파이썬 수업 5일차 range,split,딕셔너리(Dictionary),튜플

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파이썬 range() 함수 설명

range() 함수는 숫자의 **연속적인 시퀀스(범위)**를 생성할 때 사용하는 파이썬 내장 함수입니다. 주로 반복문(for)과 함께 사용되어 특정 범위 내의 값을 순차적으로 처리합니다.

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기본 문법

python

코드 복사

range(start, stop, step)

• start: 시작 값 (포함, 생략 시 기본값은 0)
• stop: 끝 값 (포함하지 않음, 필수)
• step: 증가 또는 감소 값 (생략 시 기본값은 1)

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사용 예시

1. 기본 사용출력:
2. 코드 복사
   0 1 2 3 4
3. python
   코드 복사
   for i in range(5): # start=0, stop=5, step=1 print(i)
4. 시작 값 지정출력:
5. 코드 복사
   1 2 3 4
6. python
   코드 복사
   for i in range(1, 5): # start=1, stop=5, step=1 print(i)
7. 증가값 지정출력:
8. 코드 복사
   1 3 5 7 9
9. python
   코드 복사
   for i in range(1, 10, 2): # start=1, stop=10, step=2 print(i)
10. 역순 처리출력:
11. 코드 복사
    10 8 6 4 2
12. python
    코드 복사
    for i in range(10, 0, -2): # start=10, stop=0, step=-2 print(i)

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range()의 특징

1. 메모리 효율성:
   • range()는 숫자를 미리 생성하지 않고, 필요할 때마다 생성하는 이터레이터 객체입니다.
   • 이로 인해 메모리 사용량이 매우 적습니다.
   예:출력:
2. scss
   코드 복사
   range(0, 5) [0, 1, 2, 3, 4]
3. python
   코드 복사
   print(range(5)) # range 객체 반환 print(list(range(5))) # 리스트로 변환
4. 정수만 처리 가능:
   • range()는 정수(int) 값만 사용할 수 있습니다. 실수를 사용할 경우 에러가 발생합니다.
   python

   코드 복사

   range(1.0, 5.0) # TypeError 발생
5. 조건 만족 시 종료:
   • stop 값에 도달하면 반복이 종료됩니다. stop 값은 포함되지 않습니다.

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활용 예시

1. 리스트 값 처리
2. python
   코드 복사
   numbers = [10, 20, 30, 40, 50] for i in range(len(numbers)): # 인덱스 활용 print(f"Index {i}: {numbers[i]}")
3. 짝수만 출력
4. python
   코드 복사
   for i in range(0, 11, 2): # 0부터 10까지 2씩 증가 print(i)
5. 거꾸로 카운트다운
6. python
   코드 복사
   for i in range(10, 0, -1): print(i)

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range()는 반복문과 함께 데이터를 순차적으로 처리하거나 특정 조건을 만족하는 숫자들을 다룰 때 매우 유용한 함수입니다!

 

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# ★ *

N = int(input())

# N = 5

for floor in range(N) :

  for space in range(N - floor - 1) :

    print(" ", end="")

  for number in range (floor + 1) :

    print("*", end="")

  print()

# 'ABC' * 3 = "ABCABCABC"

for floor in range(N) :

  print(" " * (N - floor - 1) + "*" * (floor + 1))

N = int(input())

# 최댓값 : N

for floor in range(N) :

  print("*"*(floor +1 ))

for floor in range(N-1) :

  print("*"*(N-floor-1))

for floor in range(N) :

  print("*"*(floor +1))

for floor in range(N) :

  print("*"*(N-floor))

코드 설명: a = list(map(int, input().split()))

이 코드는 파이썬에서 입력받은 문자열 데이터를 정수 리스트로 변환하는 과정을 수행합니다. 이를 단계별로 자세히 살펴보겠습니다.

