Python 리스트 슬라이싱 & 문서 탐색: 데이터 과학 초보자 투어
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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 방식
  • for 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-조건문을 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