


Reihenfolgeänderungen bei Mengenkonvertierungen
Beim Konvertieren einer Liste in eine Menge in Python scheint die Reihenfolge der Elemente geändert zu werden. Dies kann rätselhaft sein, da Listen die Reihenfolge ihrer Elemente beibehalten, während Mengen ungeordnete Datenstrukturen sind. Der Grund für diese Diskrepanz liegt in der grundlegenden Natur von Sets.
Sets sind darauf ausgelegt, effiziente Mitgliedschaftstests durchzuführen und behalten nicht die Einfügereihenfolge von Elementen bei. Dies liegt daran, dass Sätze intern als Hash-Tabellen dargestellt werden, in denen Elemente zur schnelleren Suche verschlüsselt gespeichert werden.
So bewahren Sie die Reihenfolge auf
Wenn Sie die Beibehaltung benötigen Für die Reihenfolge Ihrer Datensammlungen gibt es mehrere Alternativen zur Verwendung von Sätzen:
- Liste Verständnis: Um Mengenoperationen unter Beibehaltung der ursprünglichen Reihenfolge auszuführen, verwenden Sie ein Listenverständnis. Um beispielsweise Elemente aus einer Liste A basierend auf einer Menge B zu entfernen, verwenden Sie den folgenden Code:
B = set([6, 20, 1]) result = [x for x in A if x not in B]
- Ordered Dictionary (Python 3.7): Python Wörterbücher bieten jetzt die OrderedDict-Funktionalität und gewährleisten so die Beibehaltung der Einfügungsreihenfolge. So führen Sie Set-Operationen durch:
import collections A = collections.OrderedDict.fromkeys([1, 2, 20, 6, 210]) B = collections.OrderedDict.fromkeys([6, 20, 1]) result = collections.OrderedDict.fromkeys(x for x in A if x not in B)
- Ältere Python-Versionen: Für Python-Versionen vor 3.7 verwenden Sie stattdessen das Modul „collections.OrderedDict“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ändert die Konvertierung einer Liste in einen Satz die Reihenfolge und wie kann ich sie beibehalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

TensurepythonscriptsBehavectelyAcrossdevelopment, Staging und Produktion, UsethesStrategien: 1) Umweltvariablenforsimplesettings, 2) configurationFilesForComplexSetups und 3) dynamikloadingForAdaptability.eachMethodofferiqueNefits und Requiresca

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


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