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코드의 주요 구성 요소

1. input()
   • 사용자로부터 한 줄의 문자열 입력을 받습니다.
   • 예: 사용자가 1 2 3 4 5를 입력하면, input()은 "1 2 3 4 5"라는 문자열을 반환합니다.
2. .split()
   • 문자열을 공백 단위로 분리하여 리스트로 변환합니다.
   • 예: "1 2 3 4 5".split() → ["1", "2", "3", "4", "5"]
3. map(int, ...)
   • 리스트의 각 요소를 정수(int)로 변환합니다.
   • map 함수는 반복 가능한 객체의 요소에 지정된 함수를 하나씩 적용합니다.
   • 예: map(int, ["1", "2", "3", "4", "5"]) → [1, 2, 3, 4, 5] (하지만 이 결과는 map 객체 형태)
4. list()
   • map 함수의 결과인 map 객체를 리스트로 변환합니다.
   • 최종 결과: [1, 2, 3, 4, 5]

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전체 코드 동작 흐름

1. 사용자 입력: 1 2 3 4 5
   • input() → "1 2 3 4 5"
2. 공백으로 분리:
   • input().split() → ["1", "2", "3", "4", "5"]
3. 문자열을 정수로 변환:
   • map(int, input().split()) → map 객체 (정수 변환 준비)
4. 리스트 변환:
   • list(map(int, input().split())) → [1, 2, 3, 4, 5]

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예제 실행

입력:

plaintext

코드 복사

10 20 30 40 50

코드:

python

코드 복사

a = list(map(int, input().split())) print(a)

출력:

plaintext

코드 복사

[10, 20, 30, 40, 50]

---

활용 예시

1. 리스트 합 계산:입력:출력:
2. plaintext
   코드 복사
   15
3. plaintext
   코드 복사
   1 2 3 4 5
4. python
   코드 복사
   a = list(map(int, input().split())) print(sum(a))
5. 최댓값/최솟값 찾기:입력:출력:
6. plaintext
   코드 복사
   20 5
7. plaintext
   코드 복사
   10 5 20 15
8. python
   코드 복사
   a = list(map(int, input().split())) print(max(a), min(a))
9. 정렬 후 출력:입력:출력:
10. plaintext
    코드 복사
    [1, 3, 4, 5, 8]
11. plaintext
    코드 복사
    5 3 8 1 4
12. python
    코드 복사
    a = list(map(int, input().split())) print(sorted(a))

---

요약

이 코드는 여러 개의 숫자를 공백으로 구분하여 입력받고, 이를 정수 리스트로 변환하는 일반적인 방식입니다. 반복적으로 숫자를 처리해야 하는 다양한 문제에서 자주 사용됩니다.

 

 

 

 

---

N = int(input())

for number in range(N) :

  #a = (input().split())

  # ['1','1']

  a = list(map(int, input().split()))  

  print(a)

 

N = int(input())

for number in range(N) :  

  # ['1','1']

  #a = (input().split())

  #print(f'Case #{number+1}): {int(a[0] + int(a[1])}')

  # [1, 1]

  a = list(map(int, input().split()))  

  print(f'Case #{number+1}: {(a[0]) + (a[1])}')

 

코드 설명

이 코드는 사용자로부터 입력을 받아 두 숫자의 합을 출력하는 프로그램입니다. 출력 형식은 각 테스트 케이스에 대해 Case #x: y의 형태로 결과를 표시합니다. 이를 단계별로 분석하겠습니다.

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코드 흐름 분석

1. N = int(input())
   • 테스트 케이스의 수를 입력받습니다.
   • 입력 예시: 3 (총 3개의 테스트 케이스)
2. for number in range(N):
   • 테스트 케이스의 수(N)만큼 반복문을 실행합니다.
   • range(N)은 0부터 N-1까지의 정수를 생성합니다.
   • 변수 number는 현재 반복 횟수를 나타냅니다.
3. a = list(map(int, input().split()))
   • 한 줄의 입력을 받아 공백으로 구분된 숫자들을 정수 리스트로 변환합니다.
   • input().split() → 공백으로 구분된 문자열 리스트 반환 (예: ['1', '1'])
   • map(int, ...) → 문자열 리스트를 정수 리스트로 변환 (예: [1, 1])
   • 최종적으로 a는 두 정수가 들어 있는 리스트가 됩니다.
4. print(f'Case #{number+1}: {a[0] + a[1]}')
   • number+1은 현재 테스트 케이스 번호를 나타냅니다. (0부터 시작하므로 1을 더함)
   • a[0]과 a[1]을 더한 값을 출력 형식에 맞게 표시합니다.
   • 출력 형식: Case #테스트케이스번호: 합

