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Python学习记录——集合与字典

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简介:
本篇博客是个人Python学习过程中的总结和思考,主要围绕集合与字典这两种数据结构进行探讨,分享了它们的基本操作、应用场景以及一些实用技巧。适合编程初学者参考学习。 Python学习笔记——集合与字典 1. 集合的基本概念 在Python中,集合是一种重要的数据结构,它反映了数学中的无序且元素不重复的组合特性。这些元素必须是固定的数据类型,并支持哈希运算以便于快速查找和操作。 我们可以使用大括号 `{}` 或 `set()` 函数来创建一个集合实例: ```python s = {1, dream, 2, (3, 4)} ``` `set(x)` 接收任何组合数据类型的参数,并返回一个新的不重复元素的集合。Python 提供了多种方法操作集合,如 `add()`, `clear()`, `copy()`, `pop()`, `discard()` 和 `remove()` 等。 2. 字典的基本概念 字典是另一种重要的数据结构,用于通过键来查找对应的值。它以键-值对的形式存储信息。创建一个字典可以使用大括号 `{}`: ```python D = {China: Beijing, France: Paris, USA: Washington DC} ``` 访问字典中的特定元素可以通过其相应的键实现,例如 `D[China]` 返回 `Beijing`。我们还可以通过中括号 `[key]` 赋值来修改字典的键-值对。 Python 的字典提供了多种方法以支持不同的操作需求,包括:获取所有键 (`keys()`)、获取所有值 (`values()`)、获取所有的键-值对 (`items()`)、安全地访问特定键对应的值(`get(key, default)`)、移除并返回一个随机的键值对(`popitem()`)以及清空字典(`clear()` )。 遍历字典时,可以使用 `for key in D:` 来获取所有的键。如果需要同时获得键和值,则可利用 `D.items()` 方法: ```python for key, value in D.items(): print(fKey: {key}, Value: {value}) ``` 总结来说,在Python编程中,集合和字典都是处理数据的有效工具:前者用于去重及成员关系测试;后者则用来存储并快速查找键对应的值。它们均为可变类型,可以动态地添加或删除元素,并提供了丰富的操作方法以方便程序的编写与维护。

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客服
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  • Python——
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    本篇博客是个人Python学习过程中的总结和思考,主要围绕集合与字典这两种数据结构进行探讨,分享了它们的基本操作、应用场景以及一些实用技巧。适合编程初学者参考学习。 Python学习笔记——集合与字典 1. 集合的基本概念 在Python中,集合是一种重要的数据结构,它反映了数学中的无序且元素不重复的组合特性。这些元素必须是固定的数据类型,并支持哈希运算以便于快速查找和操作。 我们可以使用大括号 `{}` 或 `set()` 函数来创建一个集合实例: ```python s = {1, dream, 2, (3, 4)} ``` `set(x)` 接收任何组合数据类型的参数,并返回一个新的不重复元素的集合。Python 提供了多种方法操作集合,如 `add()`, `clear()`, `copy()`, `pop()`, `discard()` 和 `remove()` 等。 2. 字典的基本概念 字典是另一种重要的数据结构,用于通过键来查找对应的值。它以键-值对的形式存储信息。创建一个字典可以使用大括号 `{}`: ```python D = {China: Beijing, France: Paris, USA: Washington DC} ``` 访问字典中的特定元素可以通过其相应的键实现,例如 `D[China]` 返回 `Beijing`。我们还可以通过中括号 `[key]` 赋值来修改字典的键-值对。 Python 的字典提供了多种方法以支持不同的操作需求,包括:获取所有键 (`keys()`)、获取所有值 (`values()`)、获取所有的键-值对 (`items()`)、安全地访问特定键对应的值(`get(key, default)`)、移除并返回一个随机的键值对(`popitem()`)以及清空字典(`clear()` )。 遍历字典时,可以使用 `for key in D:` 来获取所有的键。如果需要同时获得键和值,则可利用 `D.items()` 方法: ```python for key, value in D.items(): print(fKey: {key}, Value: {value}) ``` 总结来说,在Python编程中,集合和字典都是处理数据的有效工具:前者用于去重及成员关系测试;后者则用来存储并快速查找键对应的值。它们均为可变类型,可以动态地添加或删除元素,并提供了丰富的操作方法以方便程序的编写与维护。
