Python でタプルをマスターする: 包括的なガイド
タプルは Python の重要なデータ構造であり、順序付けされた不変のデータ コレクションを保存する便利な方法を提供します。
このブログでは、作成、スライス、メソッドなどを含む、Python のタプルに関するすべてを学びます。
早速始めましょう!?
Python のタプル
タプルはデータ項目の順序付けされたコレクションです。タプルでは、複数の項目を 1 つの変数に格納できます。
タプルは不変です。つまり、作成後に変更することはできません。
タプルの作成
タプルは丸括弧 () を使用して定義され、項目はカンマで区切られます。
タプルには、さまざまなデータ型の項目を含めることができます。
例:
tuple1 = (1,2,36,3,15) tuple2 = ("Red", "Yellow", "Blue") tuple3 = (1, "John",12, 5.3) print(tuple1) # (1, 2, 36, 3, 15) print(tuple2) # ('Red', 'Yellow', 'Blue') print(tuple3) # (1, 'John', 12, 5.3)
単一項目タプル
1 つの項目を含むタプルを作成するには、項目の後にカンマを追加します。カンマがないと、Python はそれを整数型として扱います。
例:
tuple1 = (1) # This is an integer. print(type(tuple1)) # <class 'int'> tuple2 = (1,) # This is a tuple. print(type(tuple2)) # <class 'tuple'>
タプルの長さ
len() 関数を使用して、タプルの長さ (タプル内の項目の数) を見つけることができます。
例:
tuple1 = (1,2,36,3,15) lengthOfTuple = len(tuple1) print(lengthOfTuple) # 5
タプル項目へのアクセス
インデックスを使用してタプル項目/要素にアクセスできます。各要素には独自のインデックスがあります。
インデックス付けは、最初の要素は 0、2 番目の要素は 1 から始まります。
例:
fruits = ("Orange", "Apple", "Banana") print(fruits[0]) # Orange print(fruits[1]) # Apple print(fruits[2]) # Banana
タプルの末尾から要素にアクセスすることもできます (最後の要素の場合は -1、最後から 2 番目の要素の場合は -2 など)。これは ネガティブ インデックス と呼ばれます。
例:
fruits = ("Orange", "Apple", "Banana") print(fruits[-1]) # Banana print(fruits[-2]) # Apple print(fruits[-3]) # Orange # for understanding, you can consider this as fruits[len(fruits)-3]
タプルに項目が存在するかどうかを確認します
in キーワードを使用して、要素がタプルに存在するかどうかを確認できます。
例 1:
fruits = ("Orange", "Apple", "Banana") if "Orange" in fruits: print("Orange is in the tuple.") else: print("Orange is not in the tuple.") #Output: Orange is in the tuple.
例 2:
numbers = (1, 57, 13) if 7 in numbers: print("7 is in the tuple.") else: print("7 is not in the tuple.") # Output: 7 is not in the tuple.
タプルのスライス
start、end、jump(skip) パラメータを指定することで、タプル項目の範囲を取得できます。
構文:
tupleName[start : end : jumpIndex]
注: ジャンプインデックスはオプションです。
例 1:
# Printing elements within a particular range numbers = (1, 57, 13, 6, 18, 54) # using positive indexes(this will print the items starting from index 2 and ending at index 4 i.e. (5-1)) print(numbers[2:5]) # using negative indexes(this will print the items starting from index -5 and ending at index -3 i.e. (-2-1)) print(numbers[-5:-2])
出力:
(13, 6, 18) (57, 13, 6)
例 2:
終了インデックスが指定されていない場合、インタープリターは最後まですべての値を出力します。
# Printing all elements from a given index to till the end numbers = (1, 57, 13, 6, 18, 54) # using positive indexes print(numbers[2:]) # using negative indexes print(numbers[-5:])
出力:
(13, 6, 18, 54) (57, 13, 6, 18, 54)
例 3:
開始インデックスが指定されていない場合、インタープリタは開始インデックスから指定された終了インデックスまでのすべての値を出力します。
# Printing all elements from start to a given index numbers = (1, 57, 13, 6, 18, 54) #using positive indexes print(numbers[:4]) #using negative indexes print(numbers[:-2])
出力:
(1, 57, 13, 6) (1, 57, 13, 6)
例 4:
ジャンプインデックスを指定すると、代替値を出力できます。
# Printing alternate values numbers = (1, 57, 13, 6, 18, 54) # using positive indexes(here start and end indexes are not given and 2 is jump index.) print(numbers[::2]) # using negative indexes(here start index is -2, end index is not given and 2 is jump index.) print(numbers[-2::2])
出力:
(1, 13, 18) (18)
タプルの操作
タプルは不変であるため、項目を追加、削除、変更することはできません。ただし、タプルを リスト に変換し、リストを変更して、タプルに戻すことはできます。
例:
tuple1 = (1,2,36,3,15) tuple2 = ("Red", "Yellow", "Blue") tuple3 = (1, "John",12, 5.3) print(tuple1) # (1, 2, 36, 3, 15) print(tuple2) # ('Red', 'Yellow', 'Blue') print(tuple3) # (1, 'John', 12, 5.3)
タプルの連結
演算子を使用して 2 つのタプルを結合できます。
例:
tuple1 = (1) # This is an integer. print(type(tuple1)) # <class 'int'> tuple2 = (1,) # This is a tuple. print(type(tuple2)) # <class 'tuple'>
出力:
tuple1 = (1,2,36,3,15) lengthOfTuple = len(tuple1) print(lengthOfTuple) # 5
タプルメソッド
タプルには次の組み込みメソッドがあります:
カウント()
このメソッドは、タプル内に要素が出現する回数を返します。
構文:
fruits = ("Orange", "Apple", "Banana") print(fruits[0]) # Orange print(fruits[1]) # Apple print(fruits[2]) # Banana
例:
fruits = ("Orange", "Apple", "Banana") print(fruits[-1]) # Banana print(fruits[-2]) # Apple print(fruits[-3]) # Orange # for understanding, you can consider this as fruits[len(fruits)-3]
索引()
このメソッドは、タプルから指定された要素の最初の出現を返します。
注: タプル内に要素が見つからない場合、このメソッドは ValueError を生成します。
例:
fruits = ("Orange", "Apple", "Banana") if "Orange" in fruits: print("Orange is in the tuple.") else: print("Orange is not in the tuple.") #Output: Orange is in the tuple.
検索の 開始インデックス を指定できます。例:
numbers = (1, 57, 13) if 7 in numbers: print("7 is in the tuple.") else: print("7 is not in the tuple.") # Output: 7 is not in the tuple.
今日はここまでです。
お役に立てば幸いです。
読んでいただきありがとうございます。
言語を学習中に Python の詳細なメモを作成しました。これらはわずか $1 で入手できます。ここから入手してください: 今すぐダウンロード
このようなコンテンツをさらにご覧になりたい場合は、ここをクリックしてください。
X(Twitter) で私をフォローして、毎日の Web 開発のヒントを入手してください。
コーディングを続けてください!!
以上がPython でタプルをマスターする: 包括的なガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