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실행 예제

입력:

plaintext

코드 복사

3 1 1 2 3 3 5

코드 실행:

python

코드 복사

N = int(input()) # 3 for number in range(N): a = list(map(int, input().split())) # 첫 번째 반복: [1, 1] print(f'Case #{number+1}: {a[0] + a[1]}')

출력:

plaintext

코드 복사

Case #1: 2 Case #2: 5 Case #3: 8

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주요 포인트

1. 반복 횟수:
   • range(N)으로 테스트 케이스 횟수만큼 반복 수행.
2. 입력 처리:
   • input().split()으로 공백을 기준으로 입력을 분리.
   • map(int, ...)으로 문자열을 정수로 변환.
   • 리스트에 저장하여 인덱싱으로 각 숫자 접근 (a[0], a[1]).
3. 출력 형식:
   • f-string을 사용하여 문자열 포매팅.
   • 테스트 케이스 번호와 결과를 형식에 맞게 출력.

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수정 필요했던 코드 부분

원래 코드:

python

코드 복사

# 잘못된 부분 print(f'Case #{number+1}): {int(a[0] + int(a[1])}')

수정된 코드:

python

코드 복사

# 올바른 부분 print(f'Case #{number+1}: {a[0] + a[1]}')

• 괄호 오류와 잘못된 변환(int(a[0] + int(a[1])) 수정.
• a[0]과 a[1]은 이미 정수형 리스트의 값이므로 추가 변환 불필요.

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활용

이 코드는 여러 테스트 케이스의 데이터를 받아 계산 결과를 형식에 맞게 출력해야 하는 문제에서 자주 사용됩니다. 예를 들어:

• 두 숫자의 합 출력.
• 두 숫자의 곱 출력.
• 특정 연산을 여러 테스트 케이스에 반복 적용.

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파이썬 딕셔너리(Dictionary)

파이썬의 딕셔너리는 키(key)와 값(value)의 쌍으로 데이터를 저장하는 자료구조입니다. 데이터를 빠르게 검색, 추가, 수정, 삭제할 수 있는 효율적인 데이터 타입입니다.

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딕셔너리의 특징

1. 키-값 쌍(Key-Value Pair)
   • 데이터를 **키(key)**를 통해 접근하며, 각 키는 고유해야 합니다.
   • 값(value)은 중복 가능하며, 다양한 데이터 타입을 가질 수 있습니다.
2. 변경 가능
   • 딕셔너리는 mutable(변경 가능)하며, 데이터 추가, 삭제, 수정이 가능합니다.
3. 순서 보장 (파이썬 3.7부터)
   • 삽입된 순서를 유지합니다.
4. 해시 기반
   • 키는 해시 가능(immutable, 예: 문자열, 숫자, 튜플 등)해야 합니다.

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딕셔너리 생성

1. 중괄호 사용
2. python
   코드 복사
   my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Seoul"}
3. dict() 함수 사용
4. python
   코드 복사
   my_dict = dict(name="Alice", age=25, city="Seoul")
5. 빈 딕셔너리 생성
6. python
   코드 복사
   my_dict = {}

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딕셔너리 주요 기능

1. 값 접근
2. python
   코드 복사
   my_dict = {"name": "Alice", "age": 25} print(my_dict["name"]) # 출력: Alice
3. 값 변경
4. python
   코드 복사
   my_dict["age"] = 26 print(my_dict) # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 26}
5. 새로운 키-값 추가
6. python
   코드 복사
   my_dict["city"] = "Seoul" print(my_dict) # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Seoul'}
7. 키 삭제
8. python
   코드 복사
   del my_dict["age"] print(my_dict) # 출력: {'name': 'Alice', 'city': 'Seoul'}
9. get() 메서드로 안전하게 값 접근
   • 키가 없는 경우 KeyError를 방지하며 기본값을 설정할 수 있습니다.
   python

