（最終更新日：2023年7月）
✔当記事は以下のような方に向けて書かれています
「Pythonのスライス機能がどのように機能するのか知りたい」
「Pythonでスライスの具体的な書き方を学びたい」
「Pythonスライスの具体的な実例について理解したい」
✔当記事でお伝えすること
- スライスの基本的な知識とPythonでの適用
- Pythonでのスライスの書き方とその実際の活用例
- Pythonスライスの具体的な使用ケース
当記事では、Pythonのスライスという特性を基本から応用まで、実例を交えて詳しく解説します。
ぜひ最後までご覧ください。
筆者プロフィール
【現職】プロダクトマネージャー
【副業】ブログ（月間17万PV）/YouTube/Web・アプリ制作
「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。
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スライス入門：基本的な使い方
こちらでは、スライスの基本的な使い方を学んでいきます。
- Pythonにおけるスライスとは
- スライス法則：開始と終了の位置指定
- スライス困った: エラーハンドリング
Pythonにおけるスライスとは
Pythonのスライスは、リストや文字列などのシーケンス型から部分的に要素を取り出すための便利な機能のこと。
これにより、データの一部を手軽に抽出できます。
[1, 2, 3, 4, 5]上のリストから2番目から4番目の要素を取り出すには、以下のようにします。
a[1:4]スライス法則：開始と終了の位置指定
スライスを使う際、以下の形で指定します。
[開始:終了]開始位置は含まれ、終了位置は含まれません。
a = [0, 1, 2, 3, 4]
print(a[1:4]) #出力：[1, 2, 3]スライスで困ったら: エラーハンドリング
以下はエラーにはなりませんが、知っておきましょう。
意図した動作にならない可能性があります。
- 範囲外指定時の対応
- 空リストが返る場合の対応
範囲外指定時の対応
スライスで範囲外を指定した場合、エラーは発生せず、可能な範囲での要素が返されます。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = a[1:10]
print(result) # 出力: [2, 3, 4]空リストが返る場合の対応
開始位置が終了位置よりも大きい場合、空のリストが返ります。
この場合、意図した結果が得られないので注意が必要です。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = a[3:2]
print(result) # 出力: []スライス強化：応用テクニック
スライスの応用テクニックをお伝えします。
リストを操作するために知っておくととても便利です。
- 進行方向：ステップの指定
- 逆転力：逆順取得
- 斬新手法：マイナス値使用法
進行方向：ステップの指定
スライスには、ステップ数を指定することもできます。
[開始:終了:ステップ]
指定されたステップ数ごとに要素を取得します。
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = a[0:5:2]
print(result) # 出力: [1, 3, 5]こちらの例ではステップは「2」です。
逆転力：逆順取得
ステップに負の値を使うと、逆方向に要素を取得します。
これはリストを逆順にするのに便利です。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = a[::-1]
print(result) # 出力: [5, 4, 3, 2, 1]斬新手法：マイナス値の使用法
マイナス値を使う方法を詳しく見ていきましょう。
応用した使い方なので、慣れが必要です。
- マイナス値による開始終了位置指定
- マイナスのステップ指定
マイナス値による開始終了位置指定
マイナス値を使うと、シーケンスの終端からの位置を指定できます。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = a[-3:-1]
print(result) # 出力: [3, 4]マイナスのステップ指定
マイナスのステップを使いながら開始と終了位置をマイナスで指定すると、逆順に要素を取得できます。
逆順で取得する場合、終端が基準です。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = a[-1:-4:-1]
print(result) # 出力: [5, 4, 3]スライスの応用：多次元配列やスライス関数
こちらでは、スライスの応用した使い方をご紹介します。
実践で使えるものばかりなので、必ず目を通しましょう。
- 多次元配列へのスライス適用
- slice関数でスライスオブジェクトを生成
- スライスを活用した値の代入
- コピー：浅いコピーと深いコピーの違い
- ユニバーサルスライス：文字列やタプルへの適用
多次元配列へのスライス適用
多次元配列では、各次元に対してスライスを適用できます。
例えば、以下の2次元配列 a があるとします。
a = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]各次元に対してスライスを適用することで部分配列の取得が可能です。
result = a[1:3, 2:4]
print(result)Pythonの標準のリストではこのような多次元スライスはサポートされていません。
上記のコードは実行するとエラーが発生します。
多次元の配列を扱う場合には、NumPyなどのサードパーティライブラリを使用すると便利です。
NumPyでは多次元スライスがサポートされており、以下のように記述することで部分配列を取得できます。
import numpy as np
a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
result = a[1:3, 2:4]
print(result)上記のコードでは、NumPyのarrayオブジェクトを使用して2次元配列を作成し、[1:3, 2:4]のようにスライスを適用して部分配列を取得しています。
結果として、[[6], [9]]が出力されるでしょう。
slice関数でスライスオブジェクトを生成
slice関数を使って、スライスオブジェクトを生成することができます。
これは、シーケンスをスライスするための情報を保持するオブジェクトです。
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# スライスオブジェクトを生成
s = slice(1, 5, 2)
# スライスオブジェクトを使用してリストをスライス
result = a[s]
print(result) #出力：[2,4]スライスを活用した値の代入
スライスを使用して、リストの一部に一度に値を代入できます。
リストの要素を効率的に変更できるのです。
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# スライスを使用してリストの一部に値を代入
a[1:4] = [7, 8, 9]
print(a) #出力結果：[1, 7, 8, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 10]コピー：浅いコピーと深いコピーの違い
変数に代入した場合のコピー比較
Pythonでは、b = aとするとbはaへの参照となりますが、b = a[:]とスライスを使用するとbはaの浅いコピーとなります。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
# 変数に代入した場合の参照の比較
b = a
print(b is a) # True
# スライスを使用した場合の浅いコピーの比較
b = a[:]
print(b is a) # False
# 深いコピーの比較
import copy
b = copy.deepcopy(a)
print(b is a) # False結果を表示すると、b is aの結果は以下のようになります。
- 変数に代入した場合の参照の比較：
b is aはTrueで、bとaが同じオブジェクトを参照していることを示す - スライスを使用した場合の浅いコピーの比較：
b is aはFalseで、bがaの浅いコピーであることを示し、bとaは異なるオブジェクトを参照している - 深いコピーの比較：
b is aはFalseで、bがaの完全なコピーであることを示し、bとaは異なるオブジェクトを参照している
このように、変数に代入する場合とスライスを使用する場合では、変数が元のリストと同じオブジェクトを参照するか、浅いコピーを作成するかの違いがあります。
ユニバーサルスライス：文字列やタプルへの適用
スライスはリストだけでなく、文字列やタプルなどの他のシーケンス型にも適用できます。
上手く活用することで、Pythonでのデータ操作がより簡単になるはずです。
s = "Hello, World!"
# 文字列のスライス
slice_result = s[0:5]
print(slice_result) # "Hello"
# スライスを使った文字列の変更
s = "Hello, World!"
s = s[:5] + "Python!"
print(s) # "Hello Python!"まとめ
当記事では、スライスの基本的な知識とPythonでの適用についてお伝えしてきました。
- 基本的な使い方から応用テクニック
- 多次元配列や他のデータ型への適用
- さらにはコピーに関する知識
スライスを使いこなすことでPythonプログラミングがより柔軟で効率的になります。
スライスを使用する際には、開始位置、終了位置、ステップ数を正しく指定し、エラーハンドリングも考慮することが重要です。
また、多次元配列を扱う際には各次元に対するスライスの理解が必要です。さらに文字列やタプルなど他のシーケンス型と組み合わせることで、さまざまなデータ操作が可能になります。
さらに、スライスによる値の代入やコピー技術を理解し、プログラムの効率と可読性を向上させましょう。
これからも、Pythonのスライスを活用しながら、新しい知識や技術を積極的に学んでいきましょう。