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for 반복문
리스트의 요소를 하나씩 꺼내서 처리한다. AI 학습도 본질적으로 for loop.
#for#range#리스트 컴프리헨션#필터링
왜 배우는가
데이터가 수천, 수만 개라면 하나씩 처리할 수 없다. GPT-4의 학습 데이터는 약 13조 개의 토큰이다. AI 학습(training)도 본질적으로 for loop의 반복 — 데이터를 넣고, 예측하고, 오차를 줄이는 과정을 수만 번 반복한다.
GPT-4의 학습 데이터는 약 13조 개의 토큰이다. 이 토큰들을 하나씩 처리하려면 반복문이 필수다. AI 학습(training)도 본질적으로 for loop의 반복 — 데이터를 넣고, 예측하고, 오차를 줄이는 과정을 수만 번 반복한다.
for 루프가 리스트를 순회하는 과정을 따라가보자.
코드 추적: data에서 요소를 하나씩 꺼내 len(text) > 1인 것만 clean에 추가. 결과: ['good', 'ok', 'nice']. 빈 문자열("")과 한 글자("x")는 필터링된다.
for 루프로 데이터를 하나씩 처리해보자.
enumerate()로 인덱스와 값을 동시에 꺼내고, range()로 숫자 범위를 반복하고, 리스트 컴프리헨션으로 한 줄 필터링/변환을 한다.
n % 2 == 0은 짝수 조건이다. 1~5 중 짝수는 2와 4이므로 [2, 4]가 출력된다.
| for 루프 기본 | 설명 |
|---|---|
| for x in 리스트: | 리스트의 요소를 하나씩 꺼내서 x에 넣고 실행 |
| range(n) | 0부터 n-1까지 n번 반복 (range(3) → 0, 1, 2) |
| if + for | 반복하면서 조건에 맞는 것만 처리 (필터링) |
| 자주 쓰는 패턴 | 설명 |
|---|---|
| 필터링 | for + if → 조건 맞는 데이터만 새 리스트에 추가 |
| 변환 | for로 각 요소를 다른 형태로 바꾸기 |
| 집계 | for로 순회하며 합계, 개수, 최대값 계산 |
AI 학습도 본질적으로 for loop — 데이터를 넣고 예측하고 오차를 줄이는 반복!
실기 드릴 2문항
edit실기 드릴 · 단답형
nums = [1,2,3,4,5]에서 짝수만 필터링하는 코드의 결과는?
edit실기 드릴 · 단답형
for i in range(3)은 몇 번 반복하는가?