데이터 과학 학습 경로: 리스트 요소 출력 및 Python 문서 탐색
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 초보 데이터 과학자 및 Python 학습자: 실무 중심의 코드 연습과 기본 개념 정리에 초점
- 난이도: 초보자 중심 (5분 이내 수행 가능한 간단한 예제 포함)
핵심 요약
list[-5:]
를 사용해 리스트의 마지막 5개 요소를 출력하는 방법__doc__
속성을 활용해 Python 내장 함수(예:str()
,sorted()
)의 문서를 출력하는 방식for
루프 + 조건문으로 2000~2200 사이에서 7의 배수이지만 5의 배수가 아닌 수를 필터링
섹션별 세부 요약
1. 리스트의 마지막 5개 요소 출력
- 목표: 1~20의 제곱수 리스트에서 마지막 5개 요소 출력
- 핵심 코드:
```python
squares = [i**2 for i in range(1, 21)]
print(squares[-5:])
```
- 기능: 슬라이싱 연산자
[-5:]
사용 - 시간: 5분 내 완료 가능
2. Python 내장 함수 문서 탐색
- 목표:
str()
,sorted()
,input()
등의 문서 출력 및 사용자 정의 함수 문서 추가 - 핵심 코드:
```python
print(str.__doc__)
print(sorted.__doc__)
def custom_func(x):
return x*2
custom_func.__doc__ = "이 함수는 입력값의 2배를 반환합니다."
print(custom_func.__doc__)
```
- 기능:
__doc__
속성을 통해 문서 문자열 접근 - 응용: 함수 설계 시 문서 주석 작성 권장
3. 특정 조건의 수 필터링
- 목표: 2000~2200 사이에서 7의 배수이지만 5의 배수가 아닌 수 추출
- 핵심 코드:
```python
result = []
for num in range(2000, 2201):
if num % 7 == 0 and num % 5 != 0:
result.append(str(num))
print(','.join(result))
```
- 기능:
for
루프 +if
조건문으로 필터링 - 출력 형식: 쉼표로 구분된 문자열
결론
- 실무 팁: LabEx 플랫폼의 인터랙티브 랩을 통해
list
,__doc__
,for-조건문
을 반복적으로 연습 - 핵심 전략: 문서 주석 작성과 슬라이싱 연산자는 데이터 과학에서 자주 사용되는 기초 기술
- 추천: 복잡한 알고리즘보다는 간단한 예제를 통해 Python 문법과 데이터 처리 흐름을 체계적으로 익히기