04_リストを使う
リストは、複数のデータを並べて管理し、効率的に扱うために使う。
リスト型を定義するには、角カッコ( [~] )を使う。
リストのように複数の要素を持つデータ型シーケンスと呼ぶ。
- リストの参照方法
- リスト名[要素のインデックス]
- リストの要素同士で引き算ができる
- リストの最後の要素を指定する。
- リスト名[-1]
- リストを連結することができる
- +演算子で連結をする。
- リストの要素の置き換え
- =代入演算子を使う。リスト名[インデックス] = ‘何か’
- リストの要素の削除
- del文を使う。 del リスト名[インデックス]
- Pythonのリストにはスライスという機能がある
- スライスとは、リストに入っている要素のうち、連続した複数の要素を指定する記法です。
- スライスの記法。 リスト名[最初の要素のインデックス:最後の要素のインデックス+1]
- スライスは、元のリストは変更されず、元のまま残ります。
- 左側を省略した場合は、最初の要素を指定していることになる。
- 右側を省略した場合は、最後の要素までを指定していることになる。
- リストのリスト(2次元配列)を定義することもできる。
- リストの合計
- 組み込み関数の sum()
- リストの最大値
- 組み込み関数の max()
- リストの最小値
- 組み込み関数の min()
- リストの長さを調べる
- 組み込み関数の len()
# coding: utf-8 # In[1]: tokyo_temps = [15.1, 15.4, 15.2, 15.4, 17.0, 16.9] tokyo_temps # In[6]: get_ipython().magic('matplotlib inline') # 別名を定義して、省略をして使えるようにimport import matplotlib.pyplot as plt # グラフの表示 plt.plot(tokyo_temps) # In[7]: # インデックスを指定して要素を取り出す # リスト名[要素のインデックス] tokyo_temps[0] # In[8]: # リスト要素の引き算 tokyo_temps[5] - tokyo_temps[0] # In[9]: # リストの連結をする e_tokyo_temps = [13.6, 13.5, 14.2, 14.8, 14.8] tokyo_temps2 = e_tokyo_temps + tokyo_temps tokyo_temps2 # In[10]: plt.plot(tokyo_temps2) # In[12]: # 要素を置き換える # リストの定義をする mcz = ['れに', 'あかり', 'かなこ', 'しおり', 'あやか', 'ゆきな'] mcz # 5番目の要素を書き換える。(0番目が存在するため。) mcz[5] = 'ももか' mcz # In[13]: # リストの要素を削除する. # del文を使う。 del mcz[0] mcz # In[14]: # リストのスライス記法 momotamai = mcz[1:3] momotamai # In[15]: # スライスで左側を省略した場合 mcz[:2] # In[16]: # スライスで右側を省略した場合 mcz[1:] # In[23]: # リストのリスト 2次元配列 city_temps = [ [14.8, 14.8, 15.1, 15.4, 15.2, 15.4, 17.0, 16.9] , # 東京 [10.0, 10.4, 11.5, 11.2, 10.9, 10.6, 11.8, 12.2] , # 秋田 [16.0, 15.5, 15.9, 16.4, 15.9, 15.6, 17.5, 17.1] # 熊本 ] city_temps # In[24]: # 秋田の平均気温を表示する city_temps[1] # In[25]: # 平均気温の比較 熊本の2000年と熊本の1920年の比較をする city_temps[2][7] - city_temps[2][0] # In[26]: # 3年の平均気温のグラフを描画する plt.plot(city_temps[0]) plt.plot(city_temps[1]) plt.plot(city_temps[2]) # In[27]: # リストの合計を計算する monk_fish_team = [158, 157, 163, 157, 145] sum(monk_fish_team) # In[28]: # リストの最大値 max(monk_fish_team) # In[29]: # リストの最小値 min(monk_fish_team) # In[30]: # リストの長さを調べる len(monk_fish_team) # In[31]: # 平均値を出力をする monk_sum = sum(monk_fish_team) monk_len = len(monk_fish_team) monk_mean = monk_sum / monk_len monk_mean # In[34]: # 棒グラフを表示する plt.bar([0, 1, 2, 3, 4], monk_fish_team) plt.plot([0, len(monk_fish_team)], [monk_mean, monk_mean], color = 'red') # In[ ]: