python集合常用方法
一、列表
新建：list = []
不要求内部元素类型相同
查、改：下标索引：list[0]、list[-1]
多维列表：list[axis1_index,axis2_index]，通过不同轴上的坐标获取
删：删除指定下标元素：del(list[1])
删：删除并返回指定下标的元素： list.pop(index)
删：删除列表中此value的第一个匹配项：list.remove(value)
拼接两个列表中的"元素"(最外层括号下一级的元素)：[1,2] + [3,4] or [[1,2]] + [[3,4]] or [1,2] + [[3,4]]
重复列表中的“元素”（最外层括号下一级的元素）：[1,2]*3 or [[1,2]]*3 or [(1,2)]*3
元素是否在列表中(最外层括号的下一级元素)：1 in [1,2,3] or [1,2] in [[1,2],1,2,3] true or [1,2] in [[2,1],1,2,3] false
增：列表追加一个or多个元素：list.append(elem) or list.extend(list2)
排序：list.sort()
二、元组
元组的元素无法修改；元组的元素的元素可以修改
新建：tuple = () or tuple1 = (1,2,3) or tuple2 = (1,[1,2],3)
增：不能
删：不能
改：不能 tuple1[1] = 5 错 ， tuple2[1][0] = 5 正确
查：下标索引：tuple(index)
拼接 ：(1,2) + (3,4)
重复：(1,2)*4
三、字典
新建：dict = {} or dict = {key:value,.....} key类型：string、tuple、frozenset、数字；value类型；任何类型
增：dict[key] = value
批量增（or批量改同key对应的value值）：dict.update(dict2)
删：del(dict[key])
查：dict[key] or dict.get(key,default= value)
改：dict[key] = value
判断是否在字典的键中：dict.has_key(key)
列表形式返回字典的键or值：dict.keys() or dict.values()
列表形式返回字典的(key,value)元祖：dict.items()
四、set集合
新建：set1 = set() or set1 = {1,2,3} value类型：string、tuple、frozenset、数字等不可变类型；
增：set1.add(5)
增加多个：set.update([5,6,7,8])
删：set1.remove(1)
查：无法通过下标索引
改：不可变类型无法修改元素
与操作：set1 & set2
或操作：set1 | set2
与非操作：set1 ^ set2
减：set1 - set2
判断是否是子集or超集：set1.issubset(set2) or set1.issubset(set2)
转变成list or tuple: list(set1) or tuple(set1)
五、array数组
新建：arr = array([1,2,3,4]) 传入序列即可
查：1、通过下标获取arr[1]；2、通过下标范围获取，arr2=arr1[0:2]，共享变量空间；3、通过下标列表、下标数组获取arr[[1,2,3]]、arr[array([0,1,2])]，新生成arr和原来的不共享变量空间；4、通过布尔数组获取arr[array([True,False,True])]，把布尔数组中True元素对应的下标组成的序列list作为输入，只获取arr中对应list指定位置的元素，不共享变量空间；5、通过布尔列表获取arr[[True,False,True]]，把True当成1、False当中0，获取arr中的元素，不共享空间；无意义
注意：
1、通过下标范围获取时list和array的差异：
list只能通过下标or下标返回获取，通过下标范围获取新列表 L2 = L1[0:2]，L1和L2不共享变量空间，修改L2中值不改变L1中的值；
array中通过下标范围获取新列表arr2=arr1[0:2]，arr1和arr2共享变量空间，修改arr2中值时arr1中的值也改变；
2、多维数组
arr[axis1_index,axis2_index]或者arr[axis1_sequence,axis2_sequence2] or arr[ [axis1_sequence,axis2_sequence2] ]获取，返回元素的结构和axis1_sequence结构相同。
运算：
1、基本数值运算：
arr1 +/- arr2 两数组对应位置元素相减， arr1 *// arr2 两数组对应位置元素相乘除， arr1+-*/2 数组中所有元素加减乘除2，arr**2 数组中所有元素取平方，arr>10 数组中元素大于10对应位置返回True，否则返回False;
2、对某一坐标方向运算
如：arr1.sum(axis=0)，axis.min(axis=0)，实际使用时，先将维度有物理意义的数据映射到对应的多维的array中，你知道哪个维度对应array哪个axis，因此你要对哪个维度进行操作时，axis赋值对应维度就行。
难点：
a、如何用多维array来表示多维数据；
通过类似“切片”的方法来表示，选取多维数据中一个维度作为arr的第一坐标轴，观察数据在这个维度的下标范围，有m个下标就有m个“切片”，即把下标取某个值index时的所有数据作为arr在坐标axis0下的对应坐标index的数组元素，如维度一有m个index取值，对应index的数据取值为arr0、arr1、,,,、arrm，则arr[arr0_axis0,arr1_axis0,...,arrm_axis0]；然后依次循环其它维度，直到取完所有维度的数据。
b、直接对多维array在某一axis上操作，大脑不容易直观给出结果；
数字映射到2维平面or3维空间中，就可以感性的观察到数据的结构，从而大脑进行相应的计算，得出结果。但是，用arr表示时，其空间结构不直接、明了；当然若果是直接由实际数据映射过来的，想对哪个维度操作直接选择对应维度的axis就行。如果只是观察到了多维arr，则需要变换下思维。
对sum(axis=m)求和，即在第m维度上求和，那么实际物理意义是求和的数据在其它维度坐标下的index都相同，但是对应到arr这种括号表示的数据中，则需要从最外层往内部寻找，找到axis=m对应的括号[]，然后对[]内部的元素arr1、arr2、...、arrm进行相应的操作，返回一个同结构的元素arr_res；（1）求和：把同结构的arri加起来，合成一个arr_res；（2）求最大、最小值：把所有同结构的元素arri进行比较，找出每个位置的最大、最小值，返回一个arr_res。