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ゆずまの○○日記がシンプルでいいと思います!

プログラミング、英語、将棋、健康を中心に書いていこうと思ってます。

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
  • 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[ ]: