fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

# 1. "banana" を取り出して表示
print(fruits[1])  # banana

# 2. 末尾に "mango" を追加
fruits.append("mango")

# 3. "cherry" を "grape" に変更
fruits[2] = "grape"

# 4. リストの長さを表示
print(len(fruits))  # 4

# 5. 最終的なリストを表示
print(fruits)  # ['apple', 'banana', 'grape', 'mango']

解説:

• append() は末尾への追加。先頭や途中に挿入したい場合は insert(インデックス, 値) を使う
• インデックスで代入すると、その位置の値を上書きできる

numbers = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 1. 最初の3要素
print(numbers[:3])      # [10, 20, 30]

# 2. 後ろの3要素
print(numbers[-3:])     # [80, 90, 100]

# 3. インデックス2から5
print(numbers[2:6])     # [30, 40, 50, 60]

# 4. 1つおきに取り出す
print(numbers[::2])     # [10, 30, 50, 70, 90]

解説: スライスの 終了 は「その直前まで」なので、インデックス2〜5を取り出すには [2:6] と書く。最初は直感と違うので注意。

scores = [85, 92, 78, 95, 88, 72, 91]

# 1. 昇順に並べ替え
scores.sort()
print(scores)  # [72, 78, 85, 88, 91, 92, 95]

# 2. 最高点・最低点・合計点
print("最高点:", max(scores))   # 95
print("最低点:", min(scores))   # 72
print("合計点:", sum(scores))   # 601

# 3. 95 のインデックス
print(scores.index(95))  # 6

# 4. 88 を削除
scores.remove(88)
print(scores)  # [72, 78, 85, 91, 92, 95]

解説: sort() は元のリストを直接変更する（破壊的操作）。元を残したい場合は sorted() を使う。

coordinates = (35.6762, 139.6503)

# 1. 緯度を取り出す
print(coordinates[0])  # 35.6762

# 2. 長さを表示
print(len(coordinates))  # 2

# 3. 含まれているか確認
print(35.6762 in coordinates)  # True

# 4. リストに変換
coord_list = list(coordinates)
print(coord_list)  # [35.6762, 139.6503]

# 5. 考察（例）
# → 座標は変わってはいけないデータ。タプルなら変更不可なので
#    誤って値を書き換えてしまうミスを防げる。

解説: タプルを使うべき場面の目安:

• 変わってほしくないデータ（座標、RGBカラーコードなど）
• 辞書のキーとして使いたい場合（リストはキーにできない）

person = ("田中太郎", 21, "情報工学科")

# 1 & 2. アンパックして表示
name, age, department = person
print(name)        # 田中太郎
print(age)         # 21
print(department)  # 情報工学科

# 3. 関数の戻り値をアンパック
def get_min_max(numbers):
    return min(numbers), max(numbers)

data = [4, 1, 8, 2, 9, 3]
minimum, maximum = get_min_max(data)
print(f"最小値: {minimum}, 最大値: {maximum}")  # 最小値: 1, 最大値: 9

解説: アンパックは可読性が上がり、Pythonらしい書き方のひとつ。 x, y = y, x のように書くと、変数の値を一行でスワップ（交換）できる。

student = {
    "name": "鈴木花子",
    "age": 20,
    "major": "経済学",
    "gpa": 3.5
}

# 1. name を取り出す
print(student["name"])  # 鈴木花子

# 2. gpa を更新
student["gpa"] = 3.8

# 3. university を追加
student["university"] = "○○大学"

# 4. age を削除
del student["age"]

# 5. major が存在するか確認
print("major" in student)  # True

# 6. 最終的な辞書を表示
print(student)
# {'name': '鈴木花子', 'major': '経済学', 'gpa': 3.8, 'university': '○○大学'}

menu = {
    "ラーメン": 850,
    "餃子": 350,
    "チャーハン": 750,
    "唐揚げ": 500
}

# 1. すべてのキーを表示
print(menu.keys())   # dict_keys(['ラーメン', '餃子', 'チャーハン', '唐揚げ'])

# 2. すべての値を表示
print(menu.values()) # dict_values([850, 350, 750, 500])

# 3. キーと値のペアを表示
for name, price in menu.items():
    print(f"{name}: {price}円")

# 出力:
# ラーメン: 850円
# 餃子: 350円
# チャーハン: 750円
# 唐揚げ: 500円

# 4. 存在しないキーを安全に取得
result = menu.get("カレー", "メニューにありません")
print(result)  # メニューにありません

tags_a = {"Python", "AI", "データ分析", "機械学習"}
tags_b = {"Java", "AI", "Web開発", "機械学習", "Python"}

# 1. "統計学" を追加
tags_a.add("統計学")

# 2. "データ分析" を削除
tags_a.remove("データ分析")

# 現在の tags_a: {"Python", "AI", "機械学習", "統計学"}

# 3. 積集合（両方に含まれるもの）
print(tags_a & tags_b)
# {'Python', 'AI', '機械学習'}

# 4. 和集合（どちらかに含まれるもの）
print(tags_a | tags_b)
# {'Python', 'AI', '機械学習', '統計学', 'Java', 'Web開発'}

# 5. 差集合（tags_a にあって tags_b にないもの）
print(tags_a - tags_b)
# {'統計学'}

解説: 集合は「重複を排除したい」「共通部分を求めたい」場面で強力。 例: 2つのユーザーリストの共通フォロワーを調べる、など。

access_log = ["Alice", "Bob", "Alice", "Carol", "Bob", "Bob", "Dave", "Alice"]

