この記事は90%～100％ChatGPTで作られています。
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Pythonのリスト、辞書、タプルの使い方
Pythonでよく使われるデータ構造にリスト、辞書、タプルがあります。それぞれの使い方をソースコード例とともに解説していきましょう。
リストの使い方
リストは、複数の要素をまとめて扱うためのデータ構造です。リストは角括弧[]で要素を囲み、要素間はカンマで区切ります。
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fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(fruits) |
出力結果
['apple', 'banana', 'cherry']
リストの要素にアクセスするには、インデックス番号を使います。インデックス番号は0から始まります。
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1 2 |
print(fruits[1]) |
出力結果
banana
リストに要素を追加するには、append()メソッドを使います。
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fruits.append('orange') print(fruits) |
出力結果
['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
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辞書の使い方
辞書は、キーと値のペアを保持するデータ構造です。辞書は波括弧{}で要素を囲み、キーと値はコロンで区切り、ペア間はカンマで区切ります。
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person = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'} print(person) |
出力結果
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
辞書の値にアクセスするには、キーを使います。
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1 2 |
print(person['name']) |
出力結果
Alice
辞書に要素を追加するには、新しいキーと値のペアを指定します。
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person['job'] = 'Engineer' print(person) |
出力結果
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York', 'job': 'Engineer'}
タプルの使い方
タプルは、リストと似ていますが、一度作成されると要素の変更ができないイミュータブルなデータ構造です。タプルは丸括弧()で要素を囲み、要素間はカンマで区切ります。
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colors = ('red', 'green', 'blue') print(colors) |
出力結果
('red', 'green', 'blue')
タプルの要素にアクセスするには、インデックス番号を使います。
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print(colors[2]) |
出力結果
blue
タプルの要素を変更しようとすると、エラーが発生します。
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1 2 |
# colors[0] = 'yellow' # This will raise an error |
ポイント
リスト、辞書、タプルの応用例
それぞれのデータ構造を使った応用例を紹介します。
リストの応用例
リストを使って、数値のリストから偶数のみを抽出しましょう。
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1 2 3 4 |
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0] print(even_numbers) |
出力結果
[2, 4, 6, 8]
辞書の応用例
辞書を使って、複数の人物の情報を管理し、年齢の合計を計算しましょう。
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people = [ {'name': 'Alice', 'age': 30}, {'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'age': 45} ] total_age = sum([person['age'] for person in people]) print(total_age) |
出力結果
100
タプルの応用例
タプルを使って、都市の名前と人口のペアを管理し、最も人口の多い都市を見つけましょう。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
cities = [ ('New York', 8600000), ('Los Angeles', 4000000), ('Chicago', 2700000), ('Houston', 2300000) ] most_populous_city = max(cities, key=lambda x: x[1]) print(most_populous_city) |
出力結果
('New York', 8600000)
まとめ
以上で、Pythonのリスト、辞書、タプルの使い方を解説しました。それぞれのデータ構造を適切に使い分けることで、効率的なコードを書くことができます。
これで、リスト、辞書、タプルの応用例を学びました。これらのデータ構造をうまく使いこなすことで、様々な問題を解決できるでしょう。
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