5. List and Dictionary¶

List¶

[ ]와 ,로 표현하는 데이터 형으로 여러 가지 형태의 정보를 하나의 리스트로 묶어서 나타냄

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
zoo_animal = ['tiger', 'lion', 'monkey']
smith_information = ['Smith', 1990, 'London']
lee_information = ['Lee', 1975, 'Seoul']
customer = [smith_information, lee_information]

len() 함수를 이용하여 길이를 구함

len(squares)

5

len(zoo_animal)

3

len(customer)

2

List의 인덱스(index)¶

squares = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

index를 이용한 list 접근
- 첫 아이템의 index는 0부터 시작

squares[0]

1

squares[1]

4

squares[4]

25

list의 slice 연산¶

squares = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

squares[0:3]

[1, 4, 9]

혹은

squares[:3]

[1, 4, 9]

인덱스 0의 item부터 인덱스 3의 item 이전까지

squares[3:6]

[16, 25, 36]

인덱스 3의 item부터 인덱스 6의 item 이전까지

squares[6:9]

[49, 64, 81]

혹은

squares[6:]

[49, 64, 81]

인덱스 0의 item부터 인덱스 6의 item 이전까지 2의 간격으로

squares[0:6:2]

[1, 9, 25]

list 내용 변경¶

squares = [1, 4, 10, 17, 25]

squares[2] = 9
print(squares)

[1, 4, 9, 17, 25]

squares[3] = 16
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25]

squares = [1, 4, 10, 17, 25]
print(squares)

[1, 4, 10, 17, 25]

squares[2:4] = [9, 16]
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25]

squares = squares + [36, 49, 64]
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

squares.append(81)
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

squares.append(10**2)
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

squares[5:10] = []
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25]

squares[1] = []
print(squares)

[1, [], 9, 16, 25]

squares[1:2] = []
print(squares)

[1, 9, 16, 25]

squares.insert(1, 4)
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25]

list내의 list¶

A = [[0,1,2,3,4], ['a', 'b']]

A[0]

[0, 1, 2, 3, 4]

A[1]

['a', 'b']

A[0][0]

0

A[0][1]

1

A[1][0]

'a'

A[1][1]

'b'

list의 다양한 method¶

animals = ['dog', 'cat', 'duck', 'lion', 'snake']

animals.index('cat')

1

animals.remove('duck')
animals

['dog', 'cat', 'lion', 'snake']

list data type은 다양한 method들을 포함하며 아래의 링크에서 확인
https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html#more-on-lists

참조와 복사¶

하나의 객체를 L1, L2가 동시에 지칭하여, L1의 원소가 변하면 L2의 원소도 같이 변함

L1 = [1, 2, 3]
L2 = L1
L1[0] = 4

print(L1)

[4, 2, 3]

print(L2)

[4, 2, 3]

L1에 새로운 리스트를 대응하면 원래의 참조를 끊고 새로운 대입값을 적용

L1 = [1, 2, 3]
L2 = L1
L1 = [4, 5, 6]

print(L1)

[4, 5, 6]

print(L2)

[1, 2, 3]

같은 대상을 참조하는 것이 아니라 대상을 복사하여 사용하고 싶을 때
- 복사는 얕은 복사와 깊은 복사가 있으며 우리 과정에서는 얕은 복사만 다룬다.

L1 = [1, 2, 3]
L2 = L1[:]     #python2에서 많이 쓰던 방법

혹은

L2 = list(L1)

혹은

# Python3에서 가장 추천하는 방법
L2 = L1.copy()

L1[0] = 4
print(L1)

[4, 2, 3]

print(L2)

[1, 2, 3]

복사의 예¶

Python 언어의 모든 매개 변수는 참조로 전달된다.
즉, 함수 내에서 매개 변수가 참조하는 것을 변경하면 변경 내용은 호출 함수 밖에서도 반영된다.
이를 pass by reference(참조)라고 한다.
다음 예제를 보면 함수 내부에서 변화가 함수 바깥으로 영향을 미치는 것을 볼 수 있다.

def changeme(mylist):
    mylist.append([1,2,3,4])
    print("Values inside the function: ", mylist)
    return

mylist = [10,20,30]
changeme(mylist)
print("Values outside the function: ", mylist)

Values inside the function:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
Values outside the function:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

만약 이를 원치 않으면, 다음과 같이 복사하여 사용한다.

def changeme(mylist):
    mylist = mylist.copy()
    mylist.append([1,2,3,4])
    print("Values inside the function: ", mylist)
    return

mylist = [10,20,30]
changeme(mylist)
print("Values outside the function: ", mylist)

Values inside the function:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
Values outside the function:  [10, 20, 30]

복사의 예(2)¶

아래에서 removeDup은 L1과 L2를 비교하여, 중복되는 항목을 L1에서 제거하는 목적을 지닌다.
다음의 두 removeDup를 비교해 보자.

