Pythonのリストで配列操作をマスターしよう！基本から応用まで徹底解説

Neku

4週間前

Pythonのリストは、配列のように使える便利なデータ型です。リストを使うことで、数値や文字列などさまざまなデータを簡単に管理・操作できます。本記事では、Pythonのリストを使った基本操作から、応用的なテクニックまで幅広く解説します。

1 1. Pythonのリストとは？
2 2. リストの多次元構造
3 3. リストの参照と変更
- 3.1 浅いコピーの例
- 3.2 深いコピーの例
4 4. deepcopyを使ったリストのコピー
5 5. リストの応用例
6 まとめ
- 6.1 リストの活用例

1. Pythonのリストとは？

リストは、複数のデータを1つにまとめて管理できるデータ型です。タプル（tuple）やセット（set）と異なり、リストは要素の追加・削除が可能な可変データ構造です。タプルは変更不可なデータを扱うのに適しており、セットは重複を許さず順序が保証されません。そのため、リストは柔軟性が求められる場面で特に有用です。数値、文字列、さらには他のリストを要素として含めることが可能です。

以下は、リストの基本的な例です。

v = [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]
print(v)

出力:

[0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]

2. リストの多次元構造

Pythonのリストは、リストの中にさらにリストを持つことで多次元配列のように扱うことができます。これは、行列のようなデータ構造を扱う際や、階層的なデータ管理を行う際に特に便利です。

多次元リストの主な用途

データ分析: 多次元リストを使ってデータフレームのようなデータセットを管理し、統計処理や機械学習の前処理に活用できます。
画像処理: 画像のピクセルデータは多次元リストとして保存され、フィルタリングや畳み込み処理を行う際に使用されます。
ゲーム開発: 2Dゲームのマップやタイルの配置データを多次元リストで管理し、キャラクターの移動や障害物の配置を制御できます。
グラフ構造の管理: 隣接行列や隣接リストの形でグラフデータを管理し、最短経路探索やネットワーク分析を行うことができます。

例えば、画像のピクセルデータを模擬する場合、多次元リストを使用して各ピクセルのRGB値を格納することができます。

# 3x3のRGBピクセルデータ（各ピクセルを[R, G, B] のリストとして格納）
image_data = [
    [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]],
    [[255, 255, 0], [0, 255, 255], [255, 0, 255]],
    [[128, 128, 128], [64, 64, 64], [0, 0, 0]]
]
print(image_data[1][2])  # 2行目の3列目のピクセルのRGB値

出力:

[255, 0, 255]

このように、多次元リストを利用することで、さまざまなデータを効率的に管理・操作することができます。

2.1 多次元リストの作成

以下のコードでは、v を3つ組み合わせた多次元リスト m を作成します。

v = [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]
m = [v, v, v]
print(m)

出力:

[[0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]]

2.2 要素へのアクセス

多次元リストの要素にアクセスする方法も簡単です。

# 2番目の行（インデックス1）を取得
print(m[1])
# 2番目の行の4番目の要素（インデックス3）を取得
print(m[1][3])

出力:

[0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]
1.5

3. リストの参照と変更

Pythonでは、リストを別のリストに代入すると「参照」が共有されます。そのため、元のリストを変更すると、すべての参照が影響を受けます。

リストの参照の仕組みを確認するために、id() 関数を使ってリストのメモリアドレスを確認してみましょう。

v = [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]
m = [v, v, v]

print(id(v))  # vのメモリアドレスを表示
print(id(m[0]))  # mの最初の要素のメモリアドレス
print(id(m[1]))  # mの2番目の要素のメモリアドレス

出力（実行環境によって異なる）:

140123456789456
140123456789456
140123456789456

このように、すべての要素が同じメモリアドレスを持っていることが分かります。

Pythonには「浅いコピー（shallow copy）」と「深いコピー（deep copy）」の概念があります。浅いコピーはリストのトップレベルの要素のみをコピーし、ネストされたリストの参照は共有されます。一方、深いコピーはネストされたリストも含めて完全に独立したコピーを作成します。

浅いコピーの例

import copy
v = [0.5, 0.75, [1.0, 1.5], 2.0]
shallow_copy = copy.copy(v)
shallow_copy[2][0] = '変更'
print(v)
print(shallow_copy)

出力:

[0.5, 0.75, ['変更', 1.5], 2.0]
[0.5, 0.75, ['変更', 1.5], 2.0]

このように、ネストされたリストの内容が変更されると、元のリスト v も影響を受けることが分かります。

深いコピーの例

v = [0.5, 0.75, [1.0, 1.5], 2.0]
deep_copy = copy.deepcopy(v)
deep_copy[2][0] = '変更'
print(v)
print(deep_copy)

出力:

[0.5, 0.75, [1.0, 1.5], 2.0]
[0.5, 0.75, ['変更', 1.5], 2.0]

このように、deepcopy() を使用するとネストされたリストも独立したコピーが作成され、元のリストには影響を与えません。

したがって、リスト v を変更すると、m 内のすべての参照が変更されます。

v[0] = 'Python'
print(m)

出力:

[['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 ['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 ['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]]

v = [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]
m = [v, v, v]
v[0] = 'Python'
print(m)

出力:

[['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 ['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 ['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]]

このように、v を変更すると、m 内のすべての参照が変更されます。

4. deepcopyを使ったリストのコピー

参照の影響を避けるためには、copy.deepcopy を使用してリストを完全にコピーします。

from copy import deepcopy
v = [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]
m = [deepcopy(v), v, deepcopy(v)]
v[0] = 'Python'
print(m)

出力:

[[0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 ['Python', 0.75, 1.0, 1.5, 2.0],
 [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]]

deepcopy を使うことで、参照の共有を防ぎ、リストを独立して操作できます。

5. リストの応用例

リストを使った実用的な例をいくつか紹介します。

5.1 リストの並び替え

リストの要素を昇順または降順に並び替えるには、sort() や sorted() を使用します。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
numbers.sort()  # 昇順に並び替え（元のリストを変更）
print(numbers)

出力:

[1, 2, 5, 5, 6, 9]

元のリストを変更せずにソートした結果を取得する場合は、sorted() を使用します。

numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)  # 新しいリストを作成
print(sorted_numbers)

出力:

[1, 2, 5, 5, 6, 9]

降順に並び替えるには、reverse=True を指定します。

numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)

出力:

[9, 6, 5, 5, 2, 1]

5.1 リスト内包表記

リスト内包表記を使うと、簡潔にリストを作成できます。

squared = [x ** 2 for x in range(5)]
print(squared)

出力:

[0, 1, 4, 9, 16]

5.2 フィルタリング

特定の条件を満たす要素だけを取り出すことも可能です。

filtered = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(filtered)

出力:

[0, 2, 4, 6, 8]

まとめ

Pythonのリストは、シンプルながら強力なデータ型であり、さまざまな用途に応用できます。本記事では、リストの基本操作から多次元リストの扱い方、さらにdeepcopyを使ったコピー手法や応用例を紹介しました。

リストの活用例

リストは以下のような場面で特に有用です。

データ処理: 大量のデータを格納・操作し、分析や機械学習の前処理に活用。
ゲーム開発: 2Dマップやゲームオブジェクトの管理に利用。
画像処理: ピクセルデータの格納やフィルタリングに役立つ。
アルゴリズムの実装: ソートや検索アルゴリズムの実験に適している。

これらの知識を活用して、より効率的で柔軟なコードを書いてみてください！リスト操作をマスターすることで、Pythonプログラミングのスキルが一段と向上します。

リスト操作をマスターすることで、Pythonプログラミングのスキルが一段と向上します。