recherche
Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment puis-je trouver efficacement des éléments correspondants entre deux listes en Python ?

How Can I Efficiently Find Matching Elements Between Two Lists in Python?

Recherche d'éléments correspondants dans des listes à l'aide de Python

Supposons que vous ayez deux listes et que vous souhaitiez identifier les valeurs présentes dans les deux. Comment pouvez-vous accomplir cette tâche efficacement en Python ?

Pour trouver les correspondances entre deux listes en Python, vous pouvez utiliser différentes approches. Une méthode simple consiste à utiliser des intersections d'ensembles, comme démontré ci-dessous :

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
print(set(a) & set(b))  # Output: {5}

Dans cet exemple, l'opération d'ensemble trouve efficacement les éléments partagés entre les listes a et b. Il convertit chaque liste en un ensemble, qui est une collection non ordonnée d'éléments uniques, puis calcule l'intersection pour obtenir les correspondances.

Une autre approche implique la compréhension de listes. Cette technique vous permet de créer une nouvelle liste en itérant sur deux listes simultanément :

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
print([i for i, j in zip(a, b) if i == j])  # Output: [5]

Dans ce cas, la compréhension de la liste parcourt des paires d'éléments de a et b, vérifiant s'ils correspondent. Si une correspondance est trouvée, l'élément correspondant de a est ajouté à la nouvelle liste, ce qui donne une liste contenant les correspondances.

Notez que si les listes ont des longueurs différentes ou si l'ordre est important pour la correspondance des éléments, vous pouvez devez gérer ces scénarios en conséquence.

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!

Déclaration
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Comment résoudre le problème des autorisations rencontré lors de la visualisation de la version Python dans le terminal Linux?Comment résoudre le problème des autorisations rencontré lors de la visualisation de la version Python dans le terminal Linux?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML?Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Modules mathématiques en python: statistiquesModules mathématiques en python: statistiquesMar 09, 2025 am 11:40 AM

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch?Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Comment copier efficacement la colonne entière d'une dataframe dans une autre dataframe avec différentes structures dans Python?Comment copier efficacement la colonne entière d'une dataframe dans une autre dataframe avec différentes structures dans Python?Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

Lorsque vous utilisez la bibliothèque Pandas de Python, comment copier des colonnes entières entre deux frames de données avec différentes structures est un problème courant. Supposons que nous ayons deux dats ...

Comment créer des interfaces de ligne de commande (CLI) avec Python?Comment créer des interfaces de ligne de commande (CLI) avec Python?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Cet article guide les développeurs Python sur la construction d'interfaces de ligne de commande (CLI). Il détaille à l'aide de bibliothèques comme Typer, Click et Argparse, mettant l'accent sur la gestion des entrées / sorties et promouvant des modèles de conception conviviaux pour une meilleure convivialité par la CLI.

Quelles sont les bibliothèques Python populaires et leurs utilisations?Quelles sont les bibliothèques Python populaires et leurs utilisations?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Expliquez le but des environnements virtuels dans Python.Expliquez le but des environnements virtuels dans Python.Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

L'article traite du rôle des environnements virtuels dans Python, en se concentrant sur la gestion des dépendances du projet et l'évitement des conflits. Il détaille leur création, leur activation et leurs avantages pour améliorer la gestion de projet et réduire les problèmes de dépendance.

See all articles

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semainesBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semainesBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semainesBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Version Mac de WebStorm

Version Mac de WebStorm

Outils de développement JavaScript utiles

mPDF

mPDF

mPDF est une bibliothèque PHP qui peut générer des fichiers PDF à partir de HTML encodé en UTF-8. L'auteur original, Ian Back, a écrit mPDF pour générer des fichiers PDF « à la volée » depuis son site Web et gérer différentes langues. Il est plus lent et produit des fichiers plus volumineux lors de l'utilisation de polices Unicode que les scripts originaux comme HTML2FPDF, mais prend en charge les styles CSS, etc. et présente de nombreuses améliorations. Prend en charge presque toutes les langues, y compris RTL (arabe et hébreu) ​​et CJK (chinois, japonais et coréen). Prend en charge les éléments imbriqués au niveau du bloc (tels que P, DIV),

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

PhpStorm version Mac

PhpStorm version Mac

Le dernier (2018.2.1) outil de développement intégré PHP professionnel

MinGW - GNU minimaliste pour Windows

MinGW - GNU minimaliste pour Windows

Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.