# 정상적으로 삭제되지 않는 경우
def removeDup(L1, L2):
    for e1 in L1:
        if e1 in L2:
            L1.remove(e1)
            
L1=[1,2,3,4]
L2=[1,2,5,6]
removeDup(L1, L2)
print('L1 = ', L1)

L1 =  [2, 3, 4]

# 복사 [:]를 사용하여 정상적으로 고칠 수 있다.
def removeDup(L1, L2):
    for e1 in L1.copy():
        if e1 in L2:
            L1.remove(e1)
            
L1=[1,2,3,4]
L2=[1,2,5,6]
removeDup(L1, L2)
print('L1 = ', L1)

L1 =  [3, 4]

첫 코드의 문제는 for문 내에서 L1이 변한다는 것이다.
함수가 아닌 for문만을 통해 표현해도 똑같은 문제점을 발견할 수 있다.

L1=[1,2,3,4]
L2=[1,2,5,6]

for e1 in L1:
    if e1 in L2:
        L1.remove(e1)
            
print('L1 = ', L1)

L1 =  [2, 3, 4]

L1=[1,2,3,4]
L2=[1,2,5,6]

for e1 in L1.copy():
    if e1 in L2:
        L1.remove(e1)
            
print('L1 = ', L1)

L1 =  [3, 4]

string과 list의 차이점¶

string과 list는 인덱스를 통해 접근할 수 있는 등 비슷한 점이 많음

my_string = 'test'
print(my_string[0])

t

list는 인덱스를 통해 원소를 변화시키는 것이 가능(mutable)
- my_list[i] = new_element

string은 불가능 (immutable)

my_string[0] = 'k'

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-53-76a7872484ea> in <module>()
----> 1 my_string[0] = 'k'

TypeError: 'str' object does not support item assignment

list concatenation¶

x = [1, 2, 3]
x.extend([4, 5, 6])   # x is now [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(x)

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

만약 x를 변화시키고 싶지 않으면

x = [1, 2, 3]
y = x + [4, 5, 6]   # y is [1, 2, 3, 4, 5, 6] x는 그대로
print(x)
print(y)

[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

하나씩 추가할 경우는 append를 많이 씀

x = [1, 2, 3]
x.append(0)     # x is now [1, 2, 3, 0]
print(x)

[1, 2, 3, 0]

List comprehension¶

squares = [x**2 for x in range(4)]
print(squares)

[0, 1, 4, 9]

[(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x!=y]

[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

[abs(x) for x in [-1, 2, -3]]

[1, 2, 3]

from math import pi
[str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]

['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

mixed = [1, 2, 'a', 3, 4.0]
print([x**2 for x in mixed if type(x) == int])

[1, 4, 9]

Tuple - 투플¶

Tuple은 list와 매우 비슷함
- 단 immutable
- 내용을 바꾸는 연산을 제외한 list의 많은 연산을 똑같이 수행 가능
- [ ]가 아닌 ( ) 혹은 아무런 괄호 없이 표현

my_tuple = (1, 2)
my_tuple[1] = 3

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-45ea6b3730b7> in <module>()
      1 my_tuple = (1, 2)
----> 2 my_tuple[1] = 3

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

여러 값을 같이 반환할 때 유용

def sum_product(x, y): return x+y, x*y

sum_product(2, 3)

(5, 6)

여러 값을 동시에 부여 (list로도 가능)

x, y = (1, 2)
x, y = y, x     #Python에서 두 변수 값을 swap하는 법
print(x, y)

2 1

Example : Tuple¶

t1 = ()
t2 = (1, 'two', 3)
t3 = (10,)   # 원소가 하나인 tuple

print(t1)

()

print(t2)

(1, 'two', 3)

print(t3)

(10,)

t1 = (1, 'two', 3)
t2 = (t1, 3.25)

print(t2)

((1, 'two', 3), 3.25)

print(t1 + t2)

(1, 'two', 3, (1, 'two', 3), 3.25)

print((t1 + t2)[3])

(1, 'two', 3)

print((t1 + t2)[2:5])

(3, (1, 'two', 3), 3.25)

Example : 공약수¶

def findDivisors (n1, n2):
    divisors = ()  #empty tuple
    for i in range(1, min (n1, n2) + 1):
        if n1%i == 0 and n2%i == 0:
            divisors = divisors + (i, )
    return divisors

divisors = findDivisors(20, 100)
print(divisors)