  • Python心得小结
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    本篇文章主要总结了作者在学习Python中字典和集合过程中的一些心得体会,旨在帮助初学者更好地理解和运用这两种重要的数据结构。文中不仅包含了理论知识,还结合了一些实际的应用案例来加深理解。通过阅读本文,读者可以掌握如何高效地使用字典与集合解决实际问题,并且能够避免一些常见的陷阱。 Python中的字典(Dictionary)和集合(Set)是处理数据的重要工具。 **字典(Dictionary)** 在Python里,字典是一种映射类型的数据结构,允许通过键来访问或操作值。它没有固定的顺序,在遍历时不能保证插入的顺序一致。作为键的对象必须不可变,如字符串、数字和元组;而值可以是任何类型的对象。 创建字典的基本语法如下: ```python dict = {key1: value1, key2: value2, ...} ``` 例如: ```python d1 = {x: 1, y: 2, z: 3} ``` 字典支持的操作包括: - `len(D)`:返回键值对的数量。 - `D[k]`:获取对应键k的值,若不存在则抛出`KeyError`异常。 - `D[k] = x`:设置键k对应的值为x。 - `del D[k]`:从字典中移除键k及其关联的值。 - `k in D`:判断键k是否存在于字典D。 此外,还有以下方法: - `D.clear()`:清除所有元素。 - `D.copy()`:创建浅复制的新字典。 - `D.get(k[,d])`:获取键对应的值或返回默认的None或其他指定值。 - `D.items()`:以元组形式列出所有的`(key, value)`对。 - `D.values()`:列出所有值。 - `D.keys()`:列出所有键名。 - `D.pop(k[,d])`:移除并返回键k对应的值,如果未设置默认值且该键不存在,则抛出异常。 - `D.popitem()`:随机删除一个`(key, value)`对。 **集合(Set)** Python中的集合是另一种无序数据结构,只包含唯一元素。这些元素必须可哈希的、不可变的对象。 创建集合的基本语法如下: ```python set = {element1, element2, ...} ``` 例如: ```python s1 = {1, 2, 3} ``` 集合支持的操作包括: - `len(S)`:返回S中的元素数量。 - `element in S`:检查元素是否在S中存在。 - `S.add(element)`:向集合添加一个新元素。 - `S.remove(element)`:从集合移除指定的元素。 - `S.union(other_set)`:得到两个集合的并集。 - `S.intersection(other_set)`:获取交集部分。 - `S.difference(other_set)`:返回不在另一个集合中的元素组成的新的集合实例。 - `S.symmetric_difference(other_set)`:获得两个集合中不重复的部分。 同时,也有类似字典的方法来操作和更新集合内容: - `copy()` 方法创建浅复制的新对象, - 更新方法如`update()`, `intersection_update()`, `difference_update()`, 和`symmetric_difference_update()`等用于直接修改当前的集合实例。 总结来说,在Python编程中可以根据具体需求选择使用字典还是集合,以达到提高代码效率和清晰度的目的。
  • Python
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    Python学习记录是一份个人学习日志,涵盖了从基础语法到高级应用的各项内容,旨在通过实践项目加深对Python编程语言的理解和掌握。 这段文字介绍了Python语法从基础到高级的用法,非常适合初学者学习。
  • Python
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    《Python学习记录》是一本人人可参考的学习笔记,涵盖了从基础语法到高级编程技巧的内容,旨在帮助初学者快速掌握Python语言。 这段文字可以重新组织如下: 这是我个人在自学Python基础阶段所做的学习笔记,内容涵盖了数据结构、函数、对象、闭包、装饰器以及正则表达式等方面的知识点。这些笔记短小精悍,非常适合闲暇时阅读参考。本来打算直接发布出来分享给大家的,但由于PDF文件无法上传至博客平台,并且我已经有一年多没有更新我的博客了,所以暂时搁置了这个计划。
  • Python.zip
