길동', '이용규', '김철수', '이지영']

n = 0
slength = len(students)
while n < slength:
    print('n : {}'.format(n))
    print('students[{}] : {}'.format(n, students[n]))
    n += 1

-len 함수는 문자열에도 쓰인다. 공백도 포함해서 계산.

#변수명과 item 이용하면 한번에 모두 출력됨

input:
students = ['박찬호', '홍길동', '이용규', '김철수', '이지영']

for item in students:
    print(item)

output: 박찬호 홍길동 이용규 김철수 이지영

while 문

minScore = 60

scores = [['국어', 58],
          ['영어', 70],
          ['수학', 88],
          ['과학', 98],
          ['국사', 52]]

n = 0 #n번째 아이
while n < len(scores):
    if scores[n][1] < minScore: #n번째 아이템의 첫번째 index
        print('과락 과목: {}, 점수: {}'.format(scores[n][0], scores[n][1]))

n += 1 #무한반복 빠지지않도록

continue :

minScore = 60

scores = [['국어', 58],
          ['영어', 70],
          ['수학', 88],
          ['과학', 98],
          ['국사', 52]]

n = 0
while n < len(scores):
    if scores[n][1] >= minScore:
       n += 1
       continue

    print('과락 과목: {}, 점수: {}'.format(scores[n][0], scores[n][1]))
    n += 1

enumerate()함수

• enumerate()함수를 이용하면 아이템을 열거할 수 있다.

sports = ['농구', '수구', '축구', '마라톤', '테니스']

for i in range(len(sports)):
    print('{} : {}'.format(i, sports[1]))

#위와 같은 기능을 아래와 같은 코드로 동일하게 사용할 수 있다.

for idx, value in enumerate(sports):
    print('{} : {}'.format(idx, valeu))


-enumerate()는 문자열에도 적용할 수 있다.

sports = ['농구', '수구', '축구', '마라톤']

for i in range(len(sports()))
    print('{} : {}'.format(idx, value))

• 어떤 수를 나누어떨어지게 하는 수

  02_소수

• 1과 자신만을 약수로 가지는 수(단, 1은 제외)

실습

• 1과 30까지 숫자 중 5로 나눈 몫과 나머지가 모두 소수인 숫자들을 찾아보자
• 1부터 30까지의 숫자 중 소수를 찾아보자.

파이썬을 이용해서 약수와 소수를 찾아보자

• 파이썬을 이용해서 사용자가 입력한 숫자의 약수를 출력해보자.

  inputNumber = int(input('0보다 큰 정수 입력: '))
  

for number in range(1, inputNumber + 1): if inputNumber % number == 0: print('{}의 약수: {}'.format(inputNumber, number))

- 파이썬을 이용해서 사용자가 입력한 숫자의 소수를 출력해보자.

inputNumber = int(input('0보다 큰 정수 입력: ')) for number in range(2, inputNumber + 1): flag = True for n in range(2, number): if number % n == 0: flag = False break if flag: print(' {} : 소수!!'.format(number)) else: print(' {} : 합성수!!'.format(number))

#### 03_소인수
- 약수(인수) 중에서 소수인 숫자를 소인수라고 한다.
20의 약수(인수) 
-> 1, 2, 4, 5, 10, 20
-> 2, 5 = 소수 -> 소인수

12의 소인수?
(1, 2, 3, 4, 6, 12) -> (2,3)
36의 소인수?
(1, 2, 3, 4, 9, 12, 18, 36) -> (2,3)
25의 소인수?
(1, 5, 20) -> (5)
41의 소인수?
(1, 41) -> (41)

#### 03_소인수분해
- 1보다 큰 정수를 소인수의 곱으로 나타낸 것을 소인수분해라고 한다.
20의 소인수분해
-> 2 * 10 (#소수의 곱)
-> 2 * 2 * 5
-> 2^2 * 5

#### 소인수분해와 약수
- 소인수분해를 이용해서 약수를 정확하고 쉽게 구한다.
1, 2, 4, 5, 10, 20

#### 소인수분해(파이썬)
- 수를 소인수의 곱으로 나타내자

inputNumber = int(input('1보다 큰 정수 입력: ')) #연산을 해야하기 때문에 int에 담고 inputNumber 변수에 담는다.

