기본 콘텐츠로 건너뛰기

[ML] 결정트리(Decision Tree) 모델

[python] 반복문: for 문

반복문(loop statement)

관련 내용

요소에 인덱스가 할당된 시퀀스 객체는 그 인덱스를 사용하여 요소를 호출할 수 있습니다.

x=[10, 2, "string", "list", 1]
x[2]
'string'
x[0], x[1],x[2],x[3],x[4]
(10, 2, 'string', 'list', 1)

위와 같이 객체 x의 모든 요소를 호출하기 위해 x[index]의 명령을 반복해야 합니다. 즉, 동일한 명령을 index 값만을 변화시켜 사용합니다. 이와 같이 동일한 명령의 반복은 특정한 구문을 사용하여 전체적인 명령을 간단하게 사용할 수 있습니다. 이러한 구문을 반복문(Loop statement)라고 합니다. 파이썬에서는 for 문 그리고 while 문 등을 사용하여 반복 명령을 실행할 수 있습니다.

for 문

for 문은 가장 많이 사용하는 반복문으로 그 구문의 형식은 식 1과 같습니다.

for인식자 in 이터러블 #메인문 1(main1)(식 1)
본문1 #하위문 1(sub1)
else: #메인문 2(main2)
본문2 #하위문 2(sub2)

식 1에서 사용된 키워드는 다음과 같습니다.

  • for: for문을 시작하기 위한 키워드
  • in: 연산자(A in B: 객체 B에 A의 포함여부를 반환)
    • 인식자(identifier): iterable(이터러블)에서 호출하는 각 요소를 저장하는 객체로서 어떤 문자 또는 문자열도 가능
    • 이터러블(iterable)은 리스트, 튜플, 집합 등과 같이 객체의 요소를 하나씩 호출할 수 있는 객체
  • else: 생략 가능한 문.
     for 문 실행 후에 결과가 반환

키워드 for로 시작하는 반복문(식 1)의 메인문1은 클론(:)으로 끝을 알립니다. 이 메인문 내에서 실행되는 코드(들), 즉 몸체1(body1)은 개행 후 4칸 들여쓰기로 메인문1에 포함됨을 나타내며 메인문1에 의해 실행여부가 결정되는 하위문1이 됩니다. 이 메인문1과 하위문1의 쌍이 하나의 코드 블럭이 되며 이 블럭 외에 다른 코드(들)이나 블럭들과 구분됩니다. 이 블럭이 실행된 후 키워드 else로 시작하는 메인문2와 몸체2를 작성할 수 있습니다. 이 부분은 위 블럭의 실행 후에 결과를 반환합니다. else 블럭은 생략할 수 있습니다. 그림 1은 for 구문의 진행과정을 시각화 합니다.

그림 1. for 문의 실행 과정.

다음 코드는 1, 10까지의 합을 계산하기 위해 for 문을 사용한 것입니다.

tot=0 #결과를 위한 객체, 0으로 초기화
for i in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
    print(f"{tot} + {i} = {tot+i}")
    tot +=i #== tot = tot+1
0 + 1 = 1
1 + 2 = 3
3 + 3 = 6
6 + 4 = 10
10 + 5 = 15
15 + 6 = 21
21 + 7 = 28
28 + 8 = 36
36 + 9 = 45
45 + 10 = 55

다음 코드의 x는 이터러블인 리스트 객체이므로 반복문의 인식자(i)를 사용하여 요소들을 순서대로 호출할 수 있습니다.

x=['a', 'b', 'c', 'd','e', 'f', 'g']
for i in x:
    print(i, end=",")
a,b,c,d,e,f,g,

다음의 for 문else 문을 작성하여 부가적인 명령을 실행한 것입니다. else 문은 for 문의 실행이 종료된 후에 작동하며 생략 가능합니다.

x=[1,2,3]
for i in x:
    print (i)
else:
    print(F"객체의 길이는 {i}입니다.")
1
2
3
객체의 길이는 3입니다.

for 문과 함께 사용하는 유용한 함수들

위 객체에서 짝수 인덱스를 가진 요소들만을 출력 할 경우 객체의 길이를 반환하는 내장함수 len()와 지정된 정수들로 구성된 수열을을 생성하는 range() 함수를 사용할 수 있습니다.

xLen=len(x)
xLen
7
list(range(0, xLen, 2))
[0, 2, 4, 6]
for i in range(0, xLen, 2):
    print(x[i])
a
c
e
g

enumerate(x) 함수를 사용하여 for 문으로 호출되는 각 요소의 순서와 값을 동시에 나타낼 수 있습니다.

