Pythonリストとは何ですか？それらを効果的に使用するにはどうすればよいですか？

Pythonリストとは何ですか？それらを効果的に使用するにはどうすればよいですか？

Pythonリストは、注文され、変動可能な（変更可能な）アイテムのシーケンスです。 これは、次のことを意味します。追加された最初の要素は、常にインデックス0、インデックス1で2番目などです。 これは、タプル（不変）のような他のシーケンスタイプとは対照的です。

• シーケンス：リストはシーケンスの一種です。つまり、インデックス（位置）を使用して個々の要素にアクセスできます（位置）。リストは、正方形の括弧を使用して作成され、アイテムはコンマで区切られています：
要素へのアクセス：

インデックス作成を使用して要素にアクセスします。 インデックス作成は0から始まることを忘れないでください：

負のインデックス付けにより、端からアクセスできます：

1. []

   スライシング：

   my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
   empty_list = []

   リストの部分を抽出します：

2. first_element = my_list[0]  # 1
   third_element = my_list[2] # "hello"

   <操作：

   last_element = my_list[-1] # True

3. ：アイテムを最後に追加します。

   ：特定のインデックスにアイテムを挿入します。項目。

   sublist = my_list[1:4]  # [2, "hello", 3.14] (elements from index 1 up to, but not including, 4)

4. ：特定のインデックスでアイテムを削除して返す（デフォルトは最後の要素です）。表示されます。

   ：リストを所定の位置に並べ替えます。

   • ：<リスト？append(item) ​​
   • insert(index, item)
   • 反復中にリストを変更します。 一般に、リストのコピーを反復するか、リストの概念を使用する方が安全です。

     my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
     empty_list = []

   • 誤ったインデックス作成：my_list[10]リストの境界外の要素にアクセスする（例：リストに5つの要素しかない場合）はIndexError。 コピーされたリスト内の要素の変更は、これらの要素が変動可能なオブジェクト（他のリストと同様）である場合、元のリストにも影響します。 これを回避するために、深いコピーの
   メソッドまたは
   • モジュールからのメソッドまたは関数を使用してください。my_list_copy = my_list大規模なリストでの非効率的な操作：copy()のような操作は比較的効率的ですが、大きなリストの中央に繰り返される挿入または削除は遅くなる可能性があります。 特定のタスクには、より効率的なデータ構造（copy.deepcopy()>など）の使用を検討してください。copy
   • 空のリストをチェックしません：などにアクセスするなど）、常にappend()。セット？collections.deque

   要するに、

   リスト：変更できる注文されたコレクションが必要なときに使用します。 また、リストよりもメモリ効率がわずかになります。
   • セット：
   ユニークなアイテムのコレクションと注文のコレクションが必要なときに使用しません。 <ループ。
   ジェネレーター式：
   1. リストの概念に似ていますが、リスト全体を一度に作成するのではなく、オンデマンドで値を生成します。 これは、メモリに収まらない非常に大きなデータセットにとって重要です。

      my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
      empty_list = []

   numpyアレイ：
   2. 大きなデータセット上の数値計算の場合、numpyアレイはPythonリストよりもはるかに効率的です。 彼らはベクトル化された操作と最適化されたメモリ管理を提供します。

      メモリマッピング：

      利用可能なRAMを超える非常に大きなデータセットの場合、メモリマッピングはメモリのようにディスク上のファイルを操作できます。両端）または実行する特定の操作に応じて他のライブラリ。

      first_element = my_list[0]  # 1
      third_element = my_list[2] # "hello"

   3. プロファイリング：
   これらの手法を理解し、一般的な落とし穴を避けることにより、かなりの量のデータを扱う場合でも、Pythonリストを効果的に連携することができます。

   以上がPythonリストとは何ですか？それらを効果的に使用するにはどうすればよいですか？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。