세트: 다양한 요소를 그룹화하여 세트를 형성하는데, 이는 파이썬의 기본 데이터 유형입니다. 컬렉션 분류: 가변 세트(set), 불변 세트(frozenset), 생성 방법은 동일합니다. 컬렉션 특성: 무질서, 고유, 빠름1 세트 생성>>> 🎜 >set('ian')>>> s{'a', 'n', 'i'}>>>len(s)3>>> '사과','배','복숭아']>>> s =
set(li)>>> s{'복숭아', '배',
'사과'} > ;>> len(s)3
2. 컬렉션 액세스
컬렉션 자체는 순서가 없으므로 컬렉션에 대한 인덱스 또는 슬라이스 작업을 생성할 수 없으며, 컬렉션 요소에 액세스하거나 결정하기 위해 가 아닙니다. >>> insTrue>>> 'banana'
in sFalse>>> for i in
... print(i)... 복숭아배사과
3. 세트 및 콘텐츠 업데이트
추가 메소드: 세트에 전체적으로 전달할 요소를 추가합니다>>> }>>>a.add('banana')>>> a{'peach', 'banana','pear', 'apple'} 업데이트 방법: 전달될 요소를 개별적으로 컬렉션에 전달합니다>>> a =
set(['apple'])>>> a{'apple'} >>
a.update('peach')>>> a{'c', 'p', 'apple',
'h', 'e', 'a '} 제거 방법: 지정된 요소 삭제>>> a{'c', 'p', 'apple',
'h', 'e', 'a'}>>
a .remove('apple')>>> a{'c', 'p', 'h', 'e',
'a'} 팝 메서드: 요소를 제거하고 반환> ;>> ; a{'h', 'e', 'a'}>>> c =
a.pop()>>> ;>> c'h'
#remove와 pop의 차이점은 무엇인가요?
#remove는 요소를 삭제하고 매개변수가 필요하며 반환 값이 없습니다. #pop은 요소를 가져와 할당하고 매개변수가 필요하지 않으며 반환 값이 있습니다.
4. 교차점>>> a{'e', 'a'}>>> b{'c', 'a', 'b'}>>> a & b{'a'} >>> ;a.intersection(b){'a'} 결합(컬렉션)>>> a | b{'e', 'a', 'c', 'b'} 차이점 세트>>a.difference(b) #Who.difference는 루프에 있는 사람입니다{'e'}>>b.difference(a) {'c', 'b'}>>>
a-b #차이와 같습니다{'e'}>>> b-a{'c', 'b'} 대칭 차이#당신은 그렇지 않습니다 in me or I am not in which 당신 안에 있는 값, 두 세트는 각각 한 번씩 순환됩니다 #두 세트의 차이의 합집합으로도 이해될 수 있습니다>>>
a.symmetric_difference( b) #앞에서 같은 집합은 무엇입니까{' c', 'e', 'b'}>>>
b.symmetric_difference(a){'e', 'c', ' b'}>>>
(a-b )|(b-a)
#두 차이 집합 {'e', 'c', 'b'}의 합집합
위 내용은 Python 기본: 컬렉션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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