一.集合定义及其功能 集合是一个无序的.不重复的数据组合,和字典列表一样也是一种数据类型. 集合两个最主要的功能:①去重(把一个列表变成集合,就自动去重了) ②关系测试(测试两组数据之间的交.并.差集等关系) 二.关系测试 首先,如何创建集合? 两种方式:(1)直接创建 a=set([1,8,2,3,5,4,5,3]) (2)将列表转化成集合 list1=[5,9,7,3,6,6,7,95,78,65,102]       #创建列表 list1=set(list1)              

用 |,& 代替 并 和交 的运算.+, -代替并和差集.

差集>>> #两个列表的差集3 >>> ret3 = list(set(a) ^ set(b)) #两个列表的差集 >>> ret4=list(set(a).difference(set(b))) # b中有而a中没有的 并集 获取两个list 的并集 >>> ret1=list(set(a).union(set(b))) >>> #获取两个list 的并集2 >>> ret2= list(set(

集合类型简介 集合也是容器,其内元素都是无序.唯一.不可变的.它常用来做成员测试.移除重复数据.数据计算(比如交集.并集.差集). 集合Set是dict的无value版.集合也使用大括号包围: >>> s = {'a','b','c'} >>> type(s) <class 'set'> Set中的元素和dict一样也是通过hash值来存储的:将元素hash()得到hash值,存储到Set中.所以,Set中的元素必须是不可变数据(例如列表不能放进集合中).但

python集合与字典的用法 集合: 1.增加  add 2.删除   •del 删除集合 •discard(常用)删除集合中的元素  #删除一个不存在的元素不会报错 •remove 删除一个不存在的元素会报错 •pop随机删除一个值并弹出删除的值 3.clear   清除  #清空集合中的元素,集合还存在 4.in  判断一个元素是否在集合中 5.去重  例:把列表去重   a=[1,2,3,4,1,2]     a=list(set(a)) 6.set()   设定空集合 7.集合是无序的

1.集合的操作 2.文件的操作 1.集合的操作 定义: 1.不同元素组成,自动去重 2.无序 3.集合中的元素必须是不可变类型 1.集合的定义: >>> s1 = set('abcd') #同s1 = set{'a','b','c','d'} >>> s1 {'a', 'c', 'b', 'd'} >>> t1 = set('cdef') >>> t1 {'c', 'f', 'e', 'd'} >>> un_set

排序 排序 numpy与python列表内置的方法类似,也可通过sort方法进行排序. 用法如下: In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.random.randn(9) In [3]: x Out[3]: array([-0.4041504 , -0.42198556, 0.92807217, -2.66609196, 1.50915897, 0.38080873, 1.05325796, -1.16488798, 0.04062064]) In [

Python目前有两种内置集合类型,set和frozenset. Ⅰ.两者区别 set是可变的,没有哈希值,其内容可以使用add()和remove()这样的方法来改变,所以不能被用作字典的键或其他集合的元素. frozenset是不可变的,并且为hashable,其内容在被创建后不能再改变,因此可以被用作字典的键或其他集合的元素. Ⅱ.创建集合 两个类的构造器有着相同的作用方式: class set([iterable]) class frozenset([iterable]) 返回一个新的se

集合(Set) 集合是无序的,无序也就没有索引,不能进行索引相关的操作.无序,python解释器就不能通过索引(位置)区分集合中的相同元素,所以集合中不能有相同的元素. 集合用大括号{  }表示. 集合中元素的数据类型可以不同,但集合中不能嵌套列表.元组.集合.字典. a={1,1,3} print(a) #{1,3} 会自动去掉重复的元素 a={1,"ok"} #数据类型可以不同 print(a) #{1, 'ok'} a={1,"ok",[1,2]} #报错 集

1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集: In [10]: import numpy as np I