


Comment puis-je trouver efficacement l'intersection de deux listes en Python ?
Recherche d'intersection de liste : opération booléenne ET et intersection définie
En Python, une tâche courante consiste à trouver l'intersection de deux listes, ce qui aboutit à une nouvelle liste contenant les éléments communs aux deux listes d’entrée. Ceci peut être réalisé en utilisant diverses méthodes.
Une approche courante consiste à utiliser une opération logique « ET », qui compare chaque élément de la première liste à chaque élément de la deuxième liste et renvoie une nouvelle liste avec uniquement le éléments qui correspondent. Cependant, l'opérateur « AND » en Python ne fonctionne pas directement sur les listes. Cela nécessite que les listes d'entrée soient converties en valeurs logiques, ce qui est problématique dans ce cas.
Une approche alternative consiste à utiliser l'opérateur d'intersection défini (&). Les ensembles sont des collections non ordonnées d'éléments uniques, cette opération renvoie donc un objet ensemble contenant uniquement les éléments présents dans les deux listes d'entrée. Pour obtenir une liste à partir de l'ensemble résultant, elle peut être convertie en liste à l'aide de la fonction list().
Par exemple :
a = [1,2,3,4,5] b = [1,3,5,6] list(set(a) & set(b))
Ce code produira le résultat suivant :
[1, 3, 5]
Définir l'intersection fournit un moyen pratique d'effectuer une intersection de liste, en particulier lorsque l'ordre des éléments n'est pas important et que les doublons sont ignorés. Il compare efficacement les ensembles d'éléments communs et évite les problèmes potentiels grâce à des comparaisons logiques sur les listes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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