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    《Python学习记录》是一份个人学习编程语言Python的心得与代码实践集合,涵盖基础语法、数据结构及常用库的应用,适合初学者参考和进阶学习使用。 Python是一种高级且通用的编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而受到广泛程序员的喜爱。这份名为python学习笔记.zip的压缩文件中包含一个名为python-master.zip的学习资源包,可能包括教程、代码示例以及项目实践等内容,旨在帮助初学者或有经验的开发者深化对Python的理解。 以下是Python语言的一些基础知识: 1. **语法特性**:Python使用缩进来表示代码块,使代码看起来更加整洁。它的基础数据类型包括整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool),而列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)以及集合(set)则是主要的复合数据类型。 2. **控制结构**:Python支持if-else语句、for循环与while循环等控制流程,同时也包括break及continue这样的语句来改变循环执行的方式。 3. **函数与模块**:在Python中,函数被视为第一类对象,可以作为参数传递或返回值。通过`import`语句引入其他模块的功能是组织代码的一种方式。 4. **面向对象编程**:Python完全支持面向对象的概念,包括定义类(class)、创建实例来操作对象以及封装、继承和多态等特性。 5. **异常处理**:使用try-except语句可以捕获并处理运行时错误,从而提高程序的健壮性。 6. **标准库**:Python拥有丰富的内置标准库,例如os用于操作系统接口,sys提供系统相关的功能,math包含数学函数,random生成随机数等。 7. **第三方库**:在Python生态系统中存在大量的第三方库,比如Numpy和Pandas适用于数值计算与数据分析;Matplotlib和Seaborn用于数据可视化;requests处理网络请求;Django与Flask则是流行的Web框架。 8. **Python 3.x与2.x的区别**:Python 3.x是语言的一个重要升级版本,在语法、标准库等方面相较于2.x版本有显著的不同,例如print变为函数形式,除法运算符的行为有所改变,并且unicode的处理更加统一等。 9. **解释器**:Python作为一种解释执行的语言拥有多种实现方式如CPython(官方实现)、Jython(Java平台上的Python实现)以及IronPython(.NET平台上的Python实现)等。 10. **应用领域**:从Web开发到科学计算、自动化运维,再到人工智能和数据分析等多个方面,Python的应用范围极为广泛。 python-master.zip可能包含详尽的资源来讲解上述知识点,并且包括基础语法、进阶特性、实战项目以及常见问题解答等内容。这对希望深入学习Python的人来说是一份宝贵的资料。通过不断的学习与实践,你可以掌握Python编程技能并为自己的编程生涯铺平道路。
  • Python.pdf
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    本PDF文件深入浅出地介绍了Python编程语言中的字典和集合数据结构。通过实例讲解了它们的基本操作、特性和应用场景,帮助读者掌握高效的数据处理技巧。 Python字典是一种可变容器模型,且称为“关联数组”或“散列表”,它由键值对组成,允许通过键快速检索对应的值。集合是另一个数据结构,它是无序不重复元素序列。 在实际应用中,字典和集合提供了许多有用的方法来操作这些数据类型。例如,可以使用`dict.keys()`方法获取所有字典中的键的列表;而集合支持诸如并集、交集等数学运算符的操作方式。 需要注意的是,在Python 3.7版本之后,字典保持了插入顺序,这意味着当你遍历一个字典时,元素会按照它们被添加到字典中的顺序出现。对于集合来说,则是无序的且不允许重复项的存在。
  • Python源码实践
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    《Python学习记录与源码实践》是一本结合理论与实战的编程书籍,旨在通过作者的学习历程和代码解析,帮助读者深入理解Python语言的核心特性和应用技巧。 Python学习笔记与源码练习结合,内容简单易懂,帮助你从入门到持续进步。
  • Python-2021.pdf
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    这份PDF文档《Python学习记录-2021》详细记载了作者在2021年全年学习Python编程语言的心得体会、代码示例和项目实践,适合对Python感兴趣的初学者参考。 Python基础知识学习文档,全篇无废话。
  • Python爬虫
