这篇文章主要介绍了python set集合使用方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
定义
定义:在{}中用逗号隔开,集合具备以下3个特点:
1.每个元素必须是不可变类型
2.集合内没有重复元素
3.集合内元素无序
my_set = {1, 2, 3, 4} # 本质上 my_set = set({1, 2, 3, 4}) # 注意1:列表是索引对应值,字典是key对应值,均可以取得单个值. # 而集合类型既没有索引也没有key值相对应,所以无法取得单个的值.对集合来说 # 主要功能在于去重与关系元素,没有取出单个值的需求 # 注意2:{}既被用于定义字典也被用于定义集合.但是字典内的元素必须以key:value的形式. # 如何准确的定义一个空集合"htmlcode">my_set = set([1, 2, 3, 4, 5]) >{1, 2, 3, 4, 5} my_set = set('string') >{'t', 's', 'g', 'i', 'r', 'n'} my_set = set((1, 2, 3, 4, 1)) >{1, 2, 3, 4} my_set = set({'name':'yyh'}) >{'name'}关系运算
friends1 = {'Albert', 'Tony', 'John', 'Egon', 'Sean'} friends2 = {'Sean', 'Sor', 'Egon'} print(friends1 | friends2) # 求合集 print(friends1 & friends2) # 求交集 print(friends1 - friends2) # 求差集 friends1中独有的 print(friends2 - friends1) # 求差集 friends2中独有的 print(friends1 ^ friends2) # 对称差集(去掉共有的好友后的合集) print(friends1 == friends2) # 集合是否相等 print({1, 2, 3} >= {1, 2, 3}) # 包含关系 print({1, 2, 3} > {1, 2}) # 真包含关系 print({1, 2} < {1, 2, 3}) # 真子集 print({1, 2, 3} <= {1, 2, 3}) # 子集去重
# 集合去重复有局限性,仅适用于不可变数据类型 # 集合本身是无序的, 去重之后无法保留原来的顺序 my_list = ['a', 'b', 1, 'a', 'b'] my_set = set(my_list) # 列表转集合 print(my_set) my_list = list(my_set) # 集合转列表 print(my_list) # 去除了重复,但是打乱了顺序# 针对可变类型,并且保证顺序则需要自己写代码实现 my_list = [ {'name': 'lili', 'age': 18, 'sex': 'male'}, {'name': 'jack', 'age': 73, 'sex': 'male'}, {'name': 'tom', 'age': 20, 'sex': 'female'}, {'name': 'lili', 'age': 18, 'sex': 'male'}, {'name': 'lili', 'age': 18, 'sex': 'male'}, ] new_list = [] for i in my_list: if i not in new_list: new_list.append(i) print(new_list)练习
pythons = {'jason', 'egon', 'kevin', 'ricky', 'gangdan', 'biubiu'} linuxs = {'kermit', 'tony', 'gangdan'} print(f'即报名了python又报名了linux的学员有{pythons & linuxs}') print(f'所有报名的学员{pythons | linuxs}') print(f'只报名了python的学员{pythons - linuxs}') print(f'只报名了其中一门的学员{pythons ^ linuxs}')以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
2024年11月16日
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