


Zwei Wörterbücher pythonisch kombinieren
Bei der Arbeit mit Wörterbüchern in Python müssen wir oft mehrere Wörterbücher zu einem einzigen zusammenführen. Eine häufige Anforderung in solchen Szenarien besteht darin, die Wörterbücher zu kombinieren und Werte für Schlüssel hinzuzufügen, die in beiden vorkommen.
Betrachten Sie beispielsweise die folgenden beiden Wörterbücher:
Dict A: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} Dict B: {'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
Unser Ziel ist die Zusammenführung Diese Wörterbücher, um das folgende Ergebnis zu erhalten:
{'a': 1, 'b': 5, 'c': 7, 'd': 5}
Mit anderen Worten, wenn ein Schlüssel in beiden Wörterbüchern vorkommt, sollten ihre Werte summiert werden, während Schlüssel, die nur in einem Wörterbuch vorhanden sind, beibehalten werden sollten ihre ursprünglichen Werte.
Eine elegante Möglichkeit, dies in Python zu erreichen, ist die Nutzung der Counter-Klasse aus dem Collections-Modul:
from collections import Counter A = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}) B = Counter({'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}) result = A + B
Die Counter-Klasse erweitert die Funktionalität eines Wörterbuchs, indem sie eine bereitstellt Einfache Möglichkeit, die Anzahl des Vorkommens (Anzahl) von Werten zu verfolgen. In unserem Fall erstellen wir Counter-Objekte für beide Wörterbücher und kombinieren sie dann mit dem Operator. Das Ergebnis ist ein neues Counter-Objekt, in dem die Anzahl der übereinstimmenden Schlüssel akkumuliert wird. Durch die Rückkonvertierung des Counter-Objekts in ein Wörterbuch erhalten wir das gewünschte kombinierte Wörterbuch.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich zwei Wörterbücher pythonisch kombinieren und Werte für gemeinsame Schlüssel summieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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