Pythonの辞書機能とは

Pythonには辞書（dictionary）という機能があるらしい．どのような場面でどのように使用するのか釈然としない．とりあえず小さなサンプルを作って学習してみた．

結論としては，辞書はリストに似た存在ではあるが，{key : value} のペアでリスト化されていて，キーを参照すると，その値が返されるというものである．

データの構造を見ると分かりやすい．以下は九州７県の人口の辞書である．

{'福岡': 5099604, '熊本': 1756944, '佐賀': 818865', 大分': 1143976, '長崎': 1341702, '宮崎': 1081413, '鹿児島': 1616005}

全体は中括弧で括られていて，コロン：の前後がペアになったデータである．関連したデータを別々の配列に記憶させる必要がないのでたいへん便利である．

IDLEのシェルで実行

まずは，辞書の作成はPythonの統合環境，IDLEのシェルで，福岡と熊本のデータをタイプし，辞書名はdic_kjinkoとした．

>>>dic_kjinko = {'福岡': 5099604, '熊本': 1756944} ⬅辞書の基本型を作成

キーの一覧を表示させるには，

>>>list( dic_kjinko.keys() )と打ち込むと，現在登録されているキーが表示される．

['福岡', '熊本']

が返ってくる．

>>> dic_kjinko['福岡'] と入力して福岡の値を表示させると，

5099604

が返ってくる．

辞書の追加

>>> dic_kjinko['佐賀']=818865 ⬅ 佐賀のデータを追加

>>> list( dic_kjinko.keys() ) ⬅ 辞書のキーを表示

['福岡', '熊本', '佐賀']

>>> dic_kjinko['大分']=1143976 ⬅ 大分のデータを追加

>>> dic_kjinko['長崎']=1341702 ⬅ 長崎のデータを追加

>>> dic_kjinko['宮崎']=1081413 ⬅ 宮崎のデータを追加

>>> dic_kyuPjinko['鹿児島']=1616005 ⬅ 鹿児島のデータを追加

>>> list( dic_kjinko.keys() ) ⬅ 辞書のキー（県名）を表示

['福岡', '熊本', '佐賀', '大分', '長崎', '宮崎', '鹿児島']

>>> list( dic_kjinko.values() ) ⬅ 辞書の値（人口）を表示

[5099604, 1756944, 818865, 1143976, 1341702, 1081413, 1616005]

>>> sorted(dic_kjinko.keys()) ⬅ キーでソート（漢字コード順）

['佐賀', '大分', '宮崎', '熊本', '福岡', '長崎', '鹿児島']

>>> sorted(dic_kjinko.keys(),reverse=True) ⬅ キーで逆ソート

['鹿児島', '長崎', '福岡', '熊本', '宮崎', '大分', '佐賀']

>>> sorted(dic_kjinko.values()) ⬅valueでソート

[818865, 1081413, 1143976, 1341702, 1616005, 1756944, 5099604]

>>> sorted(dic_kjinko.values(),reverse=True) ⬅ valueで逆ソート

[5099604, 1756944, 1616005, 1341702, 1143976, 1081413, 818865]

>>> print(dic_kjinko) ⬅ 辞書の全内容を表示

{'福岡': 5099604, '熊本': 1756944, '佐賀': 818865, '大分': 1143976, '長崎': 1341702, '宮崎': 1081413, '鹿児島': 1616005}

>>>

IDLEのエディターでプログラムとして実行

IDLEを起動して新規作成を選択すると，編集画面があらわれる．

dic_kjinko = {'福岡': 5099604, '熊本': 1756944}を入力し保存．

追加するには以下のプログラムを実行する．

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

dic_kjinko['佐賀'] =818865 ⬅辞書に追加

dic_kjinko['大分'] =1143976 ⬅辞書に追加

dic_kjinko['長崎'] =1341702 ⬅辞書に追加

dic_kjinko['宮崎'] =1081413 ⬅辞書に追加

dic_kjinko['鹿児島'] =1616005 ⬅辞書に追加

print(dic_kjinko)

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

実行結果

dic_kjinko = {'福岡': 5099604, '熊本': 1756944, '佐賀': 818865, '大分': 1143976, '長崎': 1341702, '宮崎': 1081413, '鹿児島': 1616005}

最大値，最小値等も求めることができる．

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

print(dic_kjinko.keys())

print(dic_kjinko.values())

#valueの最大値・最小値

print(min(dic_kjinko[x] for x in dic_kjinko))

print(max(dic_kjinko[x] for x in dic_kjinko))

#valueで最大・最小を調べ，対応するkeyを得る

print(min(dic_kjinko, key=lambda x:dic_kjinko[x]))

print(max(dic_kjinko, key=lambda x:dic_kjinko[x]))

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

実行結果

dict_keys(['福岡', '熊本', '佐賀', '大分', '長崎', '宮崎', '鹿児島'])

dict_values([5099604, 1756944, 818865, 1143976, 1341702, 1081413, 1616005])

818865

5099604

佐賀

福岡

円グラフを描く処理を追加したプログラム

# utf-8 coding

dic_jinko = {'福岡': 5099604, '熊本': 1756944}

#print(dic_kjinko)

dic_kjinko['佐賀'] =818865 # ⬅辞書に追加

dic_kjinko['大分'] =1143976 # ⬅辞書に追加

dic_kjinko['長崎'] =1341702 # ⬅辞書に追加

dic_kjinko['宮崎'] =1081413 # ⬅辞書に追加

dic_kjinko['鹿児島'] =1616005 # ⬅辞書に追加

print(dic_kjinko)

print(dic_kjinko.keys())

print(dic_kjinko.values())

#valueの最大値・最小値を調べ，表示

print(min(dic_kjinko[x] for x in dic_kjinko))

print(max(dic_kjinko[x] for x in dic_kjinko))

#valueの最大・最小に対応するkeyを得る

print(min(dic_kjinko, key=lambda x:dic_kjinko[x]))

print(max(dic_kjinko, key=lambda x:dic_kjinko[x]))

temp=sorted(dic_kjinko.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) ＃valueの大きい順に配列を並べ替え. x[1]は辞書もvalue, 辞書のkeyはx[0]．

dic_temp=dict(temp) ＃辞書型へ変換

#print(dic_temp)

＃グラフ描画

import matplotlib.pyplot as plt

#plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' ＃日本語表示フォント（別のフォントに変更）

plt.rcParams['font.family'] = 'IPAexGothic'

import numpy as np

plt.title("九州各県の人口比率", loc='left',fontsize=20)

labels = dic_temp.keys()

x = dic_temp.values()

explode = (0, 0.1, 0, 0,0,0,0) ＃2番めの0.1は少し外側に表示させるため指定

plt.pie(x, labels=labels, startangle=90, autopct='%.1f%%', explode=explode)

plt.axis('equal')

plt.show()

化学分野での利用

自分の専門分野役に立つ利用法がないか考えてみた．まず，思いついたのは「原子番号」と「元素記号」の対応である．別稿で紹介する．

参考資料

Python入門 辞書

CSV ファイルの読み書き

リストから辞書を作成

matplotlib のグラフに日本語を表示する方法（文字化け対応）(その他類似の記事を参照）

IPAフォント ダウンロードページ

[Python] コレクション型をソート