rangeをPythonで完全解説｜関数の基本構文とfor文・小数対応や応用例も紹介

Pythonで効率的なデータ処理や自動化を目指す上で、range関数は欠かせない基本テクニックです。しかし、「start」「stop」「step」それぞれの役割や、for文とリスト内包表記とのパフォーマンスの違い、さらには小数点範囲や逆順制御など、「意外と細かい仕様でつまづく」と感じている方も多いのではないでしょうか。

range関数はPython公式ドキュメントでも繰り返しが「最も使用される基本関数」とされており、教育分野や実務現場でもほぼ全ての入門コースで登場します。例えば近年の機械学習ライブラリでは、NumPyのarangeやリスト生成との違いを理解しているかで、コードの可読性や処理速度が数倍変わるケースも少なくありません。【Python 3.10】では約2.25倍メモリ効率が向上した仕様差も実測データで報告されています。

「for i in range(10)とfor i in range(1, 10)の違いがあやふや」「range(len())しか使ったことがない」「少数や逆順、条件抽出で戸惑った」とお悩みの方にも、本記事で徹底解説。基本の使い方から、実務で“間違えやすい落とし穴”や“ベストプラクティス”まで、手元で再現できる具体例を豊富に掲載しました。

あなたが今迷っている「rangeの最適な使い分け方」や「実装で失敗したくない」という課題も、ここで完全解消。【数値】【実務例】【パフォーマンス比較】と実践的な情報を網羅しています。

読み進めていけば、Python開発の現場で「もうrangeで悩まない！」と感じられるはずです。

rangeをpythonで使いたい方へ｜基本的な概要と役割の徹底解説

Pythonのrange関数は繰り返し処理で頻繁に使われる重要な組み込み関数です。指定した数値の範囲を自動的に生成し、forループを使った各種処理を効率的に行えます。範囲を自在に指定できるため、「1から10まで」「0から始まる数列」など多様なニーズに柔軟対応します。また、イテレータとして動作するため、消費メモリが極めて少ないことも特徴です。直感的な書き方でありながら、リスト・配列・等差数列などの生成、反復処理をシンプルに実装できます。

rangeをpythonで利用する場合のfunction基本構文とパラメータの詳細 – start/stop/stepの役割と挙動

range関数は【start】【stop】【step】という3つのパラメータを指定できます。startが開始値、stopが終了値、stepは増分幅です。例えばrange(1,10,2)なら1から始まり2ずつ増えて最大9までの数列になります。引数を省略することもでき、省略時はstartが0、stepが1として扱われます。パラメータの動作は下記の通りです。

増加・減少どちらも指定可能なため、用途に応じ柔軟な範囲指定が可能です。

pythonでrange引数3つの意味と使い方の具体例を詳述

range関数の3つの引数を活用する事で、より自由度の高い数列生成が叶います。

使用例（range(start, stop, step)）

1. 正の増分で連番を生成
   python
   for i in range(1, 10, 2):
   print(i) # 1,3,5,7,9

2. 負のstepで逆順（reverse）も可能
   python
   for i in range(10, 1, -2):
   print(i) # 10,8,6,4,2

このようにstepを設定する事で偶数列や逆順ループ、指定間隔での要素抽出が簡単に行えます。

pythonでrange 0, pythonでrange 1からの使い分けと実行結果

range(0, x)は0からスタートし、range(1, x)は1からスタートします。この違いはリストや配列のインデックス、ユーザー向けの数値表示に大きく影響します。

例えば配列要素を順に処理する際はrange(len(list))が使われます。また、1から連番で処理をしたい場合はrange(1, n+1)が便利です。

pythonで繰り返しrangeによるfor文基本ループの解説 – 用法と書き方のポイント

rangeはfor文との組み合わせにより強力なループ処理を実現します。直感的な繰り返し処理に最適で、配列操作や数値処理の基本となっています。

代表的なfor文の使い方

• 0から9までの繰り返し

python
for i in range(10):
print(i) # 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

• 1～10までの表示

python
for i in range(1, 11):
print(i) # 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

• リストの長さだけ繰り返す

python
colors = [“red”, “blue”, “green”]
for i in range(len(colors)):
print(colors[i])

