1. リストの作成と基本操作
リストは複数の値を順番に格納するデータ構造です。
角括弧 [] で作成し、異なる型の値を混在させることもできます。
機械学習では画像のピクセル値・患者IDのリスト・ラベルリストなど、ほぼあらゆる場面でリストが登場します。
💡 \n（バックスラッシュ n）とは？：
\n はPythonの文字列で使える改行文字（エスケープシーケンス）です。
ターミナルや標準のPython環境で実行すると空白行として表示されますが、
このプラットフォームの出力エリアでは視覚的な違いは出ません。
実際のコードでよく見かける記法なので、「改行を表す特殊文字」として覚えておきましょう。
# ターミナルで実行すると "A" と "B" の間に空行が入る
print("A")
print("\nB")
💡 remove vs pop の違い：
どちらも元のリストから要素を削除する破壊的操作です。違いは「戻り値」と「指定方法」です。
| 指定方法 | 戻り値 | 用途 | |
|---|---|---|---|
remove(値) | 削除したい値を指定 | なし（None） | 値が分かっているとき |
pop(i) | 削除したいインデックスを指定（省略で末尾） | 削除した値を返す | 取り出して使いたいとき |
items = ["A", "B", "C"]
items.remove("B") # "B" を削除。戻り値はない
val = items.pop(0) # 先頭を取り出し → val = "A"、リストは ["C"] になる
末尾から順に取り出す「スタック」操作には pop() が定番です。
2. インデックスとスライス
Pythonのインデックスは 0始まり です。
負のインデックス を使うと末尾から数えられます（-1 が最後の要素）。
スライス [start:stop:step] で部分リストを取り出せます。
NumPy配列やPyTorchテンソルのスライスも同じ構文なので、ここでしっかり覚えておきましょう。
💡 スライスの覚え方：
[start:stop] は「start 番目から始まり stop 番目の手前まで」。
[:n] は先頭 n 件、[-n:] は末尾 n 件という使い方が多いです。
3. リストのソートと検索
.sort() はリストを 破壊的に 並べ替えます（元のリストが変わります）。
sorted() は元のリストを変えずに新しい並べ替えたリストを返します。
どちらを使うかは「元のリストを保持したいか」で判断してください。
💡 sort() と sorted() — 書き方と動作の違い：
見た目は似ていますが、呼び出し方と元のリストへの影響が異なります。
| 書き方 | 元のリスト | 戻り値 | |
|---|---|---|---|
sorted() | sorted(リスト) — リストを引数として渡す | 変わらない | 新しい並び替え済みリスト |
.sort() | リスト.sort() — リストに対して . でつなぐ | 変わる（破壊的） | なし（None） |
sorted() は Pythonが最初から用意している組み込み関数です。
一方 .sort() はリストが持つメソッド（オブジェクトに紐づいた関数）で、
. をつけてリスト自身に対して呼び出します。
「組み込み関数」と「メソッド」の違いはレッスン13「クラスの基礎」で詳しく学びます。
4. リストの便利な操作
リストはPythonで最も使われるデータ構造です。 連結・コピー・2次元リストなど、実務でよく使うパターンを確認しましょう。
💡 + 連結 と .extend() の違い：
どちらも2つのリストをくっつけますが、元のリストを変えるかどうかが異なります。
| 書き方 | 元のリスト | 戻り値 | |
|---|---|---|---|
+ | new = a + b | 変わらない | 新しい結合済みリスト |
.extend() | a.extend(b) | 変わる（破壊的） | なし（None） |
a = [1, 2]
b = [3, 4]
c = a + b # a は変わらない。c = [1, 2, 3, 4]
a.extend(b) # a 自体が [1, 2, 3, 4] になる大量データを追加する処理では .extend() の方がメモリ効率が良いです。元のリストを保持したい場合は + を使いましょう。
💡 参照コピーの罠：
b = a はリストのコピーではなく「同じリストへの参照」です。
片方を変えるともう片方も変わります。
独立したコピーが必要なら .copy() か list(a) を使ってください。
NumPyでも同様の罠があるので要注意です。
5. 練習問題
検査値リストの統計を求める
下の血糖値リスト（mg/dL）から最大値・最小値・平均値を計算して出力してください。
また sorted() を使って昇順に並べたリストも表示してください。
ヒントを見る（答え＋解説）
glucose = [110, 98, 125, 88, 142, 103, 116, 95]
print(f"最大: {max(glucose)}")
print(f"最小: {min(glucose)}")
print(f"平均: {sum(glucose)/len(glucose):.1f}")
print("昇順:", sorted(glucose))max()/min()/sum()/len() はリストに使える組み込み関数です。sorted() は元のリストを変えずに並べ替えたリストを返します。
スライスで先頭3件・末尾3件を取得する
下の CT 値リストから、先頭3件と末尾3件をスライスで取り出して表示してください。
ヒントを見る（答え＋解説）
ct_values = [120, 150, 98, 210, 175, 88, 135, 160, 95, 200]
print("先頭3件:", ct_values[:3]) # [120, 150, 98]
print("末尾3件:", ct_values[-3:]) # [160, 95, 200][:3] は「先頭から3件（インデックス0, 1, 2）」、[-3:] は「末尾から3件」を取り出すスライスです。NumPy配列やPyTorchテンソルでも同じ構文が使えます。
条件を満たす要素だけのリストを作る
下の WBC 値リストから for ループと append() を使って、
10000 以上の異常値だけを集めたリスト abnormal を作り、件数と内容を出力してください。
ヒントを見る（答え＋解説）
wbc_list = [6200, 7100, 12500, 5800, 8400, 15200, 6900, 7400, 11000, 6300]
abnormal = []
for wbc in wbc_list:
if wbc >= 10000:
abnormal.append(wbc)
print(f"異常値: {len(abnormal)} 件")
print("値:", abnormal)
# → 異常値: 3 件 / 値: [12500, 15200, 11000]for ループで条件を満たす要素だけを append() で別リストに追加するフィルタリングパターンです。このパターンはレッスン12「内包表記」で1行で書けるようになります。
まとめ
このレッスンのポイント
- リストは
[]で作成し、append/insert/remove/popで操作できる - インデックスは 0始まり、負のインデックスで末尾から参照できる
[start:stop:step]スライスで部分リストを取り出せる（NumPy・Torchも同じ構文）sort()は破壊的（元のリストを変更）、sorted()は非破壊的=は参照コピー。独立したコピーには.copy()を使うlen/min/max/sum/inなどの組み込み関数が使える
自由に試してみましょう：
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