python设置下角标 python set下标

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一、集合创建 集合(Set)：在大括号{}之间、用逗号分隔、无序且不重复的元素集合。 集合中只能包含数字、字符串、元组等不可变类型(或者说可哈希)的数据，而不能包含列表、字典、集合等可变类型的数据。 使用{}运算符创建集合 集合名 = {元素1,元素2,元素3,…} 使用set()函数创建 集合名 ＝ set(sequence) 注：函数set()函数将列表、元组、字符串、range对象等其他可迭代对象转换为集合，如果原来的数据中 存在重复元素 ，则 在转换为集合的时候只保留一个 ；如果原序列或迭代对象中有不可哈希的值，无法转换成为集合，抛出异常。 二、集合访问 访问和遍历集合的元素 print(Set) for item in Set: print(item,end=’’) 添加和修改集合元素 集合创建后，可以使用集合函数在集合中添加或修改元素。 (1) set.add(item)：增加新元素，如果该元素已存在则忽略该操作，不会抛出异常。 (2) set.update(sequence)：合并另外一个序列中的元素到当前集合中，并自动去除重复元素。 删除集合元素 当集合中的元素不再需要时，可以使用集合函数删除集合中指定元素或所有元素。 (1) set.remove(item)：删除指定元素item，如果指定元素不存在则抛出异常。 (2) set.discard(item)：删除指定元素item，如果元素不在集合中则忽略该操作。 (3) set.pop()：随机删除并返回集合中的一个元素，如果集合为空则抛出异常。 (4) set.clear()：清空集合中的所有元素。 三、集合复制和删除 * 可以用set.copy()复制集合，值赋值(浅拷贝). * 还可以"="复制集合，引用复制(深拷贝). * 集合删除：del setName 四、集合运算 Python中集合常用运算如下。 (1) set1.union(set2) 或 set1 | set2：并集运算。 (2) set1.intersection(set2) 或 set1 & set2：交集运算。 (3) set1. difference(set2) 或 set1 - set2：差集运算，在set1中而不在set2中的元素。 (4) set1. symmetric_difference(set2) 或 set1 ^ set2：对称差集运算，在set1和set2中去掉相同元素剩下的所有元素。 * item in set 或item not in set：成员运算，返回值为bool >>> x = {1, 2, 3} >>> y = {1, 2, 5} >>> z = {1, 2, 3, 4} >>> x < y #比较集合大小/包含关系(子集或真子集) False >>> z>x #真子集 True >>> y < z False >>> {1, 2, 3} <= {1, 2, 3} #子集 True 五、集合统计 集合的最大值 ： max(set) 集合的最小值 ： min(set) 集合所有元素之和 : sum(set) 集合元素的个数 : len(set) 六、集合应用案例 问题：假设已有若干用户名字及其喜欢的电影清单，现有某用户，已看过并喜欢一些电影，现在想找个新电影看看，又不知道看什么好。 思路：根据已有数据，查找与该用户爱好最相似的用户，也就是看过并喜欢的电影与该用户最接近，然后从那个用户喜欢的电影中选取一个当前用户还没看过的电影，进行推荐。 # 待测用户曾经看过并感觉不错的电影 user = {'film1', 'film2', 'film3'} 历史数据： user0:{'film9', 'film3', 'film6', 'film7', 'film5', 'film1'} user1:{'film1'} user2:{'film7', 'film9', 'film6', 'film2', 'film3' 'film4'} user3:{'film3', 'film5', 'film9', 'film4'} user4:{'film8', 'film3', 'film6', 'film2', 'film7', 'film1', 'film4'} user5:{'film2', 'film3', 'film8', 'film4'} user6:{'film8', 'film9', 'film6', 'film3', 'film1', 'film5'} user7:{'film5'} user8:{'film9', 'film3', 'film6', 'film7', 'film1', 'film4'} user9:{'film8', 'film9', 'film6', 'film2', 'film3', 'film1', 'film4'} from random import randrange # 其他用户喜欢看的电影清单 data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1, 10))\ for j in range(randrange(15))}\ for i in range(10)} # 待测用户曾经看过并感觉不错的电影 user = {'film1', 'film2', 'film3'} # 查找与待测用户最相似的用户和Ta喜欢看的电影 similarUser, films = max(data.items(), key=lambda item: len(item[1]&user)) print('历史数据：') for u, f in data.items(): print(u, f, sep=':') print('和您最相似的用户是：', similarUser) print('Ta最喜欢看的电影是：', films) print('Ta看过的电影中您还没看过的有：', films-user) 七、嵌套组合数据 列表 元组 字典 集合 类型名称 list tuple dict set 定界符 方括号[] 圆括号() 大括号{} 大括号{} 是否可变 是 否 是 是 是否有序 是 是 否 否 是否支持下标 是(使用序号作为下标) 是(使用序号作为下标) 是(使用“键”作为下标) 否 元素查找速度 非常慢 很慢 非常快 非常快 新增和删除元素速度 尾部操作快 其他位置慢 不允许 快 快 创建和访问嵌套列表 >>> list = [[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]] #单位嵌套列表. >>> print("list:",list) list: [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] >>> list1 = [1,2,3] >>> list2 = [4,5,6] >>> list3 = [7,8,9] >>> list = [list1,list2,list3] #多个列表组成嵌套列表. >>> print("list:",list) list: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> print("list[1]:",list[1]) list[1]: [4, 5, 6] >>> print("list[1][1]:",list[1][1]) list[1][1]: 5 创建和遍历嵌套字典 nobel_prize_dict = { "物理学家":["伦琴","爱因斯坦","波尔"], "化学家":["欧内斯特·卢瑟福", "范特霍夫","玛丽·居里"], "医学家":["埃米尔·阿道夫·冯·贝林","罗伯特·科赫","屠呦呦"] } #遍历嵌套字典. for key,value in nobel_prize_dict.items(): print("获得诺贝尔奖的" + str(key) + ":",end = ' ') for item in value: print(item,end = ', ') print()1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99.100.101.102.103.104.105.106.107.108.109.110.111.112.113.114.115.116.117.118.119.120.121.122.123.124.125.126.127.128.129.130.131.132.133.134.135.136.137.138.139.140.141.142.143.144.145.146.147.148.149.150.151.

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