n = 2 while n <= inputNumber: if inputNumber % n == 0: print('소인수: {}'.format(n)) inputNumber /= n

else:
    n += 1

inputNumber = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))

n = 2 searchNumbers = [] #list, 여러 데이터 저장 while n <= inputNumber: if inputNumber % n == 0: print('소인수: {}'.format(n)) if searchNumbers.count(n) searchNumbers.append(n) elif searchNumbers.count(n) == 1: inputNumber /= n

else:
    n += 1

print('searchNumbers: {}'.format(searchNumbers))

#### 05_최대공약수

**공약수**
- 두 개 이상의 수에서 공통된 약수를 공약수라고 한다.
 - 12의 약수 -> 1, 2, 3, 4, 6, 12
 - 20의 약수 -> 1, 2, 4, 5, 10, 20 
 - 공약수 -> 1, 2, 4
 - 최대공약수(공통된 값 중에 가장 큰 값) -> 4

 소인수분해를 이용하면 최대공약수 및 공약수를 구할 수 있다. 
 좀 더 편리하게 최대공약수를 구하는 방법. 소수로 나눗셈하자.

 #### 06_최대공약수 (파이썬)

• 두 개의 수를 입력하면 공약수와 최대공약수를 출력하는 코드를 작성하자 num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: ')) num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))

for i in range(1, (num1 + 1)): if num1 % i == 0 and num2 % i == 0 print('공약수: {}'. format(i)) maxNum = i

print('최대공약수: {}'.format(maxNum))

 **유클리드 호제법**
 - 유클리드 호제법을 이용해서 최대공약수를 구할 수 있다.
 - 나머지가 0일 때까지 나눗셈한다.

num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: ')) num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))

temp1 = num1 temp2 = num2

while temp2 > 0: temp = temp2 temp2 = temp1 % temp2 temp1 = temp

print('{}, {}의 최대공약수: {}'.format(num1, num2, temp1))

 #### 07_최소공배수

 공배수
 - 두 개 이상의 수에서 공통된 배수를 공배수라고 한다.

 3의 배수: 3, 6, 12, 15, 18. 21, 24, 27, 30
 5의 배수: 5, 10, 15, 20, 25, 30

 공배수: 15, 30 --
 최소공배수: 15

 소인수분해를 이용하면 최소공배수를 구할 수 있다. 
 좀 더 편리하게 최소공배수 구하는 방법! 소수로 나눗셈 하자!

  #### 08_최소공배수(파이썬)
  - 두 개의 수를 입력하면 최소공배수를 출력하는 코드를 작성하자.

num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: ')) num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: ')) maxNum = 0

for i in range(1, (num1 + 1)): if num1 % i == 0 and num2 % i == 0: print('공약수: {}'. format(i)) maxNum = i

print('최대공약수: {}'.format(maxNum))

minNum = (num1 * num2) // maxNum print('최소공배수: {}'.format(maxNum))

  #### 09_진법
  생활에서 사용하는 10진법 외에 프로그램에서 사용하는 다양한 진법에 대해서 살펴보자!
  진법이란 특정 숫자 몇 개를 사용하여 수를 표시하는 방법이다.

  - 2진법 : 0, 1
  - 8진법: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
  - 10진법: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9


  #### 09_진법(파이썬)
  파이썬을 이용한 진법 변환!
  10진수 -> 2진수, 8진수, 16진수
  binary:bin() 
  print('2진수: {}'.format(bin(dNum))))

  octal:oct()
  print('8진수: {}'.format(oct(dNum))))


  X진수 -> 10진수
  print('2진수(0b11110) -> 10진수({})'.format(int('0b11110', 2)))


 #### 010_수열
 수열이란? 
 - 규칙성을 가지고 나열되어 있는 수들
 - 일반항 *n의 정의역 자연수

 항들의 합과 항의 관계
 - 특정항은 특정한까지의 합에서 특정항 이전의 항까지의 합과 같다.

