pythonコンテナ(リスト、メタグループ、辞書、コレクション)の応用
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リストをスタックとして使用
リストメソッドにより、リストはスタックとして便利に使用でき、スタックは特定のデータ構造として、最初に入った要素の最後の要素が解放されます(後進先出).append()メソッドでスタックトップに要素を追加できます.インデックスを指定しないpop()メソッドで、スタックの上部から要素を解放できます.例:
リストをキューとして使用
リストをキューとして使うこともできますが、キューに最初に入った要素だけを最初に取り出します.しかし、リストをこのような目的のために使うのは効率的ではありません.リストの最後に要素を追加またはポップアップするのは速いが、リストに挿入または頭からポップアップするのは速くない(他のすべての要素が1つずつ移動しなければならないため).
リスト導出式
リスト導出式は、シーケンスからリストを作成する簡単な方法を提供します.通常、アプリケーションは、あるシーケンスの各要素にいくつかの操作を適用し、その結果を新しいリストを生成する要素として使用したり、決定された判定条件に基づいてサブシーケンスを作成したりします.
各リストの導出式は、forの後に式を付け、ゼロから複数のforまたはif句があります.戻り結果は,表現に基づいてその後のforおよびifコンテキスト環境から生成されたリストである.式でメタグループを導出するには、カッコを使用する必要があります.
ここでは、リストの各数値に3を乗算して、新しいリストを取得します.
ちょっとした遊びをしましょう
ここでは、シーケンス内の各要素について、メソッドを1つずつ呼び出します.
if句をフィルタとして使用できます.
ループやその他のテクニックについて説明します.
リスト導出式では、複雑な式またはネストされた関数を使用できます.
ネストされたリストの解析
Pythonのリストはネストすることもできます.
次の例では、3 X 4の行列のリストを示します.
次の例では、3 X 4のマトリックスリストを4 X 3リストに変換します.
次の例は、以下の方法を使用して実装することもできます.
もう1つの実装方法:
del文
del文を使用すると、値ではなくリストからインデックスで要素を削除できます.これはpop()を使用して1つの値を返すのとは異なります.del文を使用してリストから切断を削除したり、リスト全体を空にしたりすることができます(以前に説明した方法は、切断に空のリストを割り当てることです).例:
delでエンティティ変数を削除することもできます.
タプルとシーケンス
タプルは、カンマで区切られたいくつかの値で構成されます.たとえば、次のようになります.
ご覧のように、メタグループは、ネストされた構造を正しく表現するために、出力時に常にかっこ付きです.入力時にカッコがあるかないかのいずれかですが、カッコは通常必須です(メタグループがより大きな式の一部である場合).
しゅうごう
コレクションは、無秩序で重複しない要素のセットです.基本機能には、リレーショナルテストと重複要素の除去が含まれます.
集合はカッコ({})で作成できます.注意:空のコレクションを作成するには、{}ではなくset()を使用する必要があります.後者は空の辞書を作成し、次のセクションではこのデータ構造について説明します.
以下に簡単な説明を示します.
集合は、導出式もサポートします.
辞書
もう一つの非常に有用なPython内蔵データ型は辞書です.
シーケンスは連続する整数をインデックスとします.これとは異なり、辞書はキーワードをインデックスとし、キーワードは任意の可変タイプであってもよく、通常は文字列または数値を使用します.
辞書を理解する最善の方法は、無秩序なキー=>値対の集合と見なすことです.同じ辞書内で、キーワードは互いに異なる必要があります.
カッコのペアで空の辞書を作成します:{}.
これは辞書の簡単な例です.
コンストラクション関数dict()は、キー値対メタグループリストから直接辞書を構築します.一定のパターンがある場合、リストの導出式は、特定のキー値のペアを指定します.
さらに、辞書は、任意のキーと値を作成するために使用できる式辞書を導出します.
キーワードが単純な文字列の場合、キーワードパラメータを使用してキー値を指定すると便利です.
遍歴テクニック
辞書で遍歴すると、キーワードと対応する値はitems()メソッドを使用して同時に解読できます.
シーケンス内の遍歴では、インデックスの位置と対応する値はenumerate()関数を使用して同時に得ることができます.
2つ以上のシーケンスを同時に巡回するにはzip()の組合せを使用します.
シーケンスを逆方向にループするには、まずこのシーケンスを指定し、reversesd()関数を呼び出します.
シーケンスを順番に巡回するには、sorted()関数を使用してソートされたシーケンスを返します.元の値は変更されません.