   코드 복사

   print(my_dict.get("age", "Not Found")) # 출력: Not Found
10. 키/값/아이템 확인
11. python
    코드 복사
    print(my_dict.keys()) # 키 목록: dict_keys(['name', 'city']) print(my_dict.values()) # 값 목록: dict_values(['Alice', 'Seoul']) print(my_dict.items()) # 아이템 목록: dict_items([('name', 'Alice'), ('city', 'Seoul')])
12. 반복문 사용
13. python
    코드 복사
    for key, value in my_dict.items(): print(f"{key}: {value}")

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딕셔너리 메서드

1. update(): 다른 딕셔너리를 병합
2. python
   코드 복사
   my_dict.update({"country": "Korea", "city": "Busan"}) print(my_dict) # 출력: {'name': 'Alice', 'city': 'Busan', 'country': 'Korea'}
3. pop(): 특정 키 제거 및 값 반환
4. python
   코드 복사
   age = my_dict.pop("age", "Not Found") print(age) # 키가 있으면 값 출력, 없으면 기본값 출력
5. clear(): 모든 키-값 제거
6. python
   코드 복사
   my_dict.clear() print(my_dict) # 출력: {}
7. copy(): 딕셔너리 복사
8. python
   코드 복사
   new_dict = my_dict.copy()

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예제

1. 학생 점수 관리 시스템
2. python
   코드 복사
   scores = {"Alice": 85, "Bob": 92, "Charlie": 78} # 학생 추가 scores["David"] = 88 # 점수 수정 scores["Alice"] = 90 # 특정 학생 점수 출력 print(scores["Bob"]) # 출력: 92 # 모든 학생의 평균 점수 계산 avg_score = sum(scores.values()) / len(scores) print(f"평균 점수: {avg_score}")
3. 단어 빈도수 계산
4. python
   코드 복사
   text = "apple banana apple orange banana apple" word_count = {} for word in text.split(): word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 print(word_count) # 출력: {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}

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딕셔너리 vs 리스트

특징딕셔너리리스트

데이터 구조	키-값 쌍	순차적 값
접근 속도	빠름 (키를 통한 접근)	느림 (인덱스/검색 필요)
사용 예시	데이터 매핑, 조회	순서 유지, 반복적 데이터

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딕셔너리는 다양한 데이터를 체계적으로 관리하고 빠르게 접근할 수 있는 매우 강력한 자료구조입니다. 상황에 따라 유연하게 활용해 보세요!

 

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# 딕셔너리 : 사전 (dictionary)

# key - value

# key(unique)

# value(unique X)

# "사과" : "apple"

# "바나나" : "banana"

# "만들다" : "make", "change"

# list = ["A", "B", "C"]

# dict = {"사과" : "apple",

#         "바나나" : "banana",

#         "만들다" : "make",

#         "제과하다" : "make"}

 

person = {"name" : "kim",

          "age" : 30,

          "phone" : "010-1234-5678",

          "subject" : ["python","java"]}

#키값이 유니크해야한다

print(person)

print(person["name"])

print(person["age"])

print(person["phone"])

print(person["subject"])

kim

30

010-1234-5678

['python', 'java']

 

person["gender"] = "female"

print(person["gender"])

female

 

del person["gender"]

print(person)

{'name': 'kim', 'age': 30, 'phone': '010-1234-5678', 'subject': ['python', 'java']}

 

value = person.pop('age')

print(value)

print(person)

30

{'name': 'kim', 'phone': '010-1234-5678', 'subject': ['python', 'java']}

 

# person.clear()

# dict를 빈 dict로 만드는 함수

 

# 딕셔너리의 메소드

print(person.keys())

dict_keys(['name', 'phone', 'subject'])

