【Python】リスト型・配列型・タプル型・辞書型の違い・使い方

Pythonでリスト・配列・タプル・辞書型オブジェクトの違いについて紹介します。

リスト型、タプル型、辞書型、配列型の違い
使用例

リスト型、タプル型、辞書型、配列型の違い

Pythonでは、大量のデータを格納・操作するためのオブジェクトとして、「リスト」「タプル」「辞書」型などが主に使われます。利用機会は多くないですが、他にも集合型（set）やArray型もあります。
外部ライブラリでは、配列に相当するものとしてNumPy型オブジェクトがよく使われます。
それぞれの主な違いは次のとおりです。

種類	括り文字	ポイント
リスト型	[ … ]	・異なるデータ型の要素を格納可能・長さ（要素数）が可変・要素の書き換え可・インデックス（番号）で要素にアクセス
タプル型	( … )	・異なるデータ型の要素を格納可能・長さ（要素数）が可変・要素の書き換え不可・インデックス（番号）で要素にアクセス
辞書型 (連想配列)	{ … }	・異なるデータ型の要素を格納可能・長さ（要素数）が可変・要素の書き換え可・キー（文字列や数値）で要素にアクセス
配列型 (NumPy)	np.array([ … ])	・同じデータ型の要素のみ格納可能・長さ（要素数）が不変・要素の書き換え可・インデックス（番号）で要素にアクセス・処理が非常に高速(C言語並) ・「NumPyライブラリ」をインストールする必要有
集合型（sets）	{…}	・異なるデータ型の要素を格納可能・長さ（要素数）が可変・重複する要素があっても無視される（一意な値をもつ要素が残る）・リスト型と違い、更新可能なオブジェクトを要素として持てない（タプルは可能）・要素の順序は保持しない
array型	array.array(‘データ型’,…)	・指定したデータ型の要素のみ格納可能・長さ（要素数）が可変・要素の書き換え可・インデックス（番号）で要素にアクセス

補足

Pythonで配列というと、リスト型でなくNumPy配列のことを指す場合が多いです。
NumPy配列は、API内部がC言語とFortranで記述されているため、「同じデータ型の要素のみ格納可能」「長さ（要素数）が不変」とC言語の配列と同様な仕様となります。
リスト型より柔軟性に欠ける反面、高速にデータを処理できる優れた利点があります。
ただし利用にはNumPyライブラリを別途インストールする必要がありでます。

※リスト、タプル、辞書型は、いずれも異なるデータ型の要素を格納できます。

使用例

リスト、タプル、辞書型の使用例（宣言と要素指定）は以下の通りです。

型名	使用例
リスト型	data = [1, 2, 3, 4, 5] print(data[0]) # 1
タプル型	data = (1, 2, 3, 4, 5) print(data[0]) # 1
辞書型	data = {“fubuki”:1, “shirayuki”:2} print(data[“fubuki”]) # 1
リスト型	data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(data[0]) # 1
Array型
集合型	data = {1, 2, 3, 1} print(data) # {1, 2, 3}