データ構造
Pythonのデータ構造には、リスト型、タプル型、集合型、辞書型があります。これらは基本的に、数値や文字列などの一つ一つのデータを一つのまとまったデータとして扱うことができます。
リスト型
リスト型はいわゆる配列で、一度に多くの連続したデータを扱うことができます。また、メソッドを扱うことで、要素の追加や削除、検索やカウントなどの様々な操作を行うことができます。
リスト型のメソッド
リスト型のメソッドでは、追加や削除、検索や集計、並び替え、複製などの操作を行うことができます。
append
appendは要素を追加することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.append("f")
data
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
appendで、リスト型の要素を追加すると、二次元配列になります。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.append(["f","g"])
data
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ['f', 'g']]
extend
extendは、リストに別のリストを追加することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.extend(["f","g"])
data
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
insert
insertはインデックスを指定することで、要素を追加することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.insert(2, "data02")
data
['a', 'b', 'data02', 'c', 'd', 'e']
remove
removeは、指定した要素を削除することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.remove("c")
data
['a', 'b', 'd', 'e']
pop
popは、指定したインデックスの要素を削除することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.pop(2)
data
['a', 'b', 'd', 'e']
特にインデックスを指定しなければ、最後の要素が削除されます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.pop()
data
['a', 'b', 'c', 'd']
clear
clearは、リストの要素全てを削除することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.clear()
data
[]
index
indexは、指定した要素のインデックスを返します。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.index("d")
3
また、要素とインデックスの範囲を指定することでインデックスを返すこともできます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.index("d",0,4)
3
count
countは、指定した要素の数を集計します。
data = ["a","b","b","c","c","c"]
data.count("c")
3
sort
sortは、要素を順番に並び替えます。
data = [3,5,4,1,2]
data.sort()
data
[1, 2, 3, 4, 5]
reverse=Trueを指定すると、大きい順に並び替えをします。
data = [3,5,4,1,2]
data.sort(reverse=True)
data
[5, 4, 3, 2, 1]
reverse
reverseは、リストの並びを反転させます。
data = ["a","b","c","d","e"]
data.reverse()
data
['e', 'd', 'c', 'b', 'a']
copy
copyは、リストを複製することができます。
data01 = ["a","b","c","d","e"]
data02 = data01.copy()
data02
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
スタック
pythonでは、リストをappendとpopを使うことでスタックとして使うことができます。スタックとは、データの追加を末尾から行い、データの取り出しも末尾の新しいデータから行うという処理を言います。
stack = [1,2,3,4,5]
stack.append(6)
stack
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
stack.append(7)
stack
[1, 2, 3, 4, 5, 7]
stack.pop()
stack
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
stack.pop()
stack
[1, 2, 3, 4, 5]
キュー
pythonでは、collections.dequeのappendとpopleftを使うことでキューとして機能させることもできます。キューとは、データの追加は末尾から行い、データの取り出しは先頭の一番古いデータを取り出す処理を言います。
from collections import deque
queue = deque([1,2,3,4,5])
queue.append(6)
queue
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6])
queue.append(7)
queue
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
queue.popleft()
queue
deque([2, 3, 4, 5, 6, 7])
queue.popleft()
queue
deque([3, 4, 5, 6, 7])
内包表記
内包表記を使うと、for文でリストを生成するよりも簡潔にプログラムを書くことができます。
data = [x**2 for x in range(10)]
data
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
内包表記の他に以下のようなラムダ式でも簡潔に書くことができます。
data = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
data
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
for節以外にもif節などの条件式(三項演算子)で要素選択することもできます。
combination = [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
combination
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
del文
del文は基本的には、リストのインデックスを指定することで要素を削除することができます。
data = ["a","b","c","d","e"]
del data[0]
data
['b', 'c', 'd', 'e']
スライスを使用してある範囲を削除することもできます。