ポイント

• stopは含まないため、必要なら+1する

• 配列のインデックスやカウンタとして幅広く活用可能

• stepを指定すれば奇数・偶数やn個ごとに処理できる

視覚的にも分かりやすくシンプルなコーディングを実現します。

rangeをpythonにおける実践コード例集とステップ別活用法

Pythonのrange関数は、繰り返し処理を効率化するために欠かせない標準関数です。直感的な文法で整数の連続的なシーケンスを生成でき、for loopとの相性も抜群です。数値の範囲指定、ステップ設定、リストへの変換、逆順処理、小数への対応策まで幅広く活用されます。また、データ分析や等差数列の作成でも活用されるため、初心者から上級者まで習得必須となります。

rangeをpythonのfor loopでの基本例とコードの読み解き

rangeはfor loopと組み合わせることで、指定した回数だけ処理を繰り返せます。例えば「for i in range(5):」では、0から4まで自動的にループを回します。基本的な引数はstart、stop、stepの3つ。start省略時は0から開始し、stepを指定すればカウント幅も変更可能です。

• 基本構文：

  1. range(stop)
  2. range(start, stop)
  3. range(start, stop, step)

• 動作の特徴：

  • stopは含まれず、startからstop-1まで。
  • 実際のループ回数制御に活用。
  • イテレータ型で生成され、高速な処理と省メモリを両立。

コード例では次のように活用できます。

python
for i in range(3):
print(i) # 0, 1, 2が出力されます

直感的で見やすいコードのため、Python学習の初期段階から役立ちます。

pythonで1から10、pythonで1から100表示の典型パターン

for loopで1から10、または1から100を表示するパターンは非常に頻出です。rangeでは開始値と終了値の両方を明示的に指定します。startを1、stopを11または101とすることで目的通りの出力が得られます。

• 1から10を表示：

  python
  for i in range(1, 11):
  print(i)

• 1から100を表示：

  python
  for i in range(1, 101):
  print(i)

• ポイント：

  • stopは出力したい最大値の「+1」が必要
  • 繰り返し処理、集計やリスト生成など様々な用途で活用可能

逆順（reverse）で出力したい場合はstepにマイナス値を使います。

• 逆順（10～1）：

  python
  for i in range(10, 0, -1):
  print(i)

for i in range(1, 10)を用いたループの動作を詳細解説

for i in range(1, 10)は1から9までの整数を1つずつiに代入し、繰り返し処理を行います。stopは10ですが、10自体は含まれません。これによりループ内の処理を確実に9回実行できます。rangeに指定したstart、stop、stepは下記のように動作します。

• 実行例：

  python
  for i in range(1, 10):
  print(i)

• 出力結果：1 2 3 4 5 6 7 8 9

startやstepに他の値を指定することで柔軟に制御でき、「偶数だけ処理」や「3ずつ増やす」なども簡単に実現可能です。

pythonでrange(len)の使い方とリスト・文字列への応用法

リストや文字列のインデックスを使いたい場合、range(len(リスト))が便利です。インデックスと要素の組み合わせにより、データの操作幅が広がります。

• リスト版：

  python
  items = [“A”, “B”, “C”]
  for i in range(len(items)):
  print(i, items[i])

• 文字列版：

  python
  text = “Python”
  for i in range(len(text)):
  print(i, text[i])

• メリット：

  • インデックス指定が必要な処理が安全に書ける
  • enumerate関数と組み合わせればさらに効率的

• enumerate活用例：

  python
  for i, value in enumerate(items):
  print(i, value)

このようにindexが絡む処理ではrange(len)やenumerateが強力な武器になります。

pythonのfor文でrangeとリスト内包表記や連続配列生成の応用例とパフォーマンス

rangeはリスト内包表記での大量データ処理や効率的な配列生成に必須です。リスト型への変換時にはlist(range(n))と書くことで、瞬時に配列が完成します。例えばlist(range(10))は[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]となります。

• リスト内包表記例：

  python
  squares = [i**2 for i in range(1, 11)]
  print(squares)

• 大量データへの活用：

  • 100万件以上の配列生成も省メモリで高速
  • for loopよりも短く、可読性が高い

• NumPy arangeとの違い：

  関数	対応型	小数点対応	主な用途
  range	intのみ	×	基本ループ処理
  numpy.arange	int/float	○	科学計算など

パフォーマンスを求める場合や等差数列を生成したいときはNumPy arangeも選択肢となります。Python標準のrangeはイテレーターで省メモリ、リストがほしい場合はlist(range(n))で柔軟に対応できます。