(1, 2, 4, 5, 10, 20)

for문과 list의 연계¶

my_list = [10, 'hi', -1.2, 'first']

for x in my_list:
    print(x)

10
hi
-1.2
first

student_list = ['Tom', 'Jack', 'Jane', 'Susan']
student_list.sort()
for student in student_list:
    print(student)

Jack
Jane
Susan
Tom

Iterables¶

iterable 혹은 interable container는 한 번에 하나씩 멤버를 반환할 수 있는 모든 Python 객체로서 for 루프에서 반복을 사용할 수 있도록 한다.
- for loop에서 활용될 때 Python 내부적으로는 iter() 함수를 이용하여 Iterator라는 객체로 변환하여 사용한다.
- Iterator는 next()함수를 이용하여 다음 멤버를 반환할 수 있음
list, tuples, string, dictionary 등이 있다.

student_list = ['Tom', 'Jack', 'Jane', 'Susan']
  
iterator_obj = iter(student_list) 
  
print(next(iterator_obj)) 
print(next(iterator_obj)) 
print(next(iterator_obj)) 
print(next(iterator_obj))

Tom
Jack
Jane
Susan

# 다음의 두 코드는 같은 역할을 수행한다..
for x in [1,2]:
    print(x)
    
for x in iter([1,2]):
    print(x)

1
2
1
2

Generator¶

List의 문제 중 하나는 그 길이가 매우 커질 수 있다는 점.
예를 들어 Python2에서 range(1000000)은 백만 개의 원소를 가지는 list. (Python3에서는 list가 아님)
- 때로는 단순히 for문을 돌리기 위해 이 데이터를 모두 생성하여 메모리에 저장하는 것은 낭비일 수 있음.
Generator는 iterator의 특별한 종류로, 각 멤버를 생성하는 방법을 저장한 후, 반복을 통해 요청될 때만 각 멤버를 한 번에 하나씩 생성한다.
Python3에서는 for문에서 range(1000000)가 generator를 통해 활용된다.
- for문 등을 이용하여 반복 가능하지만, 그 값들을 생성하는 것은 필요한 경우만 실행.
- range()자체는 generator는 아니지만 for문에서 활용될 때는 generator로 변환하여 실행됨.
Python2에서는 이와 같은 역할을 하는 xrange라 불리우는 함수가 있음

# range()를 list처럼 합치면 예상치 못한 결과가 나올 수 있음
for i in range(3) + range(3,6): print(i)

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-e5d5c0dda571> in <module>()
      1 # range()를 list처럼 합치면 예상치 못한 결과가 나올 수 있음
----> 2 for i in range(3) + range(3,6): print(i)

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'range' and 'range'

# list로 변환하여 해결하는 방안이 있음
for i in list(range(3)) + list(range(3,6)): print(i)

list(range(4)) + list(range(5))

[0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 4]

`[0, 1, 2, 3, 4]`와 `range(5)`의 차이:¶

Python3에서는 range(5)는 숫자 0-4의 수열을 생성하는 데 필요한 명령을 저장하지만, list [0, 1, 2, 3, 4]은 속해 있는 모든 값을 메모리에 저장한다.

Python2에서는 [0, 1, 2, 3, 4]와 range(5)는 같다.

# Python 3에서 range(5)로 [0,1,2,3,4]를 생성할 수 있지만, 실제로 [0,1,2,3,4]와 같은 것은 아니다.
print(range(5))

range(0, 5)

print([0,1,2,3,4])

[0, 1, 2, 3, 4]

generator 만들기¶

generator는 return 대신 yield 키워드를 이용하면 만들 수 있다.
generator의 특성상 무한한 값을 생성하는 것도 가능하다.

def even_numbers():
    n = 1
    while True:
        if (n % 2 == 0): yield n
        n += 1

even_numbers()

<generator object even_numbers at 0x00000226AC02EBA0>

g = even_numbers()
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

2
4
6

for i in even_numbers():
    print(i, end=" ")
    if (i >= 100): break  #break가 없으면 무한 루프 생성

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100

enumerate¶

enumerate을 이용하여 인덱스와 리스트의 값에 접근할 수 있다.
(index, value)로 이루어진 (generator와 매우 흡사한) iterator를 반환하여 for문 등에서 사용 가능
list로 변환하여 활용하려면 list()를 이용

student_list = ['Tom', 'Jane', 'Susie', 'Chris']
for index, value in enumerate(student_list):
    print(index, value)

0 Tom
1 Jane
2 Susie
3 Chris

enumerate(student_list)

<enumerate at 0x226ac0603f0>

seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
list(enumerate(seasons))

[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]

list의 index를 기반으로 for문을 활용하려면 크게 다음의 두 가지 방법이 있다.

