집합 연산 및 순서 보존
목록을 집합으로 변환할 때 집합은 빠른 우선순위를 갖는 정렬되지 않은 데이터 구조이기 때문에 요소 순서가 변경됩니다. 회원 테스트. 원래 삽입 순서를 유지하지 않습니다.
집합 연산의 순서 유지
초기 순서를 잃지 않고 집합 연산을 수행하려면 다음 옵션을 고려하세요.
1. 집합 차이에 대한 List Comprehension
일반 목록이 있고 순서를 유지하면서 요소 집합을 제거해야 하는 경우 List Comprehension을 사용하세요.
a = [1, 2, 20, 6, 210] b = set([6, 20, 1]) [x for x in a if x not in b] # [2, 210]
2 . 순서 집합의 사전 키
빠른 멤버십 테스트와 삽입 순서 보존이 포함된 데이터 구조를 위해 Python 사전의 키를 사용하세요(Python 3.7부터 시작).
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(레거시 지원)
이전 Python 버전의 경우 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)])를 사용하세요.
위 내용은 요소의 원래 순서를 유지하면서 집합 작업을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?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

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

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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