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。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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