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