Pythonを勉強しよう! データを管理するリストについて
Python初心者の備忘録.....
今回はよく使われるリスト型についてです。
Pythonではデータ型として「 リスト型 」と「 タプル型 」があり、どちらも一つの変数に複数の要素を格納できることが特徴です。C言語では配列が近いです。
リストの生成
リストを生成するには、以下のように記述します。
要素が整数の場合
num = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
要素が文字列の場合
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ]
空のリスト(スクエアブラケット)
fruits = [ ]
空のリスト(list()コンストラクタ)
fruits = list()
リスト要素の追加
リストに要素を追加するときは、「 append() 」、「 insert() 」メソッドを使用し、 リストに別のリストを追加するときは「 extend() 」を使用します。
また新しい要素を配列指定「 += 」して追加もできます。
append()メソッド
「 append() 」メソッドを使用することで、末尾に追加していきます。
# 空のリストを作成 fruits = list() # リストに追加 fruits.append('apple') print(fruits) # リスト末尾に追加 fruits.append('orange') print(fruits) # 出力結果 # ['apple'] # ['apple', 'orange']
出力結果より順番に追加されていることがわかります。
新しい要素を配列指定
「 += ['banana'] 」で末尾に追加していきます。
fruits = [ 'apple' , 'orange' ] # リスト最後に追加 fruits += ['banana'] print(fruits) # 出力結果 # ['apple', 'orange', 'banana']
insert()メソッド
「 insert() 」メソッドを使用することで、リストの途中に追加することができます。
そのためにはリストの途中のインデックスを知る必要があります。
リスト.insert(インデックス, 値)
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リスト先頭に追加 fruits.insert(0, 'strawberry') print(fruits) # リスト末尾に追加 fruits.insert(-1 , 'melon') print(fruits) # 出力結果 # ['strawberry', 'apple', 'orange', 'banana'] # ['strawberry', 'apple', 'orange', 'melon', 'banana']
インデックスに「 0 」を指定した場合は、リストの先頭へ挿入。「 -1 」を指定した場合は、リストの最後の要素の一つ前に挿入となります。
extend()メソッド
「 extend()メソッド 」を使用することで、別のリストを一つのリストに追加することができます。
リスト.extend(リスト)
fruits1 = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] fruits2 = [ 'strawberry' , 'melon'] # リストに追加 fruits1.extend(fruits2) print(fruits1) # 出力結果 # ['apple', 'orange', 'banana', 'strawberry', 'melon']
この他に「 extend() 」メソッドを使用せず、「 += 」でも同等の結果が得られます。
fruits1 = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] fruits2 = [ 'strawberry' , 'melon'] # リストに追加 fruits1 += fruits2 print(fruits1) # 出力結果 # ['apple', 'orange', 'banana', 'strawberry', 'melon']
リスト要素の更新
リストは「ミュータブル」で要素の変更ができます。要素を変更したい場合、[ ](スクエアブラケット)にインデックス値をつけて、直接要素にアクセスします。
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リスト最後を変更する fruits[2] = 'melon' print(fruits) # 出力結果 # ['apple', 'orange', 'melon']
リスト要素の削除
リストに要素を削除するときは、「 pop() 」、「 del 」、「 remove() 」、「 clear() 」を使用します。
pop()メソッド
リストのインデックスを指定して、リストから削除します。削除した要素は戻り値で返却されます。
インデックスで「 -1 」を指定したとき、パラメータ指定しない場合は、末尾として削除されます。
・インデックスを指定した場合
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リストの2番目'orange'を削除する delValue = fruits.pop(1) print(fruits) # 出力結果 # ['apple', 'banana']
・インデックスを指定しない場合
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リスト最後の'banana'を削除する delValue = fruits.pop() print(fruits) # 出力結果 # ['apple', 'orange']
del演算子
del演算子は、要素を削除したい場合、[ ](スクエアブラケット)にインデックス値をつけて、直接要素にアクセスします。
del [ 先頭のインデックス : 最後尾のインデックス ]
削除する先頭インデックスのみ指定した場合、そのインデックスのみ削除されます。
・先頭インデックスのみ指定した場合
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リストの'orange'を削除する del fruits[1] print(fruits) # 出力結果 # ['apple', 'banana']
・両方を指定した場合
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リストの'orange, banana'を削除する del fruits[1:3] print(fruits) # 出力結果 # ['apple']
remove()メソッド
リストから削除する場合、インデックスがわかるケースであれば、pop()やdel演算子が使用できますが、インデックス値がわからないケースもあります。そのときは「 remove() 」メソッドで要素の値を指定して削除します。
尚、リスト内に同じ要素値があった場合は、インデックス値の小さい方が削除され、インデックス値が大きい方は削除されません。
