COURSE
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PROGRESS
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단원 데이터 구조화: AI 전처리 17 데이터의 규칙: 예측 로직 14 옷의 시너스: 판단 로직 1 예와 아니오: 판단 로직 6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 7 최적의 경로: 강화 로직 7 층층이 지능: 신경망 로직 7 전체 목록
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리스트 컴프리헨션으로 라벨 추출

40 P
QUESTION 13 #366
리스트 컴프리헨션을 사용하여 데이터셋의 마지막 열(판매량)만 추출하여 y 리스트를 만들어보세요.
main.py 
dataset = [[20, 70, 50], [25, 80, 80], [30, 85, 110]]

y = [row[]  row in dataset]

print(y)
실행 결과 예시 
[50, 80, 110]
INTERACTIVE SHELL Shift + Enter 로 즉시 실행

🔄 for문 vs 리스트 컴프리헨션

아래 두 코드는 동일한 결과를 만듭니다.

for문 방식:

y = []
for row in dataset:
    y.append(row[-1])

리스트 컴프리헨션 방식:

y = [row[-1] for row in dataset]

데이터가 수만 건일 때 리스트 컴프리헨션이 더 빠르고 간결합니다.