 

for key in person.keys() :

  print(key)

for key in person :

  print(key)

name

phone

subject

name

phone

subject

 

for key in person.keys() :

  print(person[key])

kim

010-1234-5678

['python', 'java']

 

for item in person.items() :

  print(f'{item[0]} : {item[1]}')

name : kim phone :

010-1234-5678

subject : ['python', 'java']

 

key, value = input().split()

print(key)

print(value)

5 17

5

17

 

print(sorted(person.items()))

print(sorted(person.items(), reverse = True))

[('name', 'kim'), ('phone', '010-1234-5678'), ('subject', ['python', 'java'])]

[('subject', ['python', 'java']), ('phone', '010-1234-5678'), ('name', 'kim')]

 

# json 형식

person = {"name"  :"kim",

          "age" : 30,

          "phone" : "010-1234-5678",

          "subject" : ["pyton", "java"]}

# person.keys() -> key

# person.values() -> value

# person.items() -> key, value

# person["새로운 key"] = "새로운 value" -> dict에 새로운 key, value 한쌍을 추가

# keym value에 data형식은 제한이 없다

# del person["key"] -> key, value 한쌍을 삭제할 수 있습니다.

# sorted

 

---

 

파이썬 튜플(Tuple)

파이썬의 **튜플(tuple)**은 **변경 불가능(immutable)**한 순서가 있는 데이터 구조입니다. 리스트와 유사하지만, 값을 변경할 수 없다는 점에서 다릅니다.

튜플은 주로 변경되지 않아야 하는 데이터를 다룰 때 사용되며, 가벼운 자료구조로 리스트보다 메모리 효율이 좋습니다.

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튜플의 특징

1. 변경 불가능(Immutable):
   • 생성된 이후 값을 추가, 삭제, 변경할 수 없습니다.
   • 데이터의 안전성을 보장합니다.
2. 순서 유지:
   • 삽입된 순서를 유지하며, 인덱싱과 슬라이싱이 가능합니다.
3. 다양한 데이터 타입 저장 가능:
   • 문자열, 숫자, 리스트 등 다양한 데이터 타입을 함께 저장할 수 있습니다.
4. 소괄호 사용:
   • 튜플은 보통 **소괄호()**로 표현됩니다.
   • 쉼표로 구분하여 작성하며, 소괄호는 생략 가능합니다.
5. 가변 객체 포함 가능:
   • 튜플 자체는 불변이지만, 가변 객체(예: 리스트)를 포함할 수 있습니다.

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튜플 생성

1. 소괄호 사용
2. python
   코드 복사
   my_tuple = (1, 2, 3)
3. 쉼표로만 생성 (소괄호 생략 가능)
4. python
   코드 복사
   my_tuple = 1, 2, 3
5. 한 개의 요소를 가진 튜플
   • 반드시 쉼표를 포함해야 함
   python

   코드 복사

   single_tuple = (5,) # 올바른 튜플 not_a_tuple = (5) # 단순 정수
6. tuple() 함수 사용
7. python
   코드 복사
   my_tuple = tuple([1, 2, 3]) # 리스트를 튜플로 변환

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튜플의 주요 기능

1. 인덱싱(Indexing)
   • 특정 위치의 요소에 접근
   python

   코드 복사

   my_tuple = (10, 20, 30) print(my_tuple[0]) # 출력: 10 print(my_tuple[-1]) # 출력: 30
2. 슬라이싱(Slicing)
   • 부분적으로 잘라내기
   python

   코드 복사

   print(my_tuple[1:]) # 출력: (20, 30) print(my_tuple[:2]) # 출력: (10, 20)
3. 길이 확인
4. python
   코드 복사
   print(len(my_tuple)) # 출력: 3
5. 요소 존재 여부 확인
6. python
   코드 복사
   print(20 in my_tuple) # 출력: True print(40 not in my_tuple) # 출력: True
7. 튜플 병합
8. python
   코드 복사
   tuple1 = (1, 2) tuple2 = (3, 4) result = tuple1 + tuple2 print(result) # 출력: (1, 2, 3, 4)
9. 튜플 반복
10. python
    코드 복사
    print(tuple1 * 3) # 출력: (1, 2, 1, 2, 1, 2)

---

튜플 메서드

튜플은 불변이므로 사용 가능한 메서드가 제한적입니다.

