Python スライス表記法をマスターする
Python のスライスは、リスト、タプル、または文字列から要素のサブセットにアクセスできるようにする強力な機能です。 a[:] のような基本的なスライスを使用する場合でも、a[x:y:z] のようなより高度なスライスを使用する場合でも、スライスの仕組みを理解すると、コーディングの効率が大幅に向上します。
この記事では、Python のスライス表記の仕組みを詳しく掘り下げ、スライスが上限排他的である理由を説明し、N 番目の項目ごとに新しいリストを作成する方法を示し、リスト スライスによる代入がどのように機能するかを明確にします。最後には、Python でのスライスをしっかりと理解できるようになります。
| 指示 | 説明 |
|---|---|
| slice = a[::2] | 元のリストから 2 つおきの要素を含む新しいリストを作成します。 |
| slice = a[::-1] | リストを反転します。 |
| slice = a[1:7:2] | インデックス 1 から 6 までの要素を 2 ステップで抽出します。 |
| slice1 = xs[0:2] | リスト xs からインデックス 0 から 1 までの要素を抽出します。 |
| nth_list = a[::3] | 元のリストの 3 つおきの要素を含む新しいリストを作成します。 |
| xs[0:2] = ["a", "b"] | xs のインデックス 0 と 1 の要素を「a」と「b」に置き換えます。 |
| print(slice) | 変数スライスの内容をコンソールに出力します。 |
Python スライス表記法を調べる
上記のスクリプトは、Python のスライス表記を利用してリストを効果的に操作するさまざまな方法を示しています。最初のスクリプトは、リストのサブセットを作成する基本的なスライスを示しています。 a 異なるスライス表記を使用します。例えば、 a[2:5] インデックス 2 ～ 4 から要素を抽出します。 a[:3] 最初の 3 つの要素を取得します。の a[::2] 構文はリストから 2 つおきの要素を抽出し、 a[::-1] リストを逆にします。これらのスライス手法により、柔軟なデータの抽出と操作が可能になり、元のリストを変更せずにデータのサブセットを簡単に操作できるようになります。
2 番目のスクリプトは、スライスにおける上限排他性の概念を説明します。で xs[0:2]、インデックス 0 と 1 の要素は含まれますが、インデックス 2 は除外されます。この動作は Python のゼロベースのインデックス付けと一致しており、off-by-one エラーの防止に役立ちます。 3 番目のスクリプトは、次を使用して、元のリストから N 番目ごとの項目を含む新しいリストを作成します。 a[::3]では、スライスを使用して要素をサンプリングまたはスキップする方法を紹介します。 4 番目のスクリプトは、リストの特定のスライスに新しい値を割り当てる方法を示しています。を使用することで xs[0:2] = ["a", "b"]、インデックス 0 と 1 の要素は「a」と「b」に置き換えられます。スライスに値を割り当てるこの機能により、リストの一部を効率的に変更することが簡単になります。
Python のスライス表記を使用する方法
Python のスライスの例
# Basic slicinga = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]slice1 = a[2:5] # [2, 3, 4]slice2 = a[:3] # [0, 1, 2]slice3 = a[::2] # [0, 2, 4, 6, 8]slice4 = a[1:7:2] # [1, 3, 5]slice5 = a[::-1] # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]print(slice1)print(slice2)print(slice3)print(slice4)print(slice5)
Python スライスの上限排他性を理解する
Python スライスの上限の説明
# Explanation of upper-bound exclusivityxs = [10, 20, 30, 40, 50]slice1 = xs[0:2] # [10, 20]slice2 = xs[:3] # [10, 20, 30]print(slice1)print(slice2)# The end index is not included in the slice# xs[0:2] includes xs[0] and xs[1], but not xs[2]
N 番目の項目ごとに新しいリストを作成する
N 番目の要素の Python リストのスライス
# Creating a new list with every Nth itema = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]nth_list = a[::3] # [0, 3, 6, 9]print(nth_list)
リストスライスを使用した値の割り当て
Python スライスの割り当て
# Assignment with list slicesxs = [10, 20, 30, 40, 50]xs[0:2] = ["a", "b"] # xs becomes ['a', 'b', 30, 40, 50]print(xs)
Python スライス表記法をさらに深く掘り下げる
基本的なスライスを超えて、Python のスライス表記をより高度な方法で適用して、さまざまなデータ操作タスクを処理できます。強力な側面の 1 つは、リストの末尾からスライスできる負のインデックスです。例えば、 a[-3:] リストの最後の 3 つの要素を取得します a。これは、リストの長さを知らずにリストの末尾にある要素にアクセスする場合に非常に便利です。もう 1 つの高度な機能は、スライスと並べ替えやフィルタリングなどの他のリスト操作を組み合わせることです。次を使用してリストのスライスを並べ替えることができます sorted(a[2:5])、元のリストを変更せずに、インデックス 2 から 4 までの要素の並べ替えられたバージョンを返します。
さらに、スライスは多次元リストまたはリストのリストで使用できます。たとえば、2D リストがある場合は、行と列を個別にスライスできます。使用する matrix[:2] 最初の 2 行を取得しますが、 [row[:2] for row in matrix] 各行の最初の 2 列を取得します。これらの高度なスライシング手法を理解すると、複雑なデータ構造を効率的に操作する能力が大幅に向上します。 Python のスライス表記は、リストの一部にアクセスするためのツールであるだけでなく、データ分析と操作のための強力な機能でもあります。
Python のスライス表記に関するよくある質問と回答
- Python の基本的なスライスの構文は何ですか?
- 基本的なスライス構文は次のとおりです。 a[start:stop:step]、 どこ start は開始インデックス、 stop は終了インデックス (排他的)、そして step インデックス間の増分を決定します。
- スライスを使用してリストを反転するにはどうすればよいですか?
- スライス表記を使用してリストを反転できます a[::-1]。
- リストの最後の要素にどうやってアクセスしますか?
- 次を使用してリストの最後の要素にアクセスできます。 a[-1]。
- どういうことですか a[:3] 戻る？
- リストの最初の 3 つの要素を返します a。
- スライスを使用してリスト内の要素を変更できますか?
- はい、次のような新しい値をスライスに割り当てることができます。 a[0:2] = [9, 8]、最初の 2 つの要素が 9 と 8 に置き換えられます。
- リストをスライスして 2 番目の要素ごとに取得するにはどうすればよいでしょうか?
- 次を使用して 2 つおきの要素を取得できます a[::2]。
- スライス内の開始インデックスを省略するとどうなりますか?
- 開始インデックスが省略された場合、スライスは次のようにリストの先頭から始まります。 a[:3]。
- 2D リストをスライスして特定の列を取得するにはどうすればよいでしょうか?
- 次のようなリスト内包表記を使用して、2D リスト内の列をスライスできます。 [row[:2] for row in matrix] 最初の 2 列を取得します。
- スライスでの負のインデックス付けは何を意味しますか?
- ネガティブインデックスとは、リストの最後から数えることを意味します。 a[-3:] 最後の 3 つの要素を取得します。
Python のスライシングに関する最終的な考え
Python のスライス表記は、データ操作タスクを簡素化する多用途ツールです。リストを反転する場合でも、特定の要素を抽出する場合でも、リストの内容を変更する場合でも、スライスを使用するとこれらの操作が簡単かつ効率的になります。ネガティブ インデックスや多次元スライスなどの高度なテクニックを含む、スライスの微妙な違いを理解すると、プログラミング スキルと効率を大幅に向上させることができます。