두 방법은 같은 효과를 가지며 어떤 것을 활용해도 상관은 없지만 Python에서는 두 번째 방법을 많이 사용한다.

for i in range(len(some_list)):
do something(i) # not Pythonic
for i, _ in enumerate(some_list) :
do something(i) # Pythonic

zip¶

두 개 이상의 리스트를 원소 별로 합쳐서 tuple들의 iterator로 생성
- enumerate과 마찬가지로 generator와 흡사한 성질을 지님
iterator로 만들어지기 때문에 실체를 확인하려면 list()를 이용하여 list로 만들어 확인

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
zipped = zip(x, y) # iterator for [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print(zipped)

<zip object at 0x00000226AC05CDC8>

for z in zipped: print(z)

(1, 4)
(2, 5)
(3, 6)

# iterator zipped가 한 바퀴 돌았기 때문에, 빈 list가 생성된다.
print(list(zipped))

[]

# Do zip again.
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
zipped = zip(x, y) # iterator for [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print(list(zipped))

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

String, tuple, list 공통적인 기능¶

seq[i] : i번째 원소
len(seq) : 길이
seq1 + seq2 : 연결
n * seq : n번 반복
seq[start:end] : 일부
e in seq : 만약 e가 seq에 속하면 True, 아니면 False
e not in seq : 만약 e가 seq에 속하면 False, 아니면 True
for e in seq : 반복문

Sorting - 정렬¶

Python 리스트는 sort method를 이용하여 정렬 가능

x = [4, 1, 2, 3]
y = sorted(x)    # y는 [1, 2, 3, 4], x는 변하지 않음
print(x)
print(y)

[4, 1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]

x.sort()            # x가 이제 [1, 2, 3, 4]
print(x)

[1, 2, 3, 4]

응용 : 절대값 기준으로 내림차순으로 정렬

x = sorted([-4, 1, -2, 3], key=abs, reverse=True)
print(x)

[-4, 3, -2, 1]

랜덤 (random) 리스트¶

아래 예제는 0과 1사이의 임의의 실수를 랜덤하게 4번 생성하여 리스트로 만들고자 한다.

random.random()은 0과 1사이에서 uniform하게 분포된 랜덤 숫자를 반환
_는 다시 사용하지 않을 dummy variable을 표현
- x로 바꾸어도 상관없음

import random
four_uniform_randoms = [random.random() for _ in range(4)]
print(four_uniform_randoms)

[0.9867104777860155, 0.6632723071186232, 0.9218022499319692, 0.14732555413374138]

랜덤 샘플 추출 (중복 허용하지 않음)

0이상 60미만의 정수 중 중복을 허용하지 않고 6개의 랜덤 샘플을 추출

lottery_numbers = range(60)
random.sample(lottery_numbers, 6)   # 6개의 랜덤 샘플

[10, 12, 13, 23, 48, 39]

랜덤 선택 (중복 허용)

0이상 10미만의 수를 중복하용하여 4번 추출
random.choice()는 주어진 값들 중 임의의 하나의 값을 선택

four_with_replacement = [random.choice(range(10)) for _ in range(4)]
print(four_with_replacement)

[5, 7, 7, 8]

Dictionary¶

key : value 형태의 대응 관계를 나타내는 자료형
Dictionary는 list처럼 여러 원소들을 하나의 collection으로 사용
- List에서는 index를 통하여 원소에 접근하였지만, dictionary에서는 key를 통하여 접근
Dictionary의 기본 구조
- {key1: element1, key2: element2, … }
key는 일반적으로 string이나 숫자를 사용
- 예제 – 학생 이름과 점수
  - {'Tom': 92, 'Jane': 95, 'Amy': 73, 'Nick': 81}
  - 학생 이름이 key로 사용되었으며, 점수가 값으로 사용됨
dictionary는 key의 순서가 중요하지 않음(unordered)

key를 통한 접근¶

scores = {'Tom': 92, 'Jane': 95, 'Amy': 73, 'Nick': 81}

scores['Tom']

92

scores[0]  # error 발생 : index를 통해 접근할 수 없음

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-ee3bcbc05378> in <module>()
----> 1 scores[0]  # error 발생 : index를 통해 접근할 수 없음

KeyError: 0

list에서와 같이 key를 통하여 원소의 내용을 바꿀 수 있음 (mutable)

scores['Tom'] = 100
print(scores)