# 1. ユニークなユーザー名のリスト
unique_users = list(set(access_log))
print(unique_users)  # ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave']（順番は変わる可能性あり）

# 2. ユニークユーザー数
print(len(set(access_log)))  # 4

# 3. 元のリストを変えず（元から変えていないので同じ）
print(access_log)  # 元のまま

temperatures = [28.5, 31.2, 25.8, 33.1, 29.7, 26.4, 34.0]

# 1. すべての気温を表示
for temp in temperatures:
    print(f"{temp}℃")

# 2. 30℃以上だけ表示
print("--- 30℃以上 ---")
for temp in temperatures:
    if temp >= 30:
        print(f"{temp}℃")

# 3. 平均値をループで計算
total = 0
count = 0
for temp in temperatures:
    total += temp
    count += 1
average = total / count
print(f"平均気温: {average:.1f}℃")  # 平均気温: 29.8℃

解説: :.1f は小数点1桁までの表示形式。f文字列（f-string）の書式指定。

class_scores = {
    "田中": 78,
    "鈴木": 92,
    "佐藤": 65,
    "山田": 88,
    "伊藤": 71
}

# 1. 全員のスコアを表示
for name, score in class_scores.items():
    print(f"{name}: {score}点")

# 2. 80点以上を表示
print("--- 80点以上 ---")
for name, score in class_scores.items():
    if score >= 80:
        print(f"{name}: {score}点")

# 3. 平均点を計算
total = 0
for score in class_scores.values():
    total += score
average = total / len(class_scores)
print(f"平均点: {average:.1f}点")  # 78.8点

# 4. 最高点の生徒
best_name = ""
best_score = 0
for name, score in class_scores.items():
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_name = name
print(f"最高点: {best_name} ({best_score}点)")  # 鈴木 (92点)

# 1. 1から10まで表示
i = 1
while i <= 10:
    print(i)
    i += 1

# 2. 1から100の合計
total = 0
i = 1
while i <= 100:
    total += i
    i += 1
print(f"合計: {total}")  # 合計: 5050

# 3. 2で割り続ける回数
num = 100
count = 0
while num > 1:
    num /= 2
    count += 1
print(f"{count}回で1以下になった")  # 7回

subjects = ["数学", "英語", "プログラミング", "統計"]
scores = [82, 75, 95, 88]

# 1. enumerate で番号付き表示
for i, subject in enumerate(subjects, start=1):
    print(f"{i}. {subject}")

# 2. zip で科目と点数を表示
for subject, score in zip(subjects, scores):
    print(f"{subject}: {score}点")

# 3. 最高点の科目を表示
best_subject = ""
best_score = 0
for subject, score in zip(subjects, scores):
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_subject = subject
print(f"最高点の科目: {best_subject} ({best_score}点)")  # プログラミング (95点)

解説: enumerate と zip はPythonらしい書き方（Pythonic）の代表例。 range(len(リスト)) でインデックスをループするより、これらを使う方が読みやすい。

students = [
    {"name": "田中", "scores": [80, 75, 90, 85]},
    {"name": "鈴木", "scores": [95, 88, 92, 97]},
    {"name": "佐藤", "scores": [65, 70, 60, 75]},
    {"name": "山田", "scores": [88, 82, 91, 79]},
]

# 1. 各生徒の平均点を表示
for student in students:
    name = student["name"]
    scores = student["scores"]
    avg = sum(scores) / len(scores)
    print(f"{name}: 平均 {avg:.1f}点")

# 出力:
# 田中: 平均 82.5点
# 鈴木: 平均 93.0点
# 佐藤: 平均 67.5点
# 山田: 平均 85.0点

# 2. 平均80点以上の生徒を表示
print("--- 80点以上 ---")
for student in students:
    avg = sum(student["scores"]) / len(student["scores"])
    if avg >= 80:
        print(student["name"])

# 3. クラス全体の平均点
all_scores = []
for student in students:
    all_scores += student["scores"]

class_avg = sum(all_scores) / len(all_scores)
print(f"クラス全体の平均: {class_avg:.1f}点")  # 82.0点

解説: 「リストの中に辞書がある」という入れ子構造は、実際のデータ処理で非常によく出てくるパターン。 外側でリストをループ → 内側で辞書からキーで取得、という流れを習得しよう。

circle_members = {
    "AIサークル": {"田中", "鈴木", "佐藤", "山田"},
    "プログラミングサークル": {"鈴木", "伊藤", "田中", "渡辺"},
    "データサイエンスサークル": {"佐藤", "山田", "鈴木", "小林"},
}

# 1. 各サークルの名前と人数
for name, members in circle_members.items():
    print(f"{name}: {len(members)}人")

# 2. 複数サークルに所属している人
all_members = []
for members in circle_members.values():
    all_members += list(members)

multi_members = set()
for member in set(all_members):  # ユニークな名前でループ
    if all_members.count(member) >= 2:
        multi_members.add(member)
print("複数所属:", multi_members)  # {'田中', '鈴木', '佐藤', '山田'}

# 3. すべてのサークルに所属している人（積集合）
all_sets = list(circle_members.values())
common = all_sets[0]
for s in all_sets[1:]:
    common = common & s
print("全サークル所属:", common)  # {'鈴木'}

# 4. いずれかのサークルに所属する全メンバー（和集合）
all_unique = set()
for members in circle_members.values():
    all_unique = all_unique | members
print("全メンバー:", sorted(all_unique))
# ['伊藤', '小林', '山田', '佐藤', '渡辺', '田中', '鈴木']