  #### 011_등차수열
  등차 수열 규칙성을 이용해서 일반항을 구할 수 있다.

  등차 중항
  - 연속된 세 항에서 가운데 항

  등차 수열의 합
  - 규칙성을 이용해서 모든 항들의 총합을 구할 수 있다.

  #### 012_등차수열(파이썬)
  다음 수열을 보고 n번째 항의 값을 출력하는 프로그램을 만들어보자.

inputN1 = int(input('a1 입력: ')) inputD = int(input('공차 입력: ')) inputN = int(input('n 입력: '))

valueN = 0 n= 1 while n <= inputN: if n == 1: valueN = inputN1 print('{}번째 항의 값: {}'.format(n, valueN)) n += 1 continue

valueN += inputD print('{}번째 항의 값: {}'.format(n, valueN))

#### 015_등비수열
- 연속된 두 항의 비가 일정한 수열

등비 수열의 합
- 규칙성을 이용해서 모든 항들의 총합을 구할 수 있다.

#### 016_등비수열(파이썬)

inputN1 = int(input('a1 입력: ')) inputR = int(input('공비 입력: ')) inputN = int(input('n 입력: '))

valueN = 0 n = 1 while n <= inputN: if n == 1: valueN= inputN1 print('{}번째 항의 값: {}'.format(n,valueN) n += 1 continue

valueN = valueN * inputR n += 1

#an = a1 * r^(n-1) valueN = inputN1 * (inputR && (inputN -1))

#### 018_시그마
-시그마란 수열의 합을 나타내는 기호이다.

inputN1 = int(input('ai 입력: ')) inputR = int(input('공비 입력: ')) inputN = int(input('n 입력: '))

