【Python入門】配列（array、list）を使おう

2024年5月6日

侍テック編集部

今回は、Pythonの意外なつまずきポイントである配列（リスト）について説明します。この記事では、

配列やリストと呼ばれるデータ構造があると聞いたんだけど？
配列、リスト、NumPyといろいろあるけど、結局どうやって使い分ければいいの？

といった疑問に答えています。最後には、たくさんの記事を紹介していますので、1つ1つ試してみると配列やリストではこんなことができるのか！というところを感じていただけます。

本記事を読む前に、Pythonがどんなプログラミング言語なのかをおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。

→ Pythonとは？特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説

なお、その他のPythonの記事についてはこちらにまとめています。

配列（リスト）を使うと同じようなデータをまとめて扱える

言葉の説明から始めましょう。皆さんは、日常生活で配列と聞いて何を思いつきますか。私は、プログラムの勉強を始めたときに、何も思いつかなかったことを良く覚えています。

配列は、完全にプログラミング関連の専門用語で初心者にはまったく理解できない言葉と言っていいでしょう。では、リストと聞いて何を思いつきますか。私は買い物チェックリスト（今なら、ほしい物リストでしょうか）が思いつきました。

たとえば正月に食べるおせち料理は、以下のようにチェックリストにして忘れないように買いますよね（しませんか？）

かまぼこ
伊達巻き
栗きんとん
昆布巻き

そう考えるとリストは、日常で使われる言葉といって良さそうです。そこでこの記事では、Pythonのlist型オブジェクトのことを、単にリストと呼ぶことにします。そして、Pythonのリストも買い物チェックリストのようなデータをまとめて扱うのに適しています。

checklist = [
   "かまぼこ",
   "伊達巻き",
   "栗きんとん",
   "昆布巻き"
]

print(checklist)

実行結果：

['かまぼこ', '伊達巻き', '栗きんとん', '昆布巻き']

checklist = [“かまぼこ”, “伊達巻き”, “栗きんとん”, “昆布巻き”]と定義したリストを、print(checklist)の一文だけで、まとめて表示できました。ここで、もう少し言葉を決めておきましょう。

買い物チェックリスト全体（1枚の紙に書いたのであれば、その紙のこと）を、1つのリストと呼びます。もし2枚になるなら、2つのリストです。そして、紙に書いた1つ1つの商品のことを、1つの要素と呼びます。かまぼこが1つの要素です。

つまり、先ほどの買い物チェックリストには4つの要素が入っているわけです。リストと要素はこれから良く目にすることになりますので、よく覚えておきましょう。

リストを扱う2つの方法

さて、本題に戻りましょう。Pythonで配列のようなデータを扱うには、以下の2つの方法が有名です。

Python標準のリスト（list）
NumPyの配列（Numpy.ndarray）

では、Python標準のリスト（list）と、NumPyの配列（Numpy.ndarray）は、どのように使い分けると良いでしょうか。

要素1つ1つが大事ならPython標準のリスト（list）

要素の1つ1つが大事なら、Python標準のリスト（list）が良いでしょう。要素を1つ追加したり、1つ削除したりといった操作が多くなりそうであれば、Python標準のリスト（list）がオススメです。

そう考えると、上で紹介した買い物チェックリストのような場合は、Python標準のリスト（list）が良いことになりますね。

もちろん、このような場合でもNymPyのリスト（Numpy.ndarray）を使えます。効率を追求するなら、NumPyのリスト（Numpy.ndarray）を検討した方がいいでしょう。

リスト全体が大事ならNumPyの配列（Numpy.ndarray）

一方、要素ではなく配列全体が大事なら、NumPyの配列がおすすめです。たとえば、4月の最高気温を格納するといった場合です。

1日ごとの最高気温を気にしてもあまり意味は見いだせませんが、4月全体で最高気温の変動を見ると徐々に気温が上がっていく…わけでもなく、あまり変化しないことがわかりそうです。試しにグラフにしてみましょう。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
date = np.array(range(1,31))
temp = np.array([
    22,25,23,26,21,22,22,
    17,20,19,22,26,21,19,
    22,20,15,16,22,26,26,
    28,19,21,23,25,22,26,
    26,26])

plt.plot(date, temp)
plt.xlim([1,31])
plt.ylim([0,40])
plt.show()

実行結果：