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リストの'orange'を削除する fruits.remove('orange') print(fruits) # 出力結果 # ['apple', 'banana']
clear()メソッド
本メソッドは、リスト内の要素を全て削除する時に使用します。
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リストを全削除 fruits.clear() print(fruits) # 出力結果 # []
スライスを用いた全削除
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # リストを全削除 fruits[:] = [] print(fruits) # 出力結果 # []
リスト要素を取り出す(スライス)
スライスとは、リストから新しいリストを取り出して、その取り出したリストを返すことを「 スライス 」と呼びます。
開始インデックスと終了インデックスを指定することで、リスト内のインデックス範囲を取得することができます。
終了インデックスがマイナスの場合は、リストの最後位置からの数を意味します。
・リストのスライス指定
リスト[開始インデックス:終了インデックス:ステップ数]
・サンプルコード
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' , 'lemon' , 'strawberry' , 'melon' ] # 2番目と3番目を取得 print(fruits[1:3]) # 開始インデックスが無い場合は先頭(1番目) # このスライスは1番目〜3番目を示している print(fruits[:3]) # 終了インデックスが無い場合は最後 # このスライスは5番目〜6番目を示している print(fruits[4:]) # 終了インデックスがマイナスの場合は、最後からの数 # このスライスは先頭〜後ろから3番目までを示している print(fruits[0:-2]) # 出力結果 # ['orange', 'banana'] # ['apple', 'orange', 'banana'] # ['strawberry', 'melon'] # ['apple', 'orange', 'banana', 'lemon']
リスト要素数取得
リスト要素の数は「 len() 」やNumPyライブラリの「 Numpy配列(ndarray型) 変換 」で取得することができます。
「 len() 」は二次元配列などでも可能ですが、二次元配列はリスト内のリスト数変えるため、注意が必要です。
一次元リスト
len()関数の場合
fruits = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' ] # list内の要素数を取得 lenCnt = len(fruits) print(lenCnt) # 出力結果 # 3
Numpy配列(ndarray型) 変換の場合
list型をNumpy配列(ndarray型) に変換し、sizeで要素数を取得できます。
import numpy as np fruits = ['apple' , 'orange' , 'banana'] # Numpy配列(ndarray型)に変換 ndarrayList = np.array(fruits) print(ndarrayList.size) # 出力結果 # 3
二次元リスト
len()関数の場合
二次元リストで「 len() 」を使用すると、リスト内のリスト数が取得できます。意図的にリスト数を取得する目的であれば「 len() 」使用は問題ありません。
リスト内の要素数を取得はできないため、取得したいときはループ文と「 sum() 」活用する必要があります。
fruits = [['apple' , 'orange' , 'banana'], ['lemon' , 'strawberry' , 'melon']] # list内のlist数を取得 lenCnt = len(fruits) print(lenCnt) # list内の要素数を取得 lenCnt = sum([len(item) for item in fruits]) print(lenCnt) # 出力結果 # 2 # 6
Numpy配列(ndarray型) 変換の場合
list型をNumpy配列(ndarray型) に変換し、sizeで要素数を取得できます。こちらは、多次元でも同様です。
import numpy as np fruits = [['apple' , 'orange' , 'banana'], ['lemon' , 'strawberry' , 'melon']] # Numpy配列(ndarray型)に変換 ndarrayList = np.array(fruits) print(ndarrayList.size) # 出力結果 # 6
リストのコピー
リスト変数をたの別リスト変数に代入すると、メモリアドレスも代入します。
そのため、コピー後に別リストへアクセスすると、最初のコピー元のリストまで変更されてしまいます。
そのときは、「 copy() 」メソッドを使用してコピーしましょう。このメソッドを使用することで、独立した変数をして扱うことができます。
別変数に代入した場合
fruits1 = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' , 'lemon' , 'strawberry' , 'melon' ] # fruts1リストをfruits2へ代入 fruits2 = fruits1 # fruits2の要素を変更 fruits2[0] = 'pineapple' print(fruits1) # 出力結果 # ['pineapple', 'orange', 'banana', 'lemon', 'strawberry', 'melon']
上記サンプル、リストをコピーしても別変数へコピーしたものは独立した変数とはならない。
fruits1 = [ 'apple' , 'orange' , 'banana' , 'lemon' , 'strawberry' , 'melon' ] # fruts1リストをfruits2へ代入 fruits2 = fruits1.copy() # fruits2の要素を変更 fruits2[0] = 'pineapple' print(fruits1) print(fruits2) # 出力結果 # ['apple', 'orange', 'banana', 'lemon', 'strawberry', 'melon'] #['pineapple', 'orange', 'banana', 'lemon', 'strawberry', 'melon']
上記サンプル。リストを「 copy() 」メソッドを使用することで、別変数は独立した変数として扱うことができる。
他にもリストの並べ替えに「 reverse() 」(リストの反転)、「 sort() 」(リストの並び順をソート)がありますが、ここでは説明は割愛します。