Pythonにおける配列の扱い方

Pythonでの「配列」という用語は、しばしば混乱を招くことがあります。Pythonにはいくつかの配列に関するデータ構造があり、それぞれ異なる用途に適しています。

Table of Contents

Pythonにおける４つの配列の種類

リスト (List): Pythonで最も一般的な配列型のデータ構造です。リストは異なるデータ型の要素を格納でき、変更可能（mutable）です。要素の追加、削除、変更が容易にできます。
タプル (Tuple): タプルも配列型のデータ構造ですが、リストとは異なり変更不可能（immutable）です。つまり、作成後にその内容を変更することはできません。
配列モジュール (array module): Pythonの標準ライブラリに含まれるarrayモジュールは、リストに似ていますが、すべての要素が同じデータ型でなければならないという制限があります。これはメモリ効率が良く、大量の数値データを扱う場合に便利です。
NumPy 配列 (NumPy Array): 科学計算に特化した外部ライブラリNumPyに含まれる配列型です。これもすべての要素が同じデータ型でなければならず、効率的な数値計算に適しています。

リストはPythonで最も一般的に使用される配列型です。以下にリストの基本的な操作を示します。

my_list = [1, 2, 3]

my_list.append(4)  # リストの末尾に4を追加

del my_list[0]  # 最初の要素を削除

first_element = my_list[0]  # 最初の要素にアクセス

length = len(my_list)

リストは非常に柔軟で、さまざまなデータ型の要素を含むことができます（数値、文字列、さらに他のリストも含めることができます）。また、リスト内包表記を使用して、コードを簡潔に記述することもできます。

もちろんです。それぞれのデータ構造について基本的な使用方法を例と共に説明します。

タプルは変更不可能（immutable）なデータ構造です。一度作成すると、その要素を変更することはできません。タプルは、異なる型のデータをグループ化するのに便利です。

my_tuple = (1, "apple", 3.14)

item = my_tuple[1]  # "apple"を取得

タプルはリストよりもメモリ効率が良く、変更されないデータを扱う際によく使用されます。

arrayモジュールは、すべての要素が同じ型である必要がある点を除けば、リストに似ています。これは数値データの集合を効率的に扱うために使用されます。

from array import array

my_array = array('i', [1, 2, 3, 4])  # 整数型の配列
my_array.append(5)  # 5を追加
my_array.remove(2)  # 値2を削除

NumPy配列は、科学計算用の外部ライブラリNumPyの一部です。これらの配列は、大量の数値データを効率的に扱うために最適化されています。

まずNumPyをインストールして、インポートします。

import numpy as np

my_numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4])  # NumPy配列の作成
my_numpy_array = np.append(my_numpy_array, 5)  # 5を追加

NumPy配列は、ベクトル化された操作、ブロードキャスティング、多次元配列操作など、高度な数学的操作に対応しています。これらの特徴は、特に科学計算やデータ分析において非常に有用です。