Python에서 요소 일치를 위해 목록 비교
Python에서는 다양한 접근 방식을 사용하여 두 목록을 비교하여 공통 요소를 찾을 수 있습니다. 살펴보겠습니다.
방법 1: 집합 교차 사용
이 방법은 목록을 순서가 지정되지 않은 고유 요소 모음인 집합으로 변환합니다. & 연산자를 사용하여 이러한 집합을 교차시키면 두 목록에 모두 나타나는 값이 제공됩니다.
a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [9, 8, 7, 6, 5] result = set(a) & set(b) # result: {5}
방법 2: 목록 이해 사용
이 방법은 요소 쌍을 반복합니다. zip 기능을 사용하여 두 목록 모두에서. 두 목록에서 동일한 요소만 포함하는 새 목록을 생성합니다.
result = [i for i, j in zip(a, b) if i == j] # result: [5]
방법 3: 카운터 사용
collections.Counter 클래스를 사용할 수 있습니다. 두 목록 모두에서 요소의 발생 횟수를 계산합니다. Counter 객체의 Intersection 메소드는 일치하는 요소가 있는 새로운 Counter 객체를 반환합니다.
import collections a_counter = collections.Counter(a) b_counter = collections.Counter(b) result = a_counter & b_counter # result: Counter({5: 1})
위 내용은 Python에서 두 목록 사이의 공통 요소를 어떻게 찾을 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

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Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

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numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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