


Comment effectuer une intersection de liste en Python
Lorsque vous essayez de trouver l'intersection de deux listes, il est essentiel de comprendre les opérations booléennes et les résultat attendu.
Aperçu du problème :
Considérez le extrait de code suivant :
a = [1,2,3,4,5] b = [1,3,5,6] c = a and b print(c)
Le résultat attendu est [1, 3, 5], mais le résultat réel est [1, 3, 5, 6]. En effet, les opérations a et b effectuent un ET booléen, qui renvoie vrai ou faux pour chaque élément. Lorsque les deux listes contiennent le même élément, le résultat est vrai et l'élément est inclus dans la sortie.
Utilisation de Définir l'intersection pour l'intersection de liste :
Pour obtenir un intersection de liste appropriée, nous pouvons exploiter le type de données défini. Les ensembles sont des collections non ordonnées d'éléments uniques. En convertissant chaque liste en un ensemble, nous éliminons les doublons et garantissons que l'opération d'intersection ne prend en compte que les éléments communs.
Le code ci-dessous illustre cette approche :
a = [1,2,3,4,5] b = [1,3,5,6] result = list(set(a) & set(b)) print(result)
Cet extrait de code produira la sortie attendue de [1, 3, 5], car il trouve l'intersection des deux ensembles puis reconvertit le résultat en liste.
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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