valeuN = inputN1 + (inputN - 1) inputD sumN - inputN * (inputN1 + valueN) / 2 pritn('{}번째 항까지의 합: {}'.format(inputN, int(sumN)))

```

019_계차 수열

-두 항의 차로 이루어진 또 다른 수열 -계차 수열을 이용해서 수열의 일반항을 구할 수 있다.

• 반복문이란 특정 실행을 반복하는 것
• 반복문을 사용하면 프로그래밍이 간결하고 유지 보수가 쉽다.

예시

• 대량 메일, 문자 발송
• 인사말 반복

for i in range(1, 10):
    print('{} * {} = {}'. format(2, 1, (2*1)))

반복문 종류

• 횟수에 의한 반복
  • 횟수 지정 -> 횟수 만큼 반복 실행

for i in range(100):
    print('i -> {}'.format(1)) #회원 100명한테 메일 발송하는 경우

• 조건에 의한 반복
  • 조건 지정 -> 조건에 만족할 때까지 반복 실행

num = 0
while (num < 10):
    print('num -> {}'.format(num))
    num +=1 #실내온도 26도 까지 에어컨 작동

횟수에 의한 반복 이란?

• 정해 놓은 반복 횟수에 따라 반복 실행한다.
  • 대량 메일 또는 문자 발송
  • 인사말 반복
  • mp3 반복 재생
• 횟수에 의한 반복은 for문이 주로 사용된다.

for i in range(5):
    print('Hell0~') #실행문

for J in range(10):
    result = 7 * j
    print('{} * {} = {}'. format(7, j, result))

반복 범위 설정(range()함수)

• range() 기본 사용 방법

for i in range(1, 11, 1): #1부터 10까지 1씩 증가 하면서 반복
for i in range(0, 10, 2): #0부터 9까지 2씩 증가 하면서 반복
for i in range(5, 10, 1): #5부터 9까지 1씩 증가 하면서 반복

조건에 의한 반복이란?

• 조건에 만족하면 반복 실행한다. 그렇지 않으면 반복을 중단한다.
• 조건에 의한 반복은 while 문이 주로 사용된다.

endNum = 10
n = 10

while n <= endNum: #n 이 10이하 이면 반복실행
    print(n)
    n += 1

무한루프

• 반복문을 빠져나올 수 없는 경우를 무한루프라고 한다.
• while 문에서 조건식의 결과가 항상 True인 경우

n = 1 while n < 10: print('Hello!') n += 1

무한루프를 빠져나오는 방법:

flag = Tue
num = 0

while flag:
    num += 1
    sum += sum
    print('{}까지의 합: {}'.format(num, sum))

    if sum >= 10000:
    flag = False

continue 키워드

• 반복 실행 중 continue를 만나면 실행을 생략하고, 다음 반복 실행문으로 넘어간다.

for i in range(100):
    if i % 7 != 0:
        continue
    print('{}는 7의 배수입니다.'.format(i))

else의 실행문은 반복문이 종료된 후 실행된다.

cnt = 0
for i in range(100): 
    if i % 7 != 0:
        continue
    print('{}는 7의 배수입니다.'.format(i))
    cnt += 1

else:
    print('99까지의 정수 중 7의 배수는 {}개입니다.'.format(cnt))

반복문 제어(break)

• 실행을 중단하고 반복문을 빠져나온다.

num = 0
while True:
    print('Hello~')

    num += 1
    if (num >= 5):
        break 

print('The End!')

중첩 반복문

• 반복문안에 또 다른 반복문을 선언한다.

for i in range(1, 10):
    for j in range(i): #또 다른 반복문
        print('*', end='')
        print()

출처

https://zero-base.co.kr/event/1st_ds_nklcb

연산자란?

• result = data1 + data2
• data1 = 피연산자

연산자 종류

• 산술 연산자: +, -, , /, %, //, *
• 할당 연산자: =, +=, -=, *=, /=, %=, //=,
• 비교 연산자: >, >=, <, <=, ==, !=
• 논리 연산자: and, or, not

덧셈연산자

• 정수와 실수를 이용한 덧셈

• 문자를 이용한 덧셈

• 숫자와 문자를 이용한 덧셈

비교연산자

• 숫자 비교 num1 =10; num2 = 5

result = num1 > num2
print(‘num1 > num2 : {}’ .format(result))

result = num1 >= num2
print(‘num1 >= num2 : {}’ .format(result))

result num1< num2
print(‘num1 <= num2 : {}’ .format(result))

result = num1 >= num2
print(‘num1 >= num2 : {}’ .format(result))

result = num1 == num2
print(‘num1 == num2 : {}’ .format(result))

result = num1 != num2
print(‘num1 != num2 : {}’ .format(result))

연산결과는 Bool 이다. (True, False)

num1 > num2 : True
num1 >= num2 : True
num1 < num2 : False
num1 <= num2 : False
num1 == num2 : False
num1 != num2 : True

조건문 종류

• if문 -> 단일조건
• if ~ else문 -> 양자택일
• if ~ elif문 -> 다자택일(다중조건)

다자택일 조건문

• if-else 조건문

