So subtrahieren Sie Listen in Python
Bei der Arbeit mit Listen gibt es Situationen, in denen Sie möglicherweise eine Liste von einer anderen subtrahieren müssen. Beim Subtrahieren von Listen in Python geht es darum, Elemente zu identifizieren, die in einer Liste vorhanden sind, in der anderen jedoch nicht.
Verwenden des Listenverständnisses
Ein einfacher Ansatz ist die Verwendung des Listenverständnisses. Durch Durchlaufen der ersten Liste (x) können Sie eine neue Liste erstellen, die nur Elemente enthält, die in der zweiten Liste (y) nicht vorhanden sind:
<code class="python">[item for item in x if item not in y]</code>
Diese Methode behält die ursprüngliche Reihenfolge von x bei, während Elemente ausgeschlossen werden gefunden in y.
Differenz festlegen
Wenn Ihnen die Beibehaltung von Listeneigenschaften (z. B. Reihenfolge) nicht wichtig ist, können Sie die Operation „Differenz festlegen“ nutzen. Sets sind ungeordnete Sammlungen, daher verwerfen sie Duplikate. So führen Sie eine Mengendifferenz durch:
<code class="python">list(set(x) - set(y))</code>
Diese Methode gibt eine Liste mit Elementen zurück, die für die erste Liste eindeutig sind.
Überschreibende sub Methode
Aus Gründen der syntaktischen Vereinfachung können Sie eine benutzerdefinierte Klasse definieren, die von der Liste erbt und die sub-Methode überschreibt:
<code class="python">class MyList(list): def __sub__(self, other): return self.__class__(*[item for item in self if item not in other])</code>
Mit dieser Klasse können Sie die Infix-Subtraktion verwenden :
<code class="python">x = MyList(1, 2, 3, 4) y = MyList(2, 5, 2) z = x - y # Subtracts y from x and assigns to z</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Sie Listen in Python subtrahieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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