python數據結構之集合,Python中集合

本文目錄一覽：

• 1、python自帶及pandas、numpy數據結構(一)
• 2、python基礎-列表 元組 集合 字典區別和用法
• 3、Python 簡明教程 —13，Python 集合

python自帶及pandas、numpy數據結構(一)

1.python自帶數據結構：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。

以下只介紹序列中的list：

創建list：

list1 = []

list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #逗號隔開

list2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] #list2長度(len(list2))為2,list2[0] = [1,2]

liststring = list(「thisisalist」) #只用於創建字元串列表

索引list：

e = list1[0] #下標從零開始，用中括弧

分片list：

es = list1[0:3]

es = list1[0:9:2] #步長在第二個冒號後

list拼接（list1.append(obj)、加運算及乘運算）：

list長度：

list每個元素乘一個數值：

list2 = numpy.dot(list2,2)

list類似矩陣相乘（每個元素對應相乘取和）：

list3 = numpy.dot(list1,list1)

#要求相乘的兩個list長度相同

list3 = numpy.dot(list2,list22)

#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)滿足「左行等於右列」的矩陣相乘條件，相乘結果numpy.shape(list3)滿足「左列右行」

2.numpy數據結構：

Array：

產生array：

data=np.array([[1, 9, 6], [2, 8, 5], [3, 7, 4]])

data=np.array(list1)

data1 = np.zeros(5) #data1.shape = (5,),5列

data1 = np.eye(5)

索引array:

datacut = data[0,2] #取第零行第二列，此處是6

切片array：

datacut = data[0:2,2] # array([6, 5])

array長度：

data.shape

data.size

np.shape(data)

np.size(data)

len(data)

array拼接：

#括弧內也有一個括弧（中括弧或者小括弧）！

d = np.concatenate((data,data))

d = np.concatenate((data,data),axis = 1) #對應行拼接

array加法：逐個相加

array乘法：

d = data data #逐個相乘

d = np.dot(data,data) #矩陣相乘

d = data 3 #每個元素乘3

d = np.dot(data,3) #每個元素乘3

array矩陣運算：

取逆 : np.linalg.inv(data)

轉置：data.T

所有元素求和 : np.sum(data)

生成隨機數：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)

生成標準正態分布隨機數組：np.random.normal(size=(4,4))

生成二維隨機數組：

np.random.multivariate_normal([0,0],np.eye(2))

生成範圍在0到1之間的隨機矩陣(M,N)：

np.random.randint(0,2,(M,N))

Matrix:

創建matrix：

mat1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

mat1 = np.mat(list)

mat1 = np.mat(data)

matrix是二維的，所有+，-，*都是矩陣操作。

matrix索引和分列：

mat1[0:2，1]

matrix轉置：

np.transpose(mat1)

mat1.transpose()

matrix拼接：

np.concatenate([mat1,mat1])

np.concatenate([mat1,mat1],axis = 1)

numpy數據結構總結：對於numpy中的數據結構的操作方法基本相同：

創建：np.mat(list),np.array(list)

矩陣乘：np.dot(x,y)

轉置：x.T or np.transpose(x)

拼接：np.concatenate([x,y],axis = 1)

索引：mat[0:1,4],ary[0:1,4]

3.pandas數據結構:

Series:

創建series：

s = pd.Series([[1,2,3],[4,5,6]],index = [『a』,『b』])

索引series：

s1 = s[『b』]

拼接series：

pd.concat([s1,s1],axis = 1) #也可使用s.append(s)

DataFrame:

創建DaraFrame:

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]],index = [‘a’,’b’],columns = [‘x’,’y’,’z’])

df取某一列：

dfc1 =df.x

dfc1 = df[『x』]

dfc2 = df.iloc[:,0] #用.iloc方括弧里是數字而不是column名！

dfc2 = df.iloc[:,0:3]

df取某一行：

dfr1 = df.iloc[0]

df1 = df.iloc[0:2]

df1 = df[0:2] #這種方法只能用於取一個區間

df取某個值：

dfc2 = df.iloc[0,0]

dfc2 = df.iloc[0:2,0:3]

python基礎-列表 元組 集合 字典區別和用法

Python中有六個標準的數據類型：Number(數字)，String(字元串)，List(列表)，Tuple(元組)，Set(集合)，Dictionary(字典)。其中：Number(數字）、String(字元串)、Tuple（元組）是不可變數據，其餘三種是可變數據。

