


Mengenoperationen und Beibehaltung der Reihenfolge
Beim Konvertieren einer Liste in eine Menge ändert sich die Reihenfolge der Elemente, da Mengen ungeordnete Datenstrukturen sind, die schnell Prioritäten setzen Mitgliedschaftstests. Sie behalten nicht die ursprüngliche Einfügereihenfolge bei.
Behalten der Reihenfolge bei Set-Operationen
Um Set-Operationen auszuführen, ohne die ursprüngliche Reihenfolge zu verlieren, ziehen Sie die folgenden Optionen in Betracht:
1. Listenverständnis für Mengenunterschiede
Wenn Sie eine reguläre Liste haben und eine Menge von Elementen entfernen und dabei die Reihenfolge beibehalten müssen, verwenden Sie ein Listenverständnis:
a = [1, 2, 20, 6, 210] b = set([6, 20, 1]) [x for x in a if x not in b] # [2, 210]
2 . Wörterbuchschlüssel für geordnete Mengen
Für eine Datenstruktur mit schnellen Mitgliedschaftstests und Beibehaltung der Einfügereihenfolge verwenden Sie die Schlüssel eines Python-Wörterbuchs (ab Python 3.7):
a = dict.fromkeys([1, 2, 20, 6, 210]) b = dict.fromkeys([6, 20, 1]) dict.fromkeys(x for x in a if x not in b) # {2: None, 210: None}
3. Collections.OrderedDict (Legacy-Unterstützung)
Für ältere Python-Versionen verlassen Sie sich auf Sammlungen.OrderedDict:
a = collections.OrderedDict.fromkeys([1, 2, 20, 6, 210]) b = collections.OrderedDict.fromkeys([6, 20, 1]) collections.OrderedDict.fromkeys(x for x in a if x not in b) # OrderedDict([(2, None), (210, None)])
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Mengenoperationen ausführen und dabei die ursprüngliche Reihenfolge der Elemente beibehalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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