del data[1:3]
data
['b', 'e']
スライスで、全てのデータを削除することもできます。
del data[:]
data
[]
タプル型
タプル型は、リスト型と似ていますが、不変型なので、データの変更、削除などの操作を行うことができません。
タプルの生成
タプルは、括弧（）で囲むことで生成できます。
data = ("a","b","c","d","e")
data
('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
タプル型のメソッド
タプルでは、変更や削除などのメソッドは使用できませんが、countやindexなどは使用できます。
count
countは、指定した要素を集計します。
data = ("a","b","b","c","c","c")
data.count("c")
3
index
indexは、指定した要素のインデックスを返します。
data = ("a","b","c","d","e")
data.index("e")
4
all
allは、全ての値があればTrue、そうでなければFalseの値を返します。
data = ("a","b","c","d","e")
all(data)
True
any
allは、いずれかの値があればTrue、そうでなければFalseの値を返します。
data = ("a","b","c","d","e")
any(data)
True
enumerate
enumerateを使うと、リストのインデックスを取得することができます。
data = ("a","b","c","d","e")
enumerate(data)
for i, j in enumerate(data):
print('{0}:{1}'.format(i, j))
0:a
1:b
2:c
3:d
4:e
len
lenは、データの数を数えます。
data = ("a","b","c","d","e")
len(data)
5
max
maxは、データのうち、最大値を返します。
data = (1,2,3,4,5)
max(data)
5
min
minは、データのうち最小値を返します。
data = (1,2,3,4,5)
min(data)
1
sorted
sortedは、データを並び替えた値を返します。
data = (3,1,4,5,2)
sorted(data)
[1, 2, 3, 4, 5]
sum
sumは、データの総和を計算します。
data = (1,2,3,4,5)
sum(data)
15
tuple
tupleは、リストで書かれた形式をタプルに変換します。
data = tuple([1,2,3,4,5])
type(data)
tuple
集合型
集合型は、重複する要素を持たず、順序付けされない要素の集まります。また、集合型は、和、積、差、対称差と言った集合演算を行うことができます。
集合の生成
集合を生成するには、主に波括弧、set()関数、集合内包表記によって生成することができます。
波括弧{}で生成
一般的に、集合を生成するときは、波括弧{}で生成します。以下のように同じ数値は、小数点が表記されていても、集合を生成した時には、一つの要素としてまとめられます。
data = {1,1,2,2,2.00,3,3,3,4.00,4,4.000,4}
data
{1, 2, 3, 4.0}
set()関数で生成（リスト）
set()関数で集合を生成することもできます。以下の例では、最初にリスト型を生成し、その後、set()関数を使用して集合型を生成しています。
data = [1,2,3,4,5]
type(data)
list
data = set(data)
type(data)
set
set()関数で生成（辞書）
set()関数では、辞書型も集合型にすることができます。data01で辞書型を生成し、keysやvalues、itemsなどを指定することで集合型を生成することができます。
data01 = {"cat":10, "dog":15, "fish":100}
data02 = set(data01.keys())
data03 = set(data01.values())
data04 = set(data01.items())
data01
{'cat': 10, 'dog': 15, 'fish': 100}
data02には、keysを指定してキーワードを集合型として生成しています。
data02
{'cat', 'dog', 'fish'}
data03には、valuesを指定して、値を集合型として生成しています。
data03
{10, 15, 100}
data04には、itemsを指定して、キーワードと値の両方を集合型にしています。
data04
{('cat', 10), ('dog', 15), ('fish', 100)}
集合内包表記で生成
内包表記を使用することで、ある関数で生成された値を集合型にすることもできます。
data = {i**2 for i in range(5)}
data
{0, 1, 4, 9, 16}
集合の操作
集合型も追加や削除といった操作をすることができます。
add
addは、末尾に要素を追加することができます。
data = {1,2,3,4,5}
data.add(6)
data
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
remove
removeは、要素をしてすることで削除することができます。
data = {1,2,3,4,5}
data.remove(5)
data
{1, 2, 3, 4}
discard
discardもremoveと同様に要素を指定して削除することができます。
data = {1,2,3,4,5}
data.discard(5)
data
{1, 2, 3, 4}
指定した要素がない場合は特に何も処理されず、エラーも出ません。
data.discard(6)
data
{1, 2, 3, 4}
pop
popは、先頭のデータを削除します。
data01 = {1,2,3,4,5}
data02 = data01.pop()
data01
{2, 3, 4, 5}
また、削除した要素を返します。
data02
1
clear
clearは、全ての要素を削除します。
data = {1,2,3,4,5}
data.clear()
data
set()
集合演算
集合型では、和、積、差、対称差などの集合演算を扱うことができます。
和集合
和集合は、データAにもデータBにも含まれるという意味になります。
data01 = {1,2,3}
data02 = {3,4,5}
union = data01 | data02
union
{1, 2, 3, 4, 5}
積集合
積集合は、データAとデータBに共通するデータを表示します。
data01 = {1,2,3}
data02 = {3,4,5}
intersection = data01 & data02
intersection
{3}
差集合
差集合は、グループAとグループBがあった時、グループAのみに含まれているデータを表示します。
data01 = {1,2,3}
data02 = {3,4,5}
difference = data01 - data02
difference
{1, 2}
対称差集合
対称差集合は、グループAもしくはグループBのみに含まれているデータを表示します。
data01 = {1,2,3}
data02 = {3,4,5}
symmetric = data01 ^ data02
symmetric
{1, 2, 4, 5}
辞書型
辞書の生成
辞書型はkeyとvalueが組み合わせとなっているデータ型で、keyを使って、valueを呼び出したりすることができます。
