ノンプロ研初心者プログラミング講座【Pythonコース第10期】第3回
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ntakahashi0505
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たにぐち
@tngckik
リストのスライス 部分を取り出すことができる。 リスト[start:stop:step] ※startからstop未満、step飛ばし（基本は１、省略）のリスト numbers = [10, 30, 20, 40] print(numbers[1:3]) # [30, 20] print(numbers[:2]) # [10, 30] print(numbers[2:]) # [20, 40] #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:21:11
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
累算代入演算子だとIDは変更しないんですよね。 #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/7hWfZgopar
2022-10-10 20:23:51
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keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
次はリストの要素の存在確認です。 値 in リスト と書きます。 かなりシンプルなので、「え？これだけで良かったの？」となります。今日の宿題でも使いますよ！！ #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:24:57
たにぐち
@tngckik
リスト要素の存在確認 値 in リスト 値 not in リスト 入っていなければtrueが返ってくる #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:25:34
HiroCom777
@Hirocom7772
リスト要素の確認は、 値 in リスト 値 not in リスト ここは文字列とちょっとだけ違う #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:28:02
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
TomとBobの間はなんでこんなに空いちゃうのだろう #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/hBcxJ2xB6e
2022-10-10 20:28:30
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keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
len(リスト)でリストの要素数が返ってきます。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:29:31
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
リストには便利なメソッドがたくさんあります。例えば、要素を追加する場合はx.append(追加する要素) とします。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:29:46
たにぐち
@tngckik
リストの繰り返し リスト＝イテラブル for 変数 in リスト: # 処理 members = ['Bob','Tom','Ivy'] member = 'Bob' if member in members: print(f'{member}はメンバーです') for member in members: print(member,end='\t') #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:30:02
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
さあ、宿題ですよ。これはちょっと混乱するかもしれないですけど、できることからやっていきましょう。前回習ったif文も使います。まず、Trueだったら、「メンバーです」Falseだったら、「メンバーではありません」というスクリプトを作成してはどうですか。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:30:15
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
二次元リストとはリストを要素としたリストです。これはエクセルで言うとワークシートをイメージするとわかりやすいでしょうか。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:33:23
Yu Moto
@YuMoto_cyc
if・・・ in・・・は便利だけど最初は戸惑いそう 多次元配列だったらどんな動作するんだろう。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:34:56
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
二次元リストの要素の参照方法です。ここはGASをやっている人はイメージしやすいのかな。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:35:01
たにぐち
@tngckik
リストはなんでも要素にすることができる。リストを要素にすることも可能。リストを要素としたリストを二次元リストという。使用頻度多し。 [リスト1, リスト2, …] [ [10, 30, 20, 40], [11, 31, 21], [12] ] #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:35:07
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
さあ、写経です。ボリュームがありますけど、適宜コピペやっていきましょう。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:38:39
たにぐち
@tngckik
二次元リストの要素の参照（＝値を取り出すこと） numbers = [[10, 30, 20, 40], [11, 31, 21], [12]] numbers[0] #[10, 30, 20, 40] numbers[1] #[11, 31, 21] numbers[2] #[12] numbers[1][2] #21 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:40:07
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
繰り返しのネストです。これを利用すると二次元リストの処理が可能となります。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:40:54
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
演習3－06の写経です。 rowやnumberなど変数の宣言をしなくていいので、コード自体がシンプルですね。自分でコードを書くときは、あとで読み返して理解できる変数名にしましょう。 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:41:27
keitaro@イベント企画大好き！！ DATA Saber/GCS認定コーチ
@MaskDePQuery
こんな感じで先にrowを出力してみるとイメージが湧きやすくなりますよ。 #ノンプロ研 #Python講座 pic.twitter.com/tkX3FbfaE7
2022-10-10 20:45:05
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たにぐち
@tngckik
二次元リストの要素に対して繰り返し処理をしたいとき 「繰り返しのネスト」を使おう。 繰り返しのネストは、縦×横の処理も処理。 for i in range(1, 10): for j in range(1, 10): # 処理 #ノンプロ研 #Python講座
2022-10-10 20:45:56