


Der Inhalt dieses Artikels befasst sich mit der Implementierung eines Ein-Schlüssel-Mehrwertwörterbuchs. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.
1. Anforderungen
Wir wollen ein Wort, das Schlüssel mehreren Werten zuordnen kann (das sogenannte Ein-Schlüssel-Mehrwertwörterbuch)2. Lösung
Ein Wörterbuch ist ein assoziativer Container, bei dem jeder Schlüssel einem separaten Wert zugeordnet ist. Wenn Sie möchten, dass ein Schlüssel mehreren Werten zugeordnet wird, müssen Sie diese mehreren Werte in einem anderen Container (Liste oder Satz) speichern.
Sie können ein Wörterbuch wie folgt erstellen:
d={ ‘a’:[1,2,3], 'b':[4,5] }
oder so:
d={ 'a':{1,2,3}, 'b':{4,5} }
Ob Sie eine Liste oder einen Satz verwenden möchten, hängt ganz von der Absicht Ihrer Anwendung ab . Wenn Sie die Reihenfolge beibehalten möchten, in der Elemente eingefügt wurden, verwenden Sie eine Liste. Wenn Sie doppelte Elemente entfernen möchten (und sich nicht um deren Reihenfolge kümmern), verwenden Sie eine Menge.
Um ein solches Wörterbuch einfach zu erstellen, können Sie die Klasse defaultdict im Collections-Modul verwenden. Eine Funktion von defaultdict besteht darin, dass der erste Wert automatisch initialisiert wird, sodass Sie sich nur auf das Hinzufügen von Elementen konzentrieren müssen:
from collections import defaultdict d=defaultdict(list) d['a'].append(1) d['a'].append(2) d['b'].append(4) print(d) d=defaultdict(set) d['a'].add(1) d['a'].add(2) d['b'].add(4) print(d)
Ergebnis:
defaultdict(<class>, {'a': [1, 2], 'b': [4]}) defaultdict(<class>, {'a': {1, 2}, 'b': {4}})</class></class>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie ein Ein-Schlüssel-Mehrwertwörterbuch in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


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