リスト化例：

python
data = list(range(100))

この機能により連続データの一括作成や、matrix型オブジェクト生成にも応用できます。rangeを自在に操ることでPythonコードの効率と表現力が大きく向上します。

rangeをpythonで工夫する制御：逆順指定・スキップ・条件抽出テクニック

rangeをpythonでreverseによる逆順ループの実践方法

Pythonでは、range関数の3番目の引数をマイナスに設定することで、簡単に逆順ループを実現できます。たとえば10から1までカウントダウンしたい場合、開始値10・終了値0・ステップ-1を使います。この方法は配列やリストのインデックス操作、逆順表示など幅広い場面で役立ちます。Pythonのforループと組み合わせれば、直感的かつ柔軟に逆順処理が行えます。標準的な記述方法に加え、下記のサンプルのように使うとより分かりやすくなります。

このように、3つめのstep引数に負の値を指定することで「降順」で数値を制御できます。範囲変更や逆方向の数列生成も容易で、実務でもよく利用されるテクニックです。

for i in range(10, 0, -1)による逆順ループの例と解説

for文とrangeを組み合わせる際、for i in range(10, 0, -1)は、開始値10から終了値1までを1ずつ減らしながら繰り返す処理となります。Pythonのrangeは「終了値未満」までが対象のため、10〜1をきっちり出力したい場合は終了値を0に設定する必要があります。

ポイント

• 10から1まで1ずつ減少させる書き方

• 終了値は「含まれない」ことに注意

• リストを逆順処理する場合にも応用可能

この構文は、カウントダウンや逆順データ処理、リストの後ろから値を参照したいときなどに有効です。Pythonでは可読性と柔軟性が高いため、この逆順指定は幅広いプログラムで活用されています。

rangeをpythonで引数step利用で間隔を調整する方法

range関数の3つめの引数「step」を使うことで、数値の間隔を調整した連続データを簡単に生成可能です。例えば2ずつ進めたい場合は、range(0, 10, 2)のように記述します。stepを指定することで、偶数や奇数、任意の間隔のシーケンス作成が容易です。

【主な使い方】

• 偶数のリスト作成 ：list(range(0, 10, 2)) ⇒ [0, 2, 4, 6, 8]

• 奇数のリスト作成 ：list(range(1, 10, 2)) ⇒ [1, 3, 5, 7, 9]

• 特定間隔のインデックス処理：forループでスキップしながら処理

step引数による制御は、CSVのデータ抽出や画像間引き処理など、実務での効率的なデータ取得・処理にも威力を発揮します。

条件付き抽出：5で割り切れる値をrangeで抽出するコード例

range関数を使い、特定の条件に合致する値だけを抽出するには、forループ内でif文を組み合わせます。ここでは0から50の中から5で割り切れる値のみ出力する例を紹介します。

python
for num in range(0, 51):
if num % 5 == 0:
print(num)

この場合、rangeで0から50まで順次取りだし、それぞれを5で割った余りが0の場合だけprintで表示します。条件付き抽出にはリスト内包表記も有効です。

• リスト内包表記版

  [num for num in range(51) if num % 5 == 0] ⇒ [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]

この方法を活用すれば、必要な条件に基づく数値データだけを柔軟かつ高速に取得できます。大量データの条件付き抽出やパターンマッチ処理、業務用データの集計処理などで便利なテクニックです。

rangeをpythonで浮動小数点・少数を扱う最適な方法と注意点

rangeをpythonで少数は標準range関数で扱えない理由と背景

Pythonの標準range関数は、整数の数列を生成するための関数であり、少数（浮動小数点数）には対応していません。
rangeの引数に小数を指定してもエラーが発生します。これはPythonが内部的にrangeオブジェクトを等差数列の整数型シーケンスとして設計しているためです。

少数のステップが必要なケースでは、標準rangeをそのまま使うことができません。
例えば、「0.1刻みで1.0まで」などのケースは、純正のrange関数では表現できないため、他の方法が必要になります。