다자택일 사용시 주의할 점

• 조건식 순서가 중요함

  exampleScore = int(input('시험 성적 입력 : '))
  grades = ''
  

if exampleScore >= 90: grades = 'A' elif exampleScore >= 80: grades = 'B' elif exampleScore >= 70: grades = 'c' elif exampleScore >= 60: grades = 'D' else: grades = 'F'

print('성정: {} \t 학점: {}'.format(exampleScore, grades))

- 조건 범위를 명시해야함

exampleScore = int(input('시험 성적 입력 : ')) grades = ''

if exampleScore >= 70 and exampleScore < 80: grades = 'C' elif exampleScore >= 90 : grades = 'A' elif exampleScore >= 80 and exampleScore < 90: grades = 'B' elif exampleScore >= 60 and exampleScore < 70: grades = 'D' else: grades = 'F'

print('성정: {} \t 학점: {}'.format(exampleScore, grades))

### 중첩 조건문
- 조건문 안에 또 다른 조건문을 선언

#### 출처
[https://zero-base.co.kr/event/1st_ds_nklcb](https://zero-base.co.kr/event/1st_ds_nklcb)

01_파이썬 소개

특징

• 무한 정수를 처리할 수 있다.
• 문법 구조가 쉽다.
• 다양하고 뛰어난 모듈이 많다.

02_처음 만들어보는 프로그램

Python IDLE(통합 개발 환경)

파이썬 셸 이용한 코딩: 간단한 코딩 테스트용

• 셸 모드에서는 print를 입력하지 않아도 됨

파이썬 코드 편집기를 이용한 코딩: 실제로 어떠한 프로그램을 만들기위해서 사용

• 명령어 입력> 저장 > Run > 셸 모듈에서 실행됨

03_프로그램 실행과정

컴파일러

소스파일 —(컴파일; 기계언어로 변환)—> 기계어 —(기계에서 실행)—>

인터프린터

소스파일 —(기계에서 실행)—>

• 컴파일러와 달리 실행파일을 만들지 않음
• 컴파일 언어는 소스전체를 실행 파일로 만든 후 기계에서 실행; 번역과 같음(c/c++, java)
• 인터프린터 언어는 필요한 소스 코드만 그때 그때 실행 함; 동시통역과 같음(python)

02-01.파이썬 기초

데이터와 변수

PyCharm이란?

• 셸모드 코드 에디터 불편함을 해결한 코드편집기
• 실행된 결과를 바로 아래에서 볼 수 있음

02 & 3_변수

• 변수는 데이터를 저장하는 공간
• 변수명은 마음대로 할 수 있음
• 반복적인 단어는 변수명을 사용한다.
• 프로그램에서는 데이터가 가장 중요하고 그 다음으로는 이를 관리하는 변수명이 중요하다.

05_변수 작명법

• 의미를 쉽게 파악할 수 있도록 작명
• 영문 사용: myAdress (구분짓는 단어 대문자로), 한글로도 가능한데 권장하지 않음
• 첫 번째는 소문자로 (Class명의 첫글자는 대문자로 하기때문에 혼란스러울 수 있음)
• 가급적 데이터의 의미를 파악할 수 있는 명사 사용
• 카멜 표기법 또는 스네이크 표기법 사용;
• e.g., 카멜 표기법: myHomeAddress, 스네이크:my_home
• 특수문자 쓰면 에러남
• 공백문자는 사용금지
• 숫자는 사용해도 되나, 중간에나 끝만 가능.

06_자료형(Data Type)

• 효율적인 메모리 사용을 위해서 데이터를 정수형, 실수형, 문자(열)형, 논리형으로 구분한 것
• 문자열형은 작은따옴표 또는 큰따옴표를 사용할 수 있으나, 혼용해서 사용할 수는 없다.

정수는 메모리가 허용되는 한 무한 사용 가능 실수는 대략 소수점 이하 17~18번째 자리에서 끊음

무늬만 정수이지 작은 따옴표로 묶으면 문자열: e.g., ‘80’ = 문자열

07_자료형 변환(문자)

• 정수 -> 문자열
• str함수를 사용하면 바꿀 수 있음

08_자료형 변환(그외 데이터)

• 데이터 문자(열)로 형변환

10. 데이터 입력

print(‘키보드를 통해서 데이터를 입력하세요.’)
userInputData= input()
print(userInputData)

입력받은 데이터형 변환

• 형 변환 함수를 이용한 형 변환

  userInputData =input (‘문자형을 입려갛세요. ‘)
  print(userInputData)
  print(type(userInputData))
  

userInputData = int(input(‘정수형을 입력하세요. ‘)) print(userInputData) print(type(userInputData))

userInputData = float(input(‘실수형을 입력하세요. ‘)) print(userInputData) print(type(userInputData))

userInputData = bool(input(‘논리형을 입력하세요. ‘)) print(userInputData) print(type(userInputData))

#### 11. 데이터 출력
- print 함수를 이용한 기본적인 데이터 출력

userName = ‘hong gil dong’ print(userName)

- 콤마를 이용한 데이터 연속 출력

print(‘User name : ‘, userName) print(‘’3*5 = ‘, end=‘ ‘) #자동 개행

- 포맷 문자열을 이용한 데이터 출력

print(f ‘User name : {userName}’)

#### 12. format()함수
- format()함수를 이용한 데이터 출력

print(‘User name : {}’.format(userName)) print(‘User name {}, User age: {}’.format(userName, userAge))

형식 문자를 이용한 데이터 출력

%s #문자열 %d #정수 %f #실수

#### 출처
[https://zero-base.co.kr/event/1st_ds_nklcb](https://zero-base.co.kr/event/1st_ds_nklcb)