<jupyter_start><jupyter_text>제어문- 결과값이 true(참)이거나 false(거짓)이 나오는 경우에 사용- true(조건에 대한 결과가 일치함) / false(조건에 대한 결과가 불일치)- 구문구성 (if 조건 true 일때 할 작업 false 일때 할 작업)- 단, 파이썬,자바,C 등의 언어에 따라 구문구성의 문법이 다를 뿐if 조건문:    수행할 문장1    수행할 문장2    ...else:    수행할 문장A    수행할 문장B    ... 반복문(for)- 프로그램 언어에 따라 for 구문은 다름- 파이썬에서는 숫자값이 생성되면서 할당 할때는      for 변수 in range(숫자) :     파이썬 2 와 3 버전에서 해당 구문이 다름- 리스트 자료에 있는 값을 직접 할당 할 때는     for 변수 in zip (자료1, 자료2)<jupyter_code>number = [2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3]

# 사용자가 입력한 숫자가 number에 있는지를 확인
x = 3
if x in number:
    print('정답')
else:
    print('오답')
number = [2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3]
x = 3
for y in number:
    if x != y:
        print('xxx')
        break
    else:
        print('ooo')
        break
# 사용자가 입력한 숫자가 number에 있는지를 확인
# if ~ in이 없을때

number = [2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3]
x = 3; sw = 0
for y in number:
    sw = 1
#     if x != y:
#         print('xxx')
#         break
#     else:
#         print('ooo')
#         break
txt - ['xxx', 'ooo']
txt[sw]
# 중복제거한 단일 집합을 만들어 봅시다
# 그 숫자값이 몇 번 나왔나

number = [2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3]

unique = set(number)
print(unique)
x = 3
cnt = 0
if x in unique:
    cnt = cnt + 1
print(cnt)
number = [2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3,2,3,2,3,25,3]

unique = list(set(number))
print(unique)
print(type(unique))

unique = ['사과', '배', '귤']
cntList = []
for i in number:
    count = 0
    for j in number:
        if i == j:
            count += 1    # count = count + 1
    cntList.append(count)
print('------------------')
print(cntList)

for result in zip(unique, cntList):
    print(result)
aa = unique, cntList
aa

t1 = aa[0][0], aa[1][0]
t2 = aa[0][1], aa[1][1]
t3 = aa[0][2], aa[1][2]

xxx = t1, t2, t3
xxx<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1855845629965948, 'fraction_numerical': 0.07945516458569807, 'mean_word_length': 2.612704918032787, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '299198', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1064, 'n_tokens_neox': 1233, 'n_words': 231, 'path': 'Python/Day2/.ipynb_checkpoints/3.if_for-checkpoint.ipynb', 'repo_name': 'min9288/Multicampus', 'size': '1762'}