Pythonビルトインデータ構造の包括的なガイド-AnalyticsVidhya

導入

Pythonは、特にデータサイエンスと生成AIにおいて、プログラミング言語として優れています。大規模なデータセットを処理する場合、効率的なデータ操作（ストレージ、管理、アクセス）が重要です。以前に、数字と文字列とそのメモリ表現をカバーしてきました（前の記事へのリンク）。この記事では、Pythonの組み込みデータ構造と、可変性と不変のオブジェクトの区別を掘り下げています。

重要な概念

• Pythonの強み： Pythonの汎用性は、データサイエンスと生成AIアプリケーションに輝いています。
• データ構造の概要：このセクションでは、ビルトインデータ構造について説明します。
• リスト：多様なデータ型を保持できる可変性のある動的配列。広範な操作方法を提供します。
• 配列対リスト：配列は均一（同じデータ型）およびメモリ効率です。リストは、混合データ型により柔軟性が向上します。
• タプル：不変のシーケンス。リストよりも高速かつメモリ効率が高くなります。不変のコレクションに最適です。
• 辞書：キー価値のペア。可変で非常に用途が広い。複雑なデータのカウント、逆転、メモ、ソートなどのタスクに役立ちます。

目次

• Pythonの組み込みデータ構造とは何ですか？
• A.リストの操作
  • リストリテラル
  • 作成のリスト
  • Pythonの配列
  • 配列対リスト（動的配列）
  • スライシングでリストを逆にします
  • トラバーサル方法をリストします
  • リストと多様なデータ型
  • reverse()でリストを逆転させる
  • reversed()関数
  • インプレース方法
  • リストとリストのコンテンツの変更を置き換えます
  • スライスを使用してリストをコピーします
  • copy()を使用してリストをコピーする
  • deepcopy()を使用してリストをコピーする
  • との連結をリストします オペレーター
  • range()でリストを生成する
  • 包含をリストします
  • リストのif的にネストされています
  • ネストされたリストの平ら
  • スペース分離数値を整数リストに変換します
  • リストをリストのリストに組み合わせます
  • タプルのリストをリストのリストに変換します
• B.タプルとの作業
  • タプルのリテラル
  • リスト対タプル：比較
  • パフォーマンス：速度とメモリ
  • エラー処理
  • 複数の値を返して割り当てます
  • 発電機を使用したタプル作成
  • zip()機能を使用して機能します
• C.辞書の操作
  • 辞書リテラル
  • ネストされた辞書（JSON）
  • ネストされた辞書にキー価値のペアを追加します
  • ネストされた辞書からキー価値のペアを削除します
  • カウンターとしての辞書
  • 辞書の反転
  • メモ化されたフィボナッチ
  • sorted()を使用した複雑な繰り返しを並べ替える
  • .get()および.setdefault()でデフォルト値を定義する
  • 辞書を**とマージする
  • zip()で辞書を作成する
  • 辞書の概念
  • 既存の辞書から辞書を作成します
• D.セットを操作します
  • リテラルを設定します
  • セットを使用してリストから複製を削除します
  • 操作を設定します
  • isdisjoint() 、 issubset() 、 issuperset()
  • 包含を設定します
  • 冷凍セットでの操作
• よくある質問

Pythonの組み込みデータ構造とは何ですか？

データ構造は、効率的なアクセスと操作のためにデータを整理および保存します。この記事では、Pythonの組み込みデータ構造：リスト、配列、タプル、辞書、セット、フローズンセットについて説明します。

コンパニオンPythonノートブック（ノートブックへのリンク）は、簡単な構文リファレンスとして機能します。

A.リストの操作

リストリテラル

リストは、角括弧内にさまざまなデータ型のアイテムを保存するPythonデータ型[]に組み込まれており、コンマで区切られています。それらは動的な配列であり、そのサイズが変わる可能性があることを意味します。

（コンテンツの残りの部分は、文章を言い換え、同義語を使用して、元の意味を維持し、画像の配置を変更せずに維持しながら、同義語を使用して同義語を使用します。）

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