(最終更新日:2023年6月)
✔このような方へ向けて書かれた記事となります
「Pythonで配列に要素を追加する方法って何だろう?」
「Pythonの配列追加のコードの書き方が知りたい」
「Pythonの配列追加の具体的な実例が見たい」
✔当記事を通じてお伝えすること
- Pythonでの配列追加の基本
- Pythonの配列追加の書き方や応用事例
- Pythonの配列追加の具体的な実例
当記事では、Pythonにおける配列追加の基本概念から、さまざまな方法や応用例まで、具体的なコードを用いてわかりやすく解説しています。
ぜひ最後までお読みください。
Pythonのリストとその特徴
こちらでは、「Pythonのリストとその特徴」についてお伝えしていきます。
「リスト」について基本を抑えることで、Pythonプログラミングがより効率的になるでしょう。
- リストの基本概念
- リストの特性
リストの基本概念
Pythonのリストは、複数の要素を順序付けて格納するデータ構造です。
リストは角括弧([])を使って作成され、要素はカンマで区切られます。
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
3つの要素を持つリストです。
リス異なるデータ型の要素を持つことができ、他のリストを含められます。
リストの特性
リストは可変で、要素の追加や削除が可能です。
中の要素は、インデックスにより順番を管理されています。
インデックスは0から始まり、特定の要素を取り出すのに使えるものです。
fruits[0]
# 出力 "apple"
リストはスライス操作をサポートしており、部分的な要素の取得が容易です。
リストに要素を追加する方法
こちらでは、「リストに要素を追加する方法」についてお伝えします。
- 末尾に要素を追加: appendメソッド
- リストとリストを連結: extendメソッドと+演算子
- 指定位置に要素を追加: insertメソッド
- 指定位置に別のリストを追加: スライス利用
末尾に要素を追加: appendメソッド
append()
メソッドは、リストの末尾に要素を追加するもの。
fruits.append("orange")
fruitsリストの最後に”orange”が追加されます。
メソッドは要素をひとつだけ追加する場合に便利です。
リストとリストを連結: extendメソッドと+演算子
extend()
メソッドや+演算子を使用すると、リストとリストを連結できます。
fruits.extend(["mango", "grape"])
リストに別リストの要素が追加されます。
+演算子を使って以下のような記述も可能です。
fruits = fruits + ["mango", "grape"]
指定位置に要素を追加: insertメソッド
insert()
メソッドを使用すると、リストの指定した位置に要素を追加できます。
リスト.insert(引数1, 引数2)
以下が引数の説明です。
- 引数1:要素を追加する位置のインデックス
- 引数:追加する要素
例を挙げてみます。
fruits.insert(1, "kiwi")
リストの2番目に”kiwi”を追加します。
指定位置に別のリストを追加: スライス利用
スライスを利用して、リストの特定の位置に別のリストの要素を挿入できます。
スライスとは以下のように[]で囲み、開始と終了の位置を指定するもの。
[開始位置(インデックス): 終了位置(インデックス)]
リストで活用する例は以下のとおりです。
fruits[1:1] = ["orange", "lemon"]
fruitsリストの2番目の位置に”orange”と”lemon”のリストを挿入します。
新しいリストを作成し要素を追加する方法
こちらでは、「新しいリストを作成し要素を追加する方法」についてお伝えします。
- リストとリストを結合して新たなリスト作成
- 指定回数繰り返す新リストの作成
リストとリストを結合して新たなリスト作成
リストとリストを結合して新しいリストを作成しましょう。
+
演算子を使用すると実現できます。
new_fruits = fruits + ["pear", "plum"]
元のfruitsリストと新しい要素を結合した新しいリストを作成します。
指定回数繰り返す新リストの作成
*
演算子を使用して、リストの要素を、指定した回数繰り返した新しいリストを作成できます。
repeated_fruits = ["apple", "banana"] * 3
“apple”と”banana”を3回繰り返す新しいリストを作成します。
まとめ
当記事では、「Pythonのリストとその特徴」について解説しました。
リストは非常に汎用的なデータ構造で、要素の追加、削除、アクセスが簡単にできます。
当サイトでも各メソッドについて、丁寧にコード付で解説してますので、ぜひご覧ください。
Pythonプログラミングにおいて、リストの理解と活用は非常に重要です。