この性質によって、リストやfor文で小数の繰り返し処理をしたい場合は、別のテクニックや関数を利用することが不可欠です。

小数点範囲の代替手段：pythonのfrange、NumPyのarangeの詳細な使い分け

標準のrangeが少数をサポートしない場合には、frangeやNumPyのarangeがよく用いられます。
それぞれの特徴は以下の通りです。

frangeは手軽に実装しやすく、小規模なスクリプトで活用できます。一方、NumPy arangeは大量データや配列操作を前提としたケースに強みがあります。
状況に合わせて適切な手法を選ぶことで、柔軟なforループやリスト生成が可能です。

pythonでfrange関数の自作例とNumPy arangeとの比較

少数対応の独自frangeを作ることで、標準rangeに似た使い方ができます。

def frange(start, stop, step):
num = start
while num < stop:
yield round(num, 10)
num += step

for value in frange(0, 1, 0.1):
print(value)

NumPy arangeでは、さらにシンプルに記述できます。

import numpy as np
for value in np.arange(0, 1, 0.1):
print(value)

frangeは手軽で少数点刻みの制御がしやすく、NumPy arangeは数値計算やデータ分析への親和性が高いのが特徴です。

pythonリストで小数点を使う場合の注意とエラー回避法

Pythonリストで小数点範囲を扱う際にありがちなのが、浮動小数点演算による誤差や意図しない範囲外アクセスです。
for文やlist(range())で少数を扱おうとするとTypeErrorが発生します。

エラーを回避し確実に負荷なくリストを生成するには、以下の方法が有効です。

• frangeやNumPy arangeでリスト化

  • list(frange(0,1,0.1))
  • list(np.arange(0,1,0.1))

• 値の丸めや比較で誤差を制御

  • round関数で小数点以下を切り捨てて管理
  • 終了条件の比較は十分な余裕を持たせて設定

• rangeと整数変換の組み合わせ

  • [i/10 for i in range(0, 10)] のようにint型からfloatへ変換

リストやfor文で小数点範囲の取り扱いを間違えると、意図した動作と異なる結果を招くことがあるため、データ型と演算に細心の注意を払いましょう。

pythonでrangeの仕様詳細・バージョン差異・メモリ・パフォーマンス解説

python2系のxrangeとpython3系のrangeの違いを踏まえた使い分け

Python2系ではrange関数とxrange関数が存在し、両者の用途が異なっていました。rangeはリストを返すため、大量の数値生成時にはメモリ消費が大きくなります。一方xrangeはジェネレータのように必要な値だけを逐次生成するため、メモリ効率が高いのが特徴です。Python3系ではxrangeが廃止され、range自体がイテレータ的な動作となり、大量の数字を扱う場合でもメモリ消費を抑えることができます。現在のPythonで「range python」を使用する際は、リスト型が必要な場合にのみlist(range(…))と変換することが推奨されます。サンプルとしてfor i in range(1, 10): print(i)のように使う場合、どちらのバージョンも同様のループ実行が可能です。

range(len)の利便性とenumerateとの比較・併用の効果と実例

Pythonのforループでリストや文字列を走査するパターンでは、range(len(list))と記述することで要素のインデックスと値を参照できます。しかし、enumerateを活用することでコードの可読性・効率が大きく向上します。enumerateは要素と同時にインデックス値を取得でき、「for index, value in enumerate(list):」の書き方が一般的です。range(len)は全てのインデックスを必要とする場面や部分的な操作に適していますが、ループ内でインデックスと値を同時に使うのであればenumerateの併用がベストです。

enumerateを使うことで得られるメリットとサンプルコード

enumerateの主なメリットは下記の通りです。

• インデックスと要素を同時に取得できる

• ループの可読性・保守性が向上する

• バグを未然に防げる

サンプルコード：

for i, value in enumerate([‘a’, ‘b’, ‘c’]):
print(f”{i}: {value}”)

