Pythonには、データを格納するためのさまざまなデータ構造があります。その中でも、リストとアレイはよく使われます。しかし、これらはどのように異なるのでしょうか？
リストとは？
リストはPythonに組み込まれたデータ構造で、項目のコレクションを保持します。リストの特性は以下の通りです：
- リストの項目は、
[item1, item2, item3]のように角括弧で囲まれます。 - リストは順序付けされています。つまり、項目は特定の順序で表示され、インデックスを使用して任意の項目にアクセスできます。
- リストは可変です。つまり、リストの作成後に項目を追加または削除できます。
- リストの要素は一意である必要はありません。各要素は独自の明確な場所を持ち、インデックスを通じて個別にアクセスできます。
- 要素は異なるデータ型であっても構いません。文字列、整数、オブジェクトを同じリストに組み合わせることができます。
list = [3, 6, 9, 12]
print(list)
print(type(list))
# [3, 6, 9, 12]
# <class 'list'>
アレイとは？
アレイもまた、項目のコレクションを格納するデータ構造です。リストと同様に、アレイは順序付けされ、可変で、角括弧で囲まれ、非一意の項目を格納できます。しかし、アレイが異なるデータ型を格納できるかどうかは、使用するアレイの種類によります。
Pythonのアレイモジュールでは、すべてのアレイ要素が同じ型である必要があります。さらに、アレイを作成するには、値の型を指定する必要があります。
import array as arr
array_1 = arr.array ("i", [3, 6, 9, 12])
print(array_1)
print(type(array_1))
# array('i', [3, 6, 9, 12])
# <class 'array.array'>
一方、NumPyのアレイは異なるデータ型をサポートします。
リストとアレイの違い
リストとアレイの主な違いは以下の通りです：
- リストは異なる型が混在できますが、アレイは同じ型のみで異なる型は混在できません。
- リストはimportせずに使えますが、アレイは
import arrayとしてインポートしないと使えません。
以上、Pythonの配列、リストとアレイの違いについての記事でした。これらの違いを理解することで、Pythonプログラミングがより効率的になることでしょう。