


Opérations d'ensemble et préservation de l'ordre
Lors de la conversion d'une liste en un ensemble, l'ordre des éléments change car les ensembles sont des structures de données non ordonnées qui priorisent rapidement tests d'adhésion. Ils ne conservent pas l'ordre d'insertion d'origine.
Préservation de l'ordre dans les opérations d'ensemble
Pour effectuer des opérations d'ensemble sans perdre l'ordre initial, envisagez les options suivantes :
1. Compréhensions de liste pour la différence d'ensemble
Si vous avez une liste régulière et que vous devez supprimer un ensemble d'éléments tout en préservant l'ordre, utilisez une compréhension de liste :
a = [1, 2, 20, 6, 210] b = set([6, 20, 1]) [x for x in a if x not in b] # [2, 210]
2 . Clés de dictionnaire pour l'ensemble ordonné
Pour une structure de données avec des tests d'appartenance rapides et une préservation de l'ordre d'insertion, utilisez les clés d'un dictionnaire Python (à partir de Python 3.7) :
a = dict.fromkeys([1, 2, 20, 6, 210]) b = dict.fromkeys([6, 20, 1]) dict.fromkeys(x for x in a if x not in b) # {2: None, 210: None}
3. Collections.OrderedDict (Legacy Support)
Pour les anciennes versions de Python, comptez sur collections.OrderedDict :
a = collections.OrderedDict.fromkeys([1, 2, 20, 6, 210]) b = collections.OrderedDict.fromkeys([6, 20, 1]) collections.OrderedDict.fromkeys(x for x in a if x not in b) # OrderedDict([(2, None), (210, None)])
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!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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