Set: さまざまな要素を組み合わせてセットを形成する Python の基本データ型です。コレクションの分類: 可変セット (set)、不変セット (frozenset)、作成方法は同じです。 コレクションの特性: 無秩序、一意、高速です1. ' )>>> s{'a', 'n', 'i'}>>> len(s)3>>> リ =['リンゴ','梨', ' 桃']>>> s =
set(li)>>> '桃', '梨',
'リンゴ'}>>> 2 .セットへのアクセス
セット自体は順序付けされていないため、セットのインデックスやスライス操作を作成することはできません。セット要素へのアクセスや判断には、ループスルーまたはinを使用することしかできません。 >>> 'apple' in
sTrue>>> 'banana' in sFalse>>> for i ins:... print(i)...peachpearapple 3.およびコンテンツ
add メソッド: コレクションに渡される要素を全体として追加します>>> a{'peach', 'pear',
'apple'}>>>
a .add( 'banana')>>> {'peach', 'banana',
'pear', 'apple'} 更新メソッド: 渡される要素を分割し、個別にセットに渡します>> ;> a =set(['apple'])>>> a{'apple'}>>>a.update('peach')>> ;> c', 'p', 'apple',
'h', 'e', 'a'} 削除メソッド: 指定された要素を削除>>> a{'c', 'p ', 'apple ',
'h', 'e', 'a'}>>>
a.remove('apple')>>> a{'c', 'p', 'h ', 'e',
'a'} Pop メソッド: 要素を削除して return>>> a{'h', 'e', 'a'}>>> .pop()>>> a{'e', 'a'}>>> c'h'
削除とポップの違いは何ですか?
#remove は要素を削除するだけで、パラメータが必要です。#pop は要素を取り出して代入します。パラメータは必要ありません。
4. Set 演算子
Intersection>>> を持ちます。 a{'e' , 'a'}>>> b{'c', 'a', 'b'}>>>
a.intersection( b){'a'} Union (コレクション)>>> a | b{'e', 'a', 'c', 'b'} 差分セット>>> a.difference (b)
#Who.difference は Who{'e'}>>>b.difference(a){'c', 'b'}>>> のループです。 a-b #同じ違い{'e'}>>> b-a{'c', 'b'} 対称的な違い #あなたが私の中にいない、または私があなたの中にいない場合、2つのセットはそれぞれ1回循環されます#2 つのセット間の差異の和集合とも解釈できます>>>a.metric_difference(b) #どのセットが前にあるのか {'c', 'e', 'b'}> ;>> b.metric_difference(a){'e', 'c', 'b'}>>>
(a-b)|(b-a)
#2 つのセット間の 2 つの差分の和集合{ 'e'、'c'、'b'}
-->
以上がPython の基本: コレクションの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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