轉義字元

輸出結果

布爾值

布爾值是一個邏輯值，只有真(True)和假（False)

輸出結果

Python數據結構包括列表(list)、元組(tuple)、集合(set)、字典(dict)等，這裡主要講解列表，列表有兩個特點：

輸出結果

修改表中元素

輸出結果

列表中插入元素

輸出結果

輸出列表中的元素

輸出結果

元素是否在列表元素中及統計個數

輸出結果

查找某個元素在列表中的位置

輸出結果

順序結構

輸出結果

if 條件 1

輸出結果

if 條件 2

輸出結果

循環結構

輸出結果

循環語句求和

輸出結果

可重複，類型可不同。 類型不同也是跟數組最本質的區別。 python里的列表用「[]」表示：　

對比a和b的結果

列表的 — 增 — 刪 — 改 — 查

循環輸出列表內容，在結尾添加指定的內容

字元串是 Python 中最常用的數據類型。 我們可以使用引號(‘或”)來創建字元串。

元組與列表相似，不一樣之處在於 元組的元素不能修改。

元組使用小括弧，列表使用方括弧。

元組建立很簡單，只須要在括弧中添加元素，並使用逗號隔開便可。

字典是另外一種可變容器模型，且可存儲任意類型對象。

字典的每一個鍵值(key=value)對用冒號(:)分割，每一個對之間用逗號(,)分割，整個字典包括在花括弧({})中 ,格式以下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

字典函數

集合（set）是一個 無序的不重複元素序列。

可使用大括弧 { } 或者 set() 函數建立集合，注意：建立一個空集合必須用 set() 而不是 { }，由於 { } 是用來建立一個空字典。

它的主要做用以下： 1.去重，把一個列表變成集合，就自動去重了 。2.關係測試，測試兩組數據以前的交集、差集、並集等關係。

關係測試

輸出結果

元素的添加和刪除

Python 簡明教程 —13，Python 集合

目錄

前幾節我們已經介紹了Python 中的 列表list ， 元組tuple 和 字典dict ，本節來介紹Python 中的最後一種數據結構—— 集合set 。

Python 中的 set 與 dict 很像，唯一的不同是， dict 中保存的是 鍵值對 ，而 set 中只保存 鍵 ，沒有 值 。

Python 集合 有如下特點：

Python 集合的聲明有兩種方式：

創建 空集合 時，只能用 set() ，而不能用 {} ：

創建 非空集合 時，可以用 set() ，也可以用 {} ：

由於集合中的元素是唯一的，如果初始化時的 可迭代 數據中有重複的元素，則會自動刪去重複的元素：

使用 len() 函數可以查看集合中元素的個數：

由於Python 集合中的元素的是無序的，所以可不能使用 下標 的方式來訪問集合中的單個元素。

我們可以使用 for 循環 來遍歷集合中的所有元素：

我們可以對兩個集合進行如下運算：

交集與並集

in 運算

使用 dir(set) 查看集合支持的所有方法：

下面一一介紹這些 非魔法方法 ，共17 個。

1. add 方法

由於集合中的元素是唯一的，向集合中添加元素時有兩種情況：

示例：

2. remove 方法

示例：

3. discard 方法

示例：

4. pop 方法

示例：

5. union 方法

示例：

6. update 方法

示例：

7. clear 方法

示例：

8. copy 方法

示例：

9. difference 方法

示例：

10. difference_update 方法

示例：

11. intersection 方法

示例：

12. intersection_update 方法

示例：

13. isdisjoint 方法

示例：

14. issubset 方法

示例：

15. issuperset 方法

示例：

16. symmetric_difference 方法

示例：

17. symmetric_difference_update 方法

示例：

（完。）

推薦閱讀：

Python 簡明教程 — 8，Python 字元串函數

Python 簡明教程 — 9，Python 編碼

Python 簡明教程 —10，Python 列表

Python 簡明教程 —11，Python 元組

Python 簡明教程 —12，Python 字典