2장 시퀀스
구성
- 컨테이너 시퀀스와 균일 시퀀스
- 가변 시퀀스와 불변 시퀀스
지능형 리스트와 제너레이터 표현식
지능형 리스트(list comprehension)를 listcomp로, 제너레이터 표현식을 genexp로 표현하기도 한다.
제너레이터 표현식은 지능형 리스트와 유사하게 사용하며, 대괄호([]) 대신 괄호(())를 이용하면 되는 것으로 보인다. 차이점은 제너레이터는 반복문에서 호출할때마다 하나씩 값을 생성하고, 지능형 리스트는 리스트를 만들어 두고, 거기서 값을 꺼내준다.
namedtuple
namedtuple은 2개의 인자를 갖는데, 첫번째는 클래스명, 두번째는 필드명이 필요하다. 필드명은 공백으로 구분된 하나의 문자열, 혹은 문자열 리스트로 가능하다.
City._fields # 필드명 튜플을 돌려준다.
seoul = City._make(seoul_data) # 일반 튜플을 네임드튜플로 생성
seoul._asdict() # collections.OrderedDict 객체를 돌려준다.
슬라이싱
인덱스 0부터 시작하는 이유: 번호를 0부터 매겨야 하는 이유(Why Numbering Should Start at Zero by Edsger W. Dijkstra)
seq[start:stop:step]은 seq.__getitem__(slice(start, stop, step))을 호출한다.
NumPy는 n차원 텐서를 지원하며, x가 4차원 배열이라고 하면, x[i, ...]은 x[i, :, :, :]와 동일하다.
sort
fruits.sort() # 리스트 자체를 바꿈
sorted(fruits) # 새로운 리스트를 돌려줌
- SortedCollection 비법 by Raymond Hettinger
정렬된 시퀀스는 bisect(haystack, needle)로 검색하고, bisect.insort(my_list, new_item)으로 정렬된 리스트를 유지한다.
bisect는 성적 등급을 결정할 때 유용하다.
>>> def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA')
... i = bisect.bisect(breakpoints, score)
... return grades[i]
array.array
숫자만 있는 리스트는 배열을 이용하는 것이 더 효율적이다. fromfile(f, n)와 tofile(f) 함수가 추가로 제공되기 때문이다.
메모리 뷰
씨언어에서 union과 비슷한 개념으로 이해된다. NumPy, SciPy에서 영감을 얻어 개발된 내장 클래스인데, 다음 글을 참조하자.
언제 메모리 뷰를 사용해야 하는가? by Travis Oliphant
추가적으로 읽을거리
NumPy, SciPy, pandas, Blaze, 그리고 collections.deque