彼らは、データの単純な基本的なタイプとして船種のタイプではありませんが、他のタイプのデータを含むこともできるので、彼らがしていることの理由は、ネイティブのPythonのnumpyのよりnumpyの計算速く非常に重要な理由は順序であります（Pythonでネストされたリストと同様）配列は、同じ要素型です。
割出要素によって選択することができるリストとタプルの順序付けられたリストは、順不同リストが設定されている場合、導出されるシーケンスは、表示順に等しくありません。
要素インデックスのアクセスリストとタプルによると、インデックスが負になることができます：
>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']>>> classmates[0]
'Michael' >>> classmates[1] 'Bob' >>> classmates[2] 'Tracy'
>>> classmates[-1]
'Tracy
タプルだけ一つの要素を定義する場合、タプル要素は、曖昧さを排除するためにコンマを定義する場合にのみ追加する必要がありそうでない場合、コンパイラは、算出された数学的な意味でブラケットとして誤解されます。
>>> t = (1)
>>> t
1
下面才是一个元素的元组的正确定义方法：
>>> t = (1,)
>>> t
(1,)彼は不変タプルが同じにそのインデックスポイントを意味するが、要素のインデックスはまた、（例えば、リストタイプなど）容器のタイプと呼ばれている場合、これはリスト要素を作ることができるであることを特徴とします。
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B']) >>> t[2][0] = 'X' >>> t[2][1] = 'Y' >>> t ('a', 'b', ['X', 'Y'])
多くの点同様のリスト内のタプル、最も重要な違いの一つはタプルがキーセットの要素の辞書、およびリストとして用いてもよいことができない（不変タプルリスト変数ではなく、鍵変数以来）正しい値を検索します。
d = {(x, x + 1): x for x in range(10)} # Create a dictionary with tuple keys t = (5, 6) # Create a tuple print(type(t)) # Prints "<class 'tuple'>" print(d[t]) # Prints "5" print(d[(1, 2)]) # Prints "1"
セットは、順不同のセットとして見ることができ、数学的な意味で重複要素は、したがって、2つの集合の共通部分は、数学的な意味、組合やその他の操作で行うことができません。
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}