このようにシンプルな記述でインデックス管理が不要となり、エラーや可読性の低下を防ぎます。

rangeオブジェクトのメモリ効率、リスト生成との違いを数値で比較

rangeオブジェクトは必要な時だけ値を生成するイテレータ的な機能をもち、大量のデータ処理時にも極めてメモリ効率が良いです。対してlist(range(n))でリストを明示的に作成すると、全要素を一度にメモリ上へ展開するため、nが大きいほどメモリ消費量も増加します。例えば1から100万までの整数を扱う場合、rangeは数十バイト～数百バイト程度ですが、リストにすると複数メガバイトの消費になることもあります。大量要素の繰り返し処理ではrangeオブジェクトの有効活用が推奨されます。

list内包表記とrangeを用いたforループのパフォーマンス比較と推奨ケース

Pythonでのループ処理では、list内包表記を使うと処理速度がforループより向上する場面があります。特に変換やフィルタリングなどの処理においては、内包表記の方がネイティブで最適化されているためです。一方、複雑なロジックや条件分岐が多い場合はforループを選択することで可読性やメンテナンス性が高まります。パフォーマンスと記述のバランスを考慮し、単純な処理は内包表記、状況に応じてforループを使い分けることが効率化のポイントです。

推奨ケースまとめ

• 単純な変換や抽出 → list内包表記

• 条件や処理が複雑 → forループ

• 大量の数値生成や高メモリ効率重視 → rangeオブジェクト

各処理の特性を把握し、目的に応じて最適な選択を行うことが求められます。

rangeをpythonで正しく安全に使うための注意点とトラブルシューティング

pythonでrange変数指定ミスの典型的な例と修正方法

range関数を使用する際に、変数指定ミスは初心者がよく陥る課題です。たとえば開始値や終了値を逆に設定したり、意図しない範囲を指定した場合、意図した結果が得られません。

間違えやすいパターンとして、文字列やfloat型で指定してエラーになるケースや、不正なステップ値（0）を指定してしまう点が挙げられます。正しい使い方を身につけるには、開始値・終了値・ステップを見直し、引数の型を必ずint型で統一しましょう。

負のステップ指定や範囲外パラメータで起きる挙動の解説

Pythonのrange関数は、ステップ（増分）に負の値を指定することで、逆順で範囲を生成できます。しかし開始値と終了値の大小関係を間違えると、出力が空リストになるため注意が必要です。

• 例：range(10, 0, -2) → 10, 8, 6, 4, 2

• 例：range(0, 10, -2) → 何も出力されない

また範囲外（終了値未満に開始値がない場合、または逆）やステップ0はエラーとなります。逆順でループを回したい場合は、必ず開始値＞終了値・負のステップという条件を守りましょう。

range引数の不適切な使用が招くエラー例と事前回避法

range関数の引数に誤った値を与えると、TypeErrorやValueErrorが発生します。よくあるエラーは以下の通りです。

事前にチェックすべきポイント

• 引数の型を明示的にint型へ変換

• ステップ(step)を0にしない

• 範囲指定で、startとstopの大小関係を考慮

これらを踏まえ、rangeの利用直前にtype()関数やif文で引数チェックを行うと、コードの安全性が高まります。

rangeの用法、少数、文字列指定時のよくある問題点と対応策

rangeで少数や文字列を直接指定しようとすると、エラーまたは思わぬ動作につながります。float型で範囲設定したい場合、標準rangeは対応していません。その場合は代替案としてNumPyのarange関数を活用するのが一般的です。

• int型以外の値：int()で変換

• 少数を含む等差数列：numpy.arange(開始, 終了, ステップ)

• 文字列リストでループ：for s in list(str) のように扱う

よくある対応策を整理すると、

• for文でrangeを使う場合は整数インデックスに限定

• 少数の等差数列やリストのサイズ取得にはlenやarangeを活用

• 文字列にrangeは不適切なので直接listやenumerateで処理

となります。

このように型や目的に合った使い分けが、range pythonの正しい利用への第一歩です。

他の繰り返し制御法や類似関数との比較と適切な使い分け基準

pythonのrange、list(range)、NumPy arangeの特徴と使い分けガイド

Pythonでは繰り返し処理や数列生成に複数の方法があり、用途に合わせて正しく使い分けることが重要です。下記のテーブルでそれぞれの特徴を整理します。

ポイント

• rangeはメモリ効率・実行速度ともに優れ、整数範囲の繰り返し処理に最適。

• list(range)はリストとして操作したい時や要素の追加が必要な場合に活躍するが、大きな値域には不向き。

• NumPy arangeは特に少数点や等差数列、数値配列操作などを高速に行う場合に選ばれる。

用途や規模、必要なデータ型によって選択肢を変えることで、高効率な処理が実現できます。

for文+range、while文、内包表記それぞれの利点と使い所の解説

繰り返し処理はPythonの中核であり、複数の構文が用意されています。主な方法と選び方の目安をリストで整理します。

1. for文+range
   • 明示的な回数指定やインデックスアクセスに最適
   • 読みやすくバグが少ない
2. while文
   • 終了条件が変更される、回数が動的な場合によく用いる
   • 条件が複雑な場合やbreak活用時に有用
3. 内包表記
   • リストなどのコレクションを一気に生成したい場合に便利
   • 処理が1行で済み、可読性が高い

