Python は、データ分析、機械学習、Web 開発などの分野で広く使用されている高水準プログラミング言語です。 Python には、データの保存と処理に使用される一般的に使用されるデータ構造が多数あります。この記事では、いくつかの一般的なデータ構造を紹介し、対応するコード例を示します。
- List (リスト):
List は、Python で最も一般的に使用されるデータ構造の 1 つで、順序付けられたデータ セットを格納するために使用されます。リストにはさまざまなタイプの要素を含めることができ、インデックスを介して要素にアクセスしたり、追加、削除、変更、検索などの操作を実行したりできます。
コード例:
# 创建一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 访问列表元素 print(my_list[0]) # 输出: 1 # 添加元素到列表末尾 my_list.append(6) print(my_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 修改列表元素 my_list[0] = 0 print(my_list) # 输出: [0, 2, 3, 4, 5, 6] # 删除列表元素 del my_list[5] print(my_list) # 输出: [0, 2, 3, 4, 5]
- タプル:
タプルはリストに似ており、順序付けされたデータのセットを保存するためにも使用されます。違いは、タプルの要素が不変であること、つまり要素を変更または削除できないことです。
コード例:
# 创建一个元组 my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) # 访问元组元素 print(my_tuple[0]) # 输出: 1 # 元组的元素是不可变的 # my_tuple[0] = 0 # 报错: 'tuple' object does not support item assignment # 元组的长度不可改变 # del my_tuple[4] # 报错: 'tuple' object doesn't support item deletion
- 辞書:
辞書は、キーと値のペアを格納するために使用される順序付けされていないデータ構造です。ディクショナリ内のキーは一意である必要があり、値は任意のタイプのデータにすることができます。辞書を使用すると、データをすばやく検索して保存できます。
コード例:
# 创建一个字典 my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female'} # 访问字典元素 print(my_dict['name']) # 输出: Alice # 添加新的键值对 my_dict['city'] = 'New York' print(my_dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female', 'city': 'New York'} # 修改字典元素 my_dict['age'] = 26 print(my_dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'gender': 'female', 'city': 'New York'} # 删除字典元素 del my_dict['gender'] print(my_dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'New York'}
- Set:
セットは、さまざまな要素を格納するために使用される、順序付けされておらず、繰り返しのないデータ構造です。セットは、交差や補数などのセット演算を実行でき、重複排除にも使用できます。
コード例:
# 创建一个集合 my_set = {1, 2, 3, 4, 5} # 访问集合元素 for item in my_set: print(item) # 输出: 1 2 3 4 5 # 添加元素到集合 my_set.add(6) print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6} # 从集合中删除元素 my_set.remove(6) print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}
上記では、Python の一般的なデータ構造と対応するコード例をいくつか紹介しています。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて適切なデータ構造を選択することで、プログラムの効率と保守性を向上させることができます。
以上がPython で一般的に使用されるデータ構造は何ですか?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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

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パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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