1. count(): 특정 요소의 개수 반환
2. python
   코드 복사
   my_tuple = (1, 2, 2, 3, 2) print(my_tuple.count(2)) # 출력: 3
3. index(): 특정 요소의 첫 번째 인덱스 반환
4. python
   코드 복사
   print(my_tuple.index(3)) # 출력: 3

---

튜플과 리스트 비교

특징튜플(Tuple)리스트(List)

변경 가능 여부	불가능 (Immutable)	가능 (Mutable)
생성 시 사용 기호	소괄호 ()	대괄호 []
메모리 효율성	메모리 사용량 적음	메모리 사용량 많음
속도	접근 속도 빠름	다소 느림
사용 목적	변경 불필요한 데이터 저장	데이터의 추가, 삭제, 변경

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활용 예시

1. 변경되지 않는 데이터 그룹
   • RGB 색상, 좌표값 등
   python

   코드 복사

   rgb = (255, 255, 0) coordinates = (37.5665, 126.9780)
2. 다중 값 반환
3. python
   코드 복사
   def calculate(a, b): return a + b, a * b result = calculate(5, 3) print(result) # 출력: (8, 15)
4. 튜플을 키로 사용하는 딕셔너리
   • 튜플은 불변이므로 딕셔너리의 키로 사용 가능
   python

   코드 복사

   my_dict = {("x", "y"): 10, ("a", "b"): 20} print(my_dict[("x", "y")]) # 출력: 10

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튜플의 장점

1. 데이터의 변경 방지가 필요한 경우 유용.
2. 메모리 사용량이 적고 처리 속도가 빠름.
3. 딕셔너리의 키 또는 집합(set)의 요소로 사용 가능.

---

튜플은 안정적이고 변경되지 않는 데이터를 다루는 데 적합합니다. 적절한 경우 리스트 대신 튜플을 사용하면 프로그램의 성능과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

# [] : 리스트

# {} : 딕셔너리

# () : 튜플

 

tup = {"a", "b","c"}

tup

{'a', 'b', 'c'}

for t in tup :

  print(t)

a

c

b

 

tup2 = ('a', 'a', 'a','b', 'b','c')

tup2

('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c')

 

print(tup2.count('a'))

print(tup2.count('b'))

print(tup2.count('c'))

3

2

1

 

print(tup2.count('d'))

0

 

print (tup2)

print (tup2.index('a'))

print (tup2.index('b'))

print (tup2.index('c'))

('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c')

0

3

5

 

x = 10

y = 20

#(x, y) = (y, x)

x, y = y,x

print(f'x : {x}, y: {y}')

 

x : 20, y: 10

 

 

교집합, 합집합, 차집합: 이론과 파이썬 활용

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집합 이론은 두 집합 간의 관계를 이해하는 데 중요한 개념입니다. 교집합, 합집합, 차집합은 각각 두 집합에서 공통되는 요소, 전체 요소, 특정 집합의 고유 요소를 찾는 연산입니다.

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1. 교집합 (Intersection)

정의:

• 두 집합에서 공통으로 포함된 원소들의 집합입니다.
• 수학적 기호: A∩BA \cap BA∩B

특징:

• 교집합에 포함되는 원소는 두 집합 모두에 속해야 합니다.

예제:

• A={1,2,3},B={2,3,4}A = \{1, 2, 3\}, B = \{2, 3, 4\}A={1,2,3},B={2,3,4}
• A∩B={2,3}A \cap B = \{2, 3\}A∩B={2,3}

파이썬 구현:

python

코드 복사

A = {1, 2, 3} B = {2, 3, 4} # 교집합 연산 intersection = A & B print(intersection) # 출력: {2, 3}

또는:

python

코드 복사

intersection = A.intersection(B) print(intersection) # 출력: {2, 3}

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2. 합집합 (Union)

정의:

• 두 집합에서 하나라도 포함된 원소들의 집합입니다.
• 수학적 기호: A∪BA \cup BA∪B

특징:

• 중복되는 원소는 한 번만 포함됩니다.