  • id="enumer">enumerate(x)
    • x: 리스트, 튜플 등의 이터러블 객체
    • 객체 x의 각 요소에 대응하는 인덱스와 값을 반환하는 클래스
    • 이 클래스의 결과는 자료형이 특정되지 않은 상태입니다. 즉, 지연된 평가(lazy estimation)이므로 함수 list() 등으로 자료형을 지정하거나 반복문을 사용하여 결과를 구체화 할 수 있음
for i, j in enumerate(x):
    print(i, j)
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
5 f
6 g

사전(dictionary)형은 요소들의 순서를 지정하는 인덱스가 없는 객체로 시퀀스 객체는 아니지만 각 요소를 호출할 수 있는 이터러블 객체이므로 for문을 사용하여 요소를 호출할 수 있습니다. 그러나 사전 객체 자체를 이터러블로 사용할 경우 다음 결과와 같이 키(key)만이 반환됩니다.

marks = {1:'one', 2:'two', 3:'three', 4:'four', 5:'five'}
for i in marks:
    print(i)
1
2
3
4
5

다음 코드와 같이 실행하는 것으로 키(key)와 값(value)를 모두 반환할 수 있습니다.

marks = {1:'one', 2:'two', 3:'three', 4:'four', 5:'five'}
for i in marks:
    print(F"{i}의 영어는 {marks[i]} 입니다.")
else:
    print(F"# of item: {len(marks.keys())}")
1의 영어는 one 입니다.
2의 영어는 two 입니다.
3의 영어는 three 입니다.
4의 영어는 four 입니다.
5의 영어는 five 입니다.
# of item: 5

사전형 객체는 .keys(), .values(), .items() 메소드를 사용하여 각각 key와 value 그리고 이 둘을 반환할 수 있습니다. 그러므로 위 메소드들의 결과는 모두 이터러블이며 for 문에 적용할 수 있습니다.

for i in marks.values():
    print(i)
one
two
three
four
five
for i in marks.items():
    print(i)
(1, 'one')
(2, 'two')
(3, 'three')
(4, 'four')
(5, 'five')

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. $$\tag{1} A = PBP^{-1} \Leftrightarrow P^{-1}AP = B $$ 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. \begin{align}\tag{식 2} B - \lambda I &= P^{-1}AP – \lambda P^{-1}P\\ &= P^{-1}(AP – \lambda P)\\ &= P^{-1}(A - \lambda I)P \end{align} 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. \begin{align} &\begin{aligned}\textsf{det}(B - \lambda I ) & = \textsf{det}(P^{-1}(AP – \lambda P))\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}((A – \lambda I)) \textsf{det}(P)\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) \textsf{det}((A – \lambda I))\\ &= \textsf{det}(A – \lambda I)\end{aligned}\\ &\begin{aligned}\because \; \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) &= \textsf{det}(P^{-1}P)\\ &= \textsf{det}(I)\end{aligned}\end{align} 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같

[matplotlib] 히스토그램(Histogram)

히스토그램(Histogram) 히스토그램은 확률분포의 그래픽적인 표현이며 막대그래프의 종류입니다. 이 그래프가 확률분포와 관계가 있으므로 통계적 요소를 나타내기 위해 많이 사용됩니다. plt.hist(X, bins=10)함수를 사용합니다. x=np.random.randn(1000) plt.hist(x, 10) plt.show() 위 그래프의 y축은 각 구간에 해당하는 갯수이다. 빈도수 대신 확률밀도를 나타내기 위해서는 위 함수의 매개변수 normed=True로 조정하여 나타낼 수 있다. 또한 매개변수 bins의 인수를 숫자로 전달할 수 있지만 리스트 객체로 지정할 수 있다. 막대그래프의 경우와 마찬가지로 각 막대의 폭은 매개변수 width에 의해 조정된다. y=np.linspace(min(x)-1, max(x)+1, 10) y array([-4.48810153, -3.54351935, -2.59893717, -1.65435499, -0.70977282, 0.23480936, 1.17939154, 2.12397372, 3.0685559 , 4.01313807]) plt.hist(x, y, normed=True) plt.show()

R 미분과 적분

내용 expression 미분 2차 미분 mosaic를 사용한 미분 적분 미분과 적분 R에서의 미분과 적분 함수는 expression()함수에 의해 생성된 표현식을 대상으로 합니다. expression expression(문자, 또는 식) 이 표현식의 평가는 eval() 함수에 의해 실행됩니다. > ex1<-expression(1+0:9) > ex1 expression(1 + 0:9) > eval(ex1) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > ex2<-expression(u, 2, u+0:9) > ex2 expression(u, 2, u + 0:9) > ex2[1] expression(u) > ex2[2] expression(2) > ex2[3] expression(u + 0:9) > u<-0.9 > eval(ex2[3]) [1] 0.9 1.9 2.9 3.9 4.9 5.9 6.9 7.9 8.9 9.9 미분 D(표현식, 미분 변수) 함수로 미분을 실행합니다. 이 함수의 표현식은 expression() 함수로 생성된 객체이며 미분 변수는 다음 식의 분모의 변수를 의미합니다. $$\frac{d}{d \text{변수}}\text{표현식}$$ 이 함수는 어떤 함수의 미분의 결과를 표현식으로 반환합니다. > D(expression(2*x^3), "x") 2 * (3 * x^2) > eq<-expression(log(x)) > eq expression(log(x)) > D(eq, "x") 1/x > eq2<-expression(a/(1+b*exp(-d*x))); eq2 expression(a/(1 + b * exp(-d * x))) > D(eq2, "x") a * (b * (exp(-d * x) * d))/(1 + b