#今回は、enumerate,zip,dict,os.path,directionary　について整理していく。

1. zipの基本

# zipでは複数のリストを同時に結び付けることができる。
list1=['東京','大阪','愛知','北海道','埼玉']#都道府県のリスト
list2=[1,2,3,4,5]#数値のリスト
for i, j in zip(list1,list2):
  print('{0}:{1}'.format(i, j))

>>>
東京:1
大阪:2
愛知:3
北海道:4
埼玉:5

2. enumerateの基本

# enumerateではインデックスとリストの中身を同時に紐つけることができる。
list1 = ['東京', '大阪', '愛知', '北海道', '埼玉'] # 都道府県のリスト
for i, j in enumerate(list1):
  print('{0}:{1}'.format(i, j))

>>>
0:東京
1:大阪
2:愛知
3:北海道
4:埼玉

3. zipとdictの組み合わせ

list1=['東京', '大阪', '愛知', '北海道', '埼玉'] # 都道府県のリスト
list2=[1, 2, 3, 4, 5] # 数値のリスト

# list1とlist2の中身について、zipで結びつけ、dictによってディレクショナリを作成する。
directionary = dict(zip(list1,list2))

print(directionary)
>>>{'東京': 1, '大阪': 2, '愛知': 3, '北海道': 4, '埼玉': 5}

4. directionary(keyとvalue)

directionary['三重'] = 6 # 要素の追加
print(directionary)

>>>
{'東京': 1, '大阪': 2, '愛知': 3, '北海道': 4, '埼玉': 5, '三重': 6}

# directionaryから要素の取得：itemsでは、keyとvalueを同時に取得することができる。
for ad_key,ad_val in directionary.items():
    print(ad_key,ad_val)

>>>
東京 1
大阪 2
愛知 3
北海道 4
埼玉 5

5. os.pathによるディレクトリ構造の作成

import os 
# データ数
num=5
# カレントディレクトリの取得
cur_directory = os.getcwd() 
#フォルダ名
folders = ["learn", "validation", "test"]
# フォルダごとのパス定義
for folder in folders:
  for i in range(num):
    print(os.path.join(cur_directory, folder, str(i) + ".py"))

>>>
/content/learn/0.py
/content/learn/1.py
/content/learn/2.py
/content/learn/3.py
/content/learn/4.py
/content/validation/0.py
/content/validation/1.py
/content/validation/2.py
/content/validation/3.py
/content/validation/4.py
/content/test/0.py
/content/test/1.py
/content/test/2.py
/content/test/3.py
/content/test/4.py

上記のフォルダ構造の定義に基づき、mkdirをすることでディレクトリ構造の実態化をすることができる。
機械学習を行う前に、大量のデータを用意し、ディレクトリを用意して格納していく必要があるが、その際に自動化を図っておく技術があると便利。