Pythonの組み込みデータ構造

Pythonには、int、float、complex、str、boolなどの簡単な内蔵型があります。また、List、Dict、Tuple、Setなどの複雑な内蔵型もあります。

リスト-リストはPythonのデータ型の1つです。リストはオブジェクトの集合であり、順序がついており変更可能です。Pythonでは、方括号[]で書かれます。

リストの作成方法

my_list=["car","bus","truck"]
print(my_list)

リストアイテムへのアクセス方法

インデックス番号を参照して、リスト項目にアクセスできます：

位置を返す1の項目。

my_list=["car","bus","truck"]
print(my_list[1)]

リストの値を変更する方法

インデックス番号を使用して、項目の値を変更できます。

my_list=["car","bus","truck"]
my_list[2] = "van"
#　The　values　aremutable
print(my_list)

リストにループを適用する方法

リストの項目をforループで巡回できます。

my_list=["car","bus","truck"]
for　x　in　my_list:
　　　プリント(x)

リストのいくつかのメソッド

リストメソッド

Pythonには、リストで使用できるいくつかの内蔵メソッドがあります。

辞書-辞書は無序列の要素集合であり、辞書は位置ではなくキーを使用します。辞書はPythonの抽象データ型です。辞書には2つのパラメータがあり、キーと値があります。各キーは値に関連付けられており、そのため辞書は関連配列と呼ばれます。

例

>>>　student　=　{"Aadrika":001,　"Adwaita":009,　"Sakya":011,　"Sanj":022}

ここでは、学生レコードを使用し、私たちが行いたいのは、学生の名前を使用してインデックスとして使用することです。

>>>　student　=　{"Aadrika":001,　"Adwaita":009,　"Sakya":011,　"Sanj":022}
>>>　student["Adwaita"]
009

これらの例では、私たちのディクショナリは学生であり、ディクショナリにはソートがあります。最初の要素は「Aadrika」、次は「Adwaita」など、順に並んでいますが、ディクショナリにはソートがありません。これは、学生のディクショナリの出力が「元の順序」を反映しない理由です。

要素を追加する場合。

>>>　student　["Krishna"]　=　111
>>>　student
student　=　{"Aadrika":001,　"Adwaita":009,　"Sakya":011,　"Sanj":022,"Krishna":111}

したがって、最初のディクショナリは空で、インクリメントプロセス中に一つずつ値を取り出します。

タプル-タプルはPythonのオブジェクトのグループです。カンマ（","）で区切られています。インデックスの面では、タプルはリストに似ています。タプルは主に不可変です。比較可能であり、ハッシュ可能であり、そのため、簡単にソートすることができます。Pythonのディクショナリでは、タプルがキーとして使用されます。

タプルの作成方法

my_tuple={"car","bus","truck"}
プリント(my_tuple)

タプル要素へのアクセス方法

インデックスを使用してタプルの要素にアクセスできます。

要素をその位置に戻す1。

my_tuple={"car","bus","truck"}
プリント(my_tuple[1)]

タプルの値を変更する方法

タプルが作成された場合、その値を変更することができません。タプルは不可変です。

タプルの値を変更することはできません。

my_tuple={"car","bus","truck"}
my_tuple[3] = "van"
# 値は変更不可
プリント(my_tuple)

タプルにループを適用する方法

forループを使用してタプルの要素を巡ることができます。

my_tuple={"car","bus","truck"}
フォー x イン my_tuple:
　　　プリント(x)

タプルメソッド

Pythonには二つの内蔵メソッドがありますカウント()とインデックス()。これらのメソッドを使用して元組で操作できます。

集合-数学では、集合は異なるオブジェクトの集合です。例えば、ここでは3の数字を形成します。それぞれを独立に考慮する場合、数字2、4と6異なるオブジェクトですが、共に考慮されると、それらはサイズが3の単一集合、記号为{}}2,4,6}

Pythonでは、setは非常に有用です。なぜなら、setは特定の要素が存在するかどうかを非常に効率的に確認できるからです。

集合上の異なる操作

集合メソッド

1. add(x)メソッド：リストに存在しない要素があれば、それをリストに追加します。

A　=　{"AA",　"BB",　"CC"}
A.add("DD")　
->　　add　DD　in　A　set.

2. union(s)メソッド：このメソッドは、二つの集合の和集合を返します。結合操作では「|」演算子を使用してください。

A　=　{"AA",　"BB",　"CC"}
B　=　{"MM",　"NN"}
Z　=　A.union(B)
OR
Z　=　A|B
->　Set　Z　will　have　elements　of　both　A　and　B

3.交集合メソッド：このメソッドは、二つの集合の交集合を返します。この場合、「＆」演算子も使用できます。

S　=　A.intersection(B)
->　Set　S　will　contain　the　common　elements　of　A　and　B

4.差分メソッド：このメソッドは、第一グループに属して第二グループに属していない要素の集合を返します。ここでは「-”演算子。

S　=　A.difference(B)
OR
S　=　A　–　B
->　Set　S　　will　have　all　the　elements　that　are　in　A　but　not　B

5.clear()メソッド：集合全体をクリアします。

B.clear()
->　Clears　B　set

集合演算子

集合と凍結集合は以下の演算子をサポートしています