for文+rangeは特に「for i in range(len(list))」のような形で配列やリストの操作に多用されます。一方「while」は無限ループや動的制御が必要な時、内包表記はデータ変換やフィルタリング処理で圧倒的な記述量削減となります。

適材適所に関する実例紹介と速度・メモリの実測データ

繰り返し制御のパフォーマンスは処理対象データや規模に大きく依存しますが、以下に主要な実例と特徴を示します。

for文+rangeでは大量データ処理でもパフォーマンスとメモリ効率が両立されます。内包表記は処理が1行でできる半面、全要素保持でメモリ消費が多いのが弱点。NumPy arangeは特にベクトル計算時や科学計算の現場で圧倒的な速度を誇ります。

実務での課題解決に役立つループ制御の使い分け事例

業務現場で遭遇する様々な処理に応じて、最適な繰り返し制御の選定が成果に直結します。以下に主なシチュエーションと推奨パターンを紹介します。

• 大量データの検証やバッチ処理

  • for文+range、またはNumPy arangeで効率化

• 少数や浮動小数点の処理

  • NumPy arangeやlist内包表記が適合

• ユニークな条件付き集計や抽出

  • コードが複雑ならwhile文、簡潔なら内包表記

• 可読性・保守性重視の業務処理

  • 明示的なfor文+rangeがミス防止に役立つ

  賢く選び分けることで、作業効率の最大化や不具合低減につながり、Pythonの実務利用価値が一層高まります。

pythonでrangeの応用学習ステップとおすすめ教材・リソースガイド

pythonのrange関数は繰り返し処理を効率的に実装するための重要な機能です。基礎から応用まで習得すれば、for文やリスト内包表記、データ分析など幅広い場面で活用できます。学習を進める際は、実践的な問題に取り組みながら、信頼性の高い教材やサイトを活用することが効果的です。特にforループだけでなく、範囲指定や逆順、少数ステップなど多様なパターンにチャレンジすることで、着実なスキルアップにつながります。

rangeをpythonで深く理解するための練習問題と実践課題集紹介

range関数をマスターするには、段階的な練習問題で実践することが大切です。以下の課題で、自分の理解度を高めましょう。

• 指定範囲の整数出力：for i in range(1, 11) を使い1から10まで表示

• ステップ付きカウント：range(0, 20, 2)で偶数だけをリスト化

• 逆順処理：range(10, 0, -1)で10から1へ逆に数値を出力

• リスト化の練習：list(range(5))でリスト化の基本を確認

• インデックス操作：for i in range(len(list_data)) でリスト要素の全表示

実際のプログラム例や出力結果を確認し、コードの動作を強く意識することで理解が深まります。さらに小数や文字列、変数による動的範囲指定も実践すると効果的です。

Python公式ドキュメントと信頼できる学習サイト・書籍の紹介

信頼できるリソースを活用して体系的に学ぶことが、確実なスキル向上に直結します。

これらの教材や参考書で基礎から応用まで無理なく学べ、問題解決力も養うことができます。

range関数を活用したAI・データ分析など次世代技術への発展的応用例

rangeは基礎文法だけでなく、AIやデータ分析分野でも多用されています。NumPyのarange関数は、等差数列や小数ステップにも柔軟に対応し、多次元データ処理を簡単にします。また、データの前処理や反復処理の自動化、画像認識アルゴリズムのバッチ処理など、実践の場で幅広く使用されています。

実際に、

• データ数に応じrange(len(data))でバルク処理

• rangeを使い学習データ・テストデータの分割

• パラメータチューニングなどで動的なイテレート

の活用例があり、多様な分野の課題解決に役立ちます。PythonでAIやデータ分析に進みたい方は、rangeと併せてリスト内包表記やNumPyの使い方も習得推奨です。