예제:

• A={1,2,3},B={2,3,4}A = \{1, 2, 3\}, B = \{2, 3, 4\}A={1,2,3},B={2,3,4}
• A∪B={1,2,3,4}A \cup B = \{1, 2, 3, 4\}A∪B={1,2,3,4}

파이썬 구현:

python

코드 복사

A = {1, 2, 3} B = {2, 3, 4} # 합집합 연산 union = A | B print(union) # 출력: {1, 2, 3, 4}

또는:

python

코드 복사

union = A.union(B) print(union) # 출력: {1, 2, 3, 4}

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3. 차집합 (Difference)

정의:

• 한 집합에는 포함되고, 다른 집합에는 포함되지 않은 원소들의 집합입니다.
• 수학적 기호: A−BA - BA−B

특징:

• A−BA - BA−B는 집합 AAA에서 BBB의 원소를 제거한 결과입니다.

예제:

• A={1,2,3},B={2,3,4}A = \{1, 2, 3\}, B = \{2, 3, 4\}A={1,2,3},B={2,3,4}
• A−B={1}A - B = \{1\}A−B={1}
• B−A={4}B - A = \{4\}B−A={4}

파이썬 구현:

python

코드 복사

A = {1, 2, 3} B = {2, 3, 4} # 차집합 연산 difference = A - B print(difference) # 출력: {1}

또는:

python

코드 복사

difference = A.difference(B) print(difference) # 출력: {1}

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4. 대칭 차집합 (Symmetric Difference)

정의:

• 두 집합 중 하나에만 포함된 원소들의 집합입니다.
• 수학적 기호: A△BA \triangle BA△B

특징:

• A△B=(A−B)∪(B−A)A \triangle B = (A - B) \cup (B - A)A△B=(A−B)∪(B−A)

예제:

• A={1,2,3},B={2,3,4}A = \{1, 2, 3\}, B = \{2, 3, 4\}A={1,2,3},B={2,3,4}
• A△B={1,4}A \triangle B = \{1, 4\}A△B={1,4}

파이썬 구현:

python

코드 복사

A = {1, 2, 3} B = {2, 3, 4} # 대칭 차집합 연산 symmetric_difference = A ^ B print(symmetric_difference) # 출력: {1, 4}

또는:

python

코드 복사

symmetric_difference = A.symmetric_difference(B) print(symmetric_difference) # 출력: {1, 4}

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파이썬 집합 연산 요약

연산연산자메서드설명

교집합	&	A.intersection(B)	두 집합의 공통 원소
합집합	`	`	A.union(B)
차집합	-	A.difference(B)	한 집합에만 포함된 원소
대칭 차집합	^	A.symmetric_difference(B)	하나의 집합에만 포함된 원소

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실생활 활용 예제

1. 학생 데이터 처리:
   • 교집합: 두 수업 모두 들은 학생.
   • 합집합: 두 수업 중 하나라도 들은 학생.
   • 차집합: 한 수업에만 등록한 학생.
   python

   코드 복사

   class_A = {"Alice", "Bob", "Charlie"} class_B = {"Bob", "Charlie", "David"} print("교집합:", class_A & class_B) # 출력: {'Bob', 'Charlie'} print("합집합:", class_A | class_B) # 출력: {'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'} print("차집합:", class_A - class_B) # 출력: {'Alice'}
2. 파일 비교:
   • 교집합: 두 디렉토리에 공통된 파일.
   • 합집합: 전체 파일 목록.
   • 차집합: 특정 디렉토리에만 있는 파일.

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집합 연산은 데이터 비교, 필터링, 검색 등에 유용하며, 효율적인 데이터 처리를 지원합니다.

 

set_a = {2, 4, 6}

set_b = {3, 6, 9}

print(set_a & set_b)

print(set_a | set_b)

print(set_a - set_b)