辞書型は、波括弧、dict()関数、辞書内包表記などによって生成することができます。
波括弧{}で辞書を生成
辞書を作る時は、波括弧{}で囲み、keyとvalueの組み合わせで生成します。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01
{'兎': 150, '犬': 200, '猫': 100}
dict()で辞書を生成
dict()関数を使用すると以下のように辞書を生成することができます。
dict01 = dict(猫=100,犬=200,兎=150)
dict01
{'兎': 150, '犬': 200, '猫': 100}
辞書内包表記で生成
リスト型であらかじめ、keyとvalueを用意しておくことで、辞書内包表記でも辞書型を生成できます。
keys = ['犬', '猫', '兎']
values = [100, 200, 150]
dict01 = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
dict01
{'兎': 150, '犬': 100, '猫': 200}
辞書の操作
辞書の操作では、データの取り出しや、書換え、追加などの操作を行えます。
特定の値を出力
keyを指定することで、valueを取り出すことができます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01["犬"]
200
特定の値を書換え
keyを指定して、valueを入れることで値を書き換えることができます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01["犬"] = 2000
dict01
{'兎': 150, '犬': 2000, '猫': 100}
新たなキーと値を追加
新しいkeyを指定して、valueを入れることで、辞書にキーと値を追加することができます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01["金魚"] = 500
dict01
{'兎': 150, '犬': 200, '猫': 100, '金魚': 500}
辞書のメソッド
辞書のメソッドには、keys、values、itemsなどのデータを取り出すものと、updateのようなデータの更新を行うことができものがあります。
keys
keysを使用すると、キーのみを取り出すことができます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01.keys()
dict_keys(['猫', '犬', '兎'])
values
valuesを使用すると、値のみを取り出すことができます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01.values()
dict_values([100, 200, 150])
items
itemsを使用すると、キーと値を取り出すことができます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict01.items()
dict_items([('猫', 100), ('犬', 200), ('兎', 150)])
update
updateを使用すると、すでにあるキーは値が更新され、新しいキーはキーと値が追加されます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
dict02 = {"兎":250,"豚":120,"鶏":240}
dict01.update(dict02)
dict01
{'兎': 250, '犬': 200, '猫': 100, '豚': 120, '鶏': 240}
ループ
ループ処理の中でも、辞書型やnumerate、zip、reversed、sortedなどを使用すると便利に処理を行えます。
items
辞書型のループ処理を行う場合に、itemsを使用すると、キーと値を両方取り出しながら処理を行えます。
dict01 = {"猫":100,"犬":200,"兎":150}
for i, j in dict01.items():
print(i, j)
猫 100
犬 200
兎 150
enumerate
enumerateは、リスト型のインデックスを取得しながらループ処理を行うことができます。
for i, j in enumerate(["猫","犬","兎"]):
print(i, j)
0 猫
1 犬
2 兎
zip
zipは二つ以上のリスト型を組み合わせてループ処理を行う時に使用します。
animals = ["猫","犬","兎"]
images = ["気まま","賢い","寂しがり屋"]
for i, j in zip(animals, images):
print('{0}は、どんな印象ですか? {0}は{1}な印象です。'.format(i, j))
猫は、どんな印象ですか? 猫は気ままな印象です。
犬は、どんな印象ですか? 犬は賢いな印象です。
兎は、どんな印象ですか? 兎は寂しがり屋な印象です。
reversed
reversedを使用すると、出力結果を反転して出力することができます。
for i in reversed(range(0, 10)):
print(i)
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
sorted
sortedを使用すると、処理するリスト型のデータを順番に並び替えて、新しいリストを作ります。
box = ['赤', '白', '黒', '黒', '白', '赤']
for i in sorted(set(box)):
print(i)
白
赤
黒
条件
条件処理は、if文以外にも、inやis、比較の連結、andやorなどがあります。
in および not in
inはあるリストなどに指定した要素があるかどうかを判定します。ある場合は、True、そうでなければFalseを返します。
box = ['赤', '白', '黒', '黒', '白', '赤']
x = '赤' in box
print(x)
True
not inは、ない場合にTrue、そうでない場合に、Falseを返します。
box = ['赤', '白', '黒', '黒', '白', '赤']
x = '赤' not in box
print(x)
False
is および is not
isは、ある変数の中身が一致しているかどうかを判定します。一致している場合は、True、そうでなければFalseを返します。
box = 2
x = 2 is box
print(x)
True
is notの場合は、一致していなければTrue、そうでなければFalseを返します。
box = 2
x = 2 is not box
print(x)
False
比較の連結
比較演算子は、連結して条件を増やすことができます。
int01 = 10
int02 = 20
int03 = 20
x = int01 < int02 == int03
print(x)
True
and と or
andとorは、それぞれ、orの場合、左が「真」の場合、左の値を返し、左が「偽」の場合、右の値を返します。andの場合、左が「真」の場合、右の値を返し、左が「偽」の場合、左の値を返します。
string1 = ''
string2 = 'こんにちは'
string3 = 'さようなら'
non_null = string1 or string2 or string3
print(non_null)
こんにちは
x = 100
y = x == 100 and x > 50 and x < 200
print(y)
True