リストメソッドにより、リストはスタックとして便利に使用でき、スタックは特定のデータ構造として、最初に入った要素の最後の要素が解放されます(後進先出).append()メソッドでスタックトップに要素を追加できます.インデックスを指定しないpop()メソッドで、スタックの上部から要素を解放できます.例:
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
リストをキューとして使用
リストをキューとして使うこともできますが、キューに最初に入った要素だけを最初に取り出します.しかし、リストをこのような目的のために使うのは効率的ではありません.リストの最後に要素を追加またはポップアップするのは速いが、リストに挿入または頭からポップアップするのは速くない(他のすべての要素が1つずつ移動しなければならないため).
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
リスト導出式
リスト導出式は、シーケンスからリストを作成する簡単な方法を提供します.通常、アプリケーションは、あるシーケンスの各要素にいくつかの操作を適用し、その結果を新しいリストを生成する要素として使用したり、決定された判定条件に基づいてサブシーケンスを作成したりします.
各リストの導出式は、forの後に式を付け、ゼロから複数のforまたはif句があります.戻り結果は,表現に基づいてその後のforおよびifコンテキスト環境から生成されたリストである.式でメタグループを導出するには、カッコを使用する必要があります.
ここでは、リストの各数値に3を乗算して、新しいリストを取得します.
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
ちょっとした遊びをしましょう
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
ここでは、シーケンス内の各要素について、メソッドを1つずつ呼び出します.
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
if句をフィルタとして使用できます.
>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2] [] ループやその他のテクニックについて説明します.
>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
リスト導出式では、複雑な式またはネストされた関数を使用できます.
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
ネストされたリストの解析
Pythonのリストはネストすることもできます.
次の例では、3 X 4の行列のリストを示します.
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
次の例では、3 X 4のマトリックスリストを4 X 3リストに変換します.
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
次の例は、以下の方法を使用して実装することもできます.
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
もう1つの実装方法:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
del文
del文を使用すると、値ではなくリストからインデックスで要素を削除できます.これはpop()を使用して1つの値を返すのとは異なります.del文を使用してリストから切断を削除したり、リスト全体を空にしたりすることができます(以前に説明した方法は、切断に空のリストを割り当てることです).例:
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
delでエンティティ変数を削除することもできます.
>>> del a
タプルとシーケンス
タプルは、カンマで区切られたいくつかの値で構成されます.たとえば、次のようになります.
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
ご覧のように、メタグループは、ネストされた構造を正しく表現するために、出力時に常にかっこ付きです.入力時にカッコがあるかないかのいずれかですが、カッコは通常必須です(メタグループがより大きな式の一部である場合).
しゅうごう
コレクションは、無秩序で重複しない要素のセットです.基本機能には、リレーショナルテストと重複要素の除去が含まれます.
集合はカッコ({})で作成できます.注意:空のコレクションを作成するには、{}ではなくset()を使用する必要があります.後者は空の辞書を作成し、次のセクションではこのデータ構造について説明します.
以下に簡単な説明を示します.
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # letters in either a or b
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # letters in either a or b
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
集合は、導出式もサポートします.
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
辞書
もう一つの非常に有用なPython内蔵データ型は辞書です.
シーケンスは連続する整数をインデックスとします.これとは異なり、辞書はキーワードをインデックスとし、キーワードは任意の可変タイプであってもよく、通常は文字列または数値を使用します.
辞書を理解する最善の方法は、無秩序なキー=>値対の集合と見なすことです.同じ辞書内で、キーワードは互いに異なる必要があります.
カッコのペアで空の辞書を作成します:{}.
これは辞書の簡単な例です.
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
コンストラクション関数dict()は、キー値対メタグループリストから直接辞書を構築します.一定のパターンがある場合、リストの導出式は、特定のキー値のペアを指定します.
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
さらに、辞書は、任意のキーと値を作成するために使用できる式辞書を導出します.
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
キーワードが単純な文字列の場合、キーワードパラメータを使用してキー値を指定すると便利です.
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
遍歴テクニック
辞書で遍歴すると、キーワードと対応する値はitems()メソッドを使用して同時に解読できます.
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
シーケンス内の遍歴では、インデックスの位置と対応する値はenumerate()関数を使用して同時に得ることができます.
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
2つ以上のシーケンスを同時に巡回するにはzip()の組合せを使用します.
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
シーケンスを逆方向にループするには、まずこのシーケンスを指定し、reversesd()関数を呼び出します.
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
... print(i)
...
9
7
5
3
1
シーケンスを順番に巡回するには、sorted()関数を使用してソートされたシーケンスを返します.元の値は変更されません.
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
... print(f)
...
apple
banana
orange
pear