{'Tom': 100, 'Jane': 95, 'Amy': 73, 'Nick': 81}

기존에 'Robin'이 없으므로 새로운 원소 추가

scores['Robin'] = 50
print(scores)

{'Tom': 100, 'Jane': 95, 'Amy': 73, 'Nick': 81, 'Robin': 50}

기존의 원소 제거

del scores['Nick']
print(scores)

{'Tom': 100, 'Jane': 95, 'Amy': 73, 'Robin': 50}

유용한 method들¶

scores.keys()

dict_keys(['Tom', 'Jane', 'Amy', 'Robin'])

scores.values()

dict_values([100, 95, 73, 50])

scores.items()

dict_items([('Tom', 100), ('Jane', 95), ('Amy', 73), ('Robin', 50)])

dictionanry를 이용한 for¶

dictionary를 직접 for문에 이용하면 key를 바탕으로 for문이 실행된다.

for key in scores:
    print(key, scores[key])

Tom 100
Jane 95
Amy 73
Robin 50

비슷한 방법으로는 .keys() method를 이용할 수 있으나, 위의 방법이 더 선호되는 경향이 있음

for key in scores.keys():
    print(key, scores[key])

Tom 100
Jane 95
Amy 73
Robin 50

key와 value를 모두 필요로 할 때는 .items()를 이용한다. 따라서 위의 코드들은 아래처럼 이용하는 것이 효율적이다.

가장 활용도가 높고 효율이 좋음
list에서 enumerate()과 비슷한 역할

for k, v in scores.items():
    print(k, v)

Tom 100
Jane 95
Amy 73
Robin 50

knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():
    print(k, v)

gallahad the pure
robin the brave

만약 value만 필요하다면 key 부분은 _로 받을 수 있다.

# 점수 총합을 계산
sum_score = 0
for _, v in scores.items():
    sum_score += v
print(sum_score)

318

물론 .values()를 이용할 수도 있음

sum_score = 0
for v in scores.values():
    sum_score += v
print(sum_score)

318

구조화된 데이터를 dictionary로 표현¶

tweet = {
    "user" : "joelgrus",
    "text" : "Data Science is Awesome",
    "retweet_cout" : 100,
    "hashtags" : ["#data", "#science"]
}

tweet_keys = tweet.keys()       # sequence of keys
tweet_values = tweet.values()   # sequence of values
tweet_items = tweet.items()     # sequence of (key, values)

tweet_keys

dict_keys(['user', 'text', 'retweet_cout', 'hashtags'])

tweet_values

dict_values(['joelgrus', 'Data Science is Awesome', 100, ['#data', '#science']])

tweet_items

dict_items([('user', 'joelgrus'), ('text', 'Data Science is Awesome'), ('retweet_cout', 100), ('hashtags', ['#data', '#science'])])

"user" in tweet_keys  # True but slow

True

"user" in tweet         # True faster

True

"joelgrus" in tweet_values  #True

True

Counter¶

sequence를 dictionary와 비슷한 형태로 바꾸어 줌

from collections import Counter
c = Counter([0, 1, 2, 0])
print(c)

Counter({0: 2, 1: 1, 2: 1})

c의 결과는 다음과 같다 : Counter({0: 2, 1: 1, 2: 1})
0이 2개, 1이 1개, 2가 1개 있음을 나타냄

c2 = Counter(["a", "b", "a", "c", "b", "a"])
print(c2)

Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1})

Python Programming (7) - 데이터 시각화 (0)	2020.03.28
Python Programming (6) - 선형대수 (0)	2020.03.28
Python Programming (4) - 함수 (0)	2020.03.28
Python Programming (3) - 반복문 (0)	2020.03.28
Python Programming (2) - 조건문 (0)	2020.03.28

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5. List and Dictionary¶

List¶

List의 인덱스(index)¶

list의 slice 연산¶

list 내용 변경¶

list내의 list¶

list의 다양한 method¶

참조와 복사¶

복사의 예¶

복사의 예(2)¶

string과 list의 차이점¶

list concatenation¶

List comprehension¶

Tuple - 투플¶

Example : Tuple¶

Example : 공약수¶

for문과 list의 연계¶

Iterables¶

Generator¶

`[0, 1, 2, 3, 4]`와 `range(5)`의 차이:¶

generator 만들기¶

enumerate¶

zip¶

String, tuple, list 공통적인 기능¶

Sorting - 정렬¶

랜덤 (random) 리스트¶

Dictionary¶

key를 통한 접근¶

유용한 method들¶

dictionanry를 이용한 for¶

구조화된 데이터를 dictionary로 표현¶

Counter¶

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