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    《Python爬虫学习记录》是一份个人技术成长日志,内容涵盖了从零开始学习网络爬虫开发的技术心得与实战经验分享,旨在帮助初学者掌握Python爬虫编程。 本段落主要介绍了Python爬虫学习笔记,内容涵盖目录认识爬虫、网络与前端基础知识以及万能正则表达式。在“目录认识爬虫”部分中,文章详细阐述了爬虫的基本概念及其分类;在网络及前端基础方面,则深入讲解了HTTP协议、HTML、CSS和JavaScript等关键知识点;而在“万能正则表达式”的章节里,介绍了正则表达式的语法结构以及常用的模式。通过这些内容的学习,读者能够初步掌握Python爬虫的基础技能。
  • LabVIEW LabVIEW
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    这段内容是关于使用LabVIEW软件进行编程和开发的学习笔记与心得分享,旨在帮助初学者掌握LabVIEW的基础知识及应用技巧。 ### LabVIEW学习笔记知识点梳理 #### 一、调试技巧与数据监测 - **探针工具**: 在调试过程中可以使用右键菜单中的`probe`和`custom probe`功能来设置探针,用于实时监测数据流。这有助于理解各个节点之间的数据流动。 - **客户定制指示器**: 客户定制指示器是一个自定义的子VI,可以在前面板上添加“写数据”VI以记录显示的数据。这对于跟踪关键数据点非常有用。 #### 二、文件读写优化 - **避免频繁打开关闭文件**: 要提高运行效率,应尽量减少对同一文件的操作次数。当需要重复读取或修改同一个文件时,建议将这些操作放在一个循环外部执行以节省资源消耗。 #### 三、图形绘制与数据处理 - **波形绘制**: 使用`build xy graph`功能可以轻松地创建X和Y坐标的数据组合成的波形图。频谱分析可在`waveform measurement`中找到,而滤波器则位于`waveform condition`模块内。 - **数学运算**: 波形数据处理包括频谱分析、滤波等操作可以在`mathematical`模块下的相应子菜单中完成。 #### 四、顺序结构中的数据传递 - **顺序结构的数据传输**: 在使用顺序结构时,框内的数据无法直接通过图框节点传送到下一个框内。需要添加一个`add sequence local`以实现这一功能。另外,也可以采用`flat sequence`来简化这种操作方式。 #### 五、文件格式与读写操作 - **数据转换和存储**: 使用LabVIEW的“write”功能时,输入的数据必须先通过`format into string`转化为字符串形式才能被正确地保存。 - **特定类型文件的操作**: LabVIEW支持`.lvm`测量数据文件类型的读取和编写。波形通常以`.dat`格式进行存储。 #### 六、界面设计与控件使用 - **颜色选择**: 在LabVIEW的“numeric”模块下的`color box`中可以为各种元素设置所需的颜色。 - **曲线拟合操作**: 使用位于数学功能中的`general polynomial fit.vi`来进行数据拟合,该VI可在子菜单curve fit下找到。 - **添加标签和注释**: `free label`控件可以在装饰模块(decoration)里创建自由文本标注。另外使用数组图片环可以插入图像并可以通过索引访问。 #### 七、控件外观调整与子面板操作 - **改变控件的视图**: 如果某些元素看起来不太符合预期,可以通过右键点击该元件选择`view as icon`来切换到标准图标模式。 - **管理子面板属性和方法**: 子面板的操作包括设置其属性或调用特定的方法。这些功能可以在“application controls”模块中找到。 #### 八、表格操作与数据管理 - **添加表头**: 在表达式表格里,可以通过右键菜单选择`property`来开启列标题显示。 - **数组处理技巧**: 使用索引数组节点时,其参数代表的是行或列的索引。为了提取整行的数据,则需要先对矩阵进行转置操作。 #### 九、比较操作与列表控件 - **比较工具的应用**: `express comparison`功能不仅适用于数值比对还支持布尔值和字符串间的对比。 - **多列选择器**: 多列列表可以通过基于行的选择来实现类似下拉菜单的效果,其灵活性更胜一筹。 #### 十、波形分析与频率测量 - **频谱分析工具**: 使用`tone measurement.vi`可以准确地测定信号的频率。而FFT变换功能则仅在示波器中可视化呈现。 #### 十一、VI调用流程 - **基本步骤**:包括打开VI引用,设置属性(如前面板布局),执行函数,并关闭引用。 #### 十二、数据采集系统构建 - **DAQ系统的快速搭建**: 通过`DAQ assistance express vi`可以方便地建立一个简单的数据采集方案。或者也可以使用一系列的控件来手动配置更复杂的场景。 #### 十三、Office文档操作 - **Word和Excel的操作**:可以通过自动化接口打开并控制Word或Excel中的文件,以进行各种编辑与读写任务。