Xiang Li

1. 集合类型及操作

-集合用大括号{}表示,元素间用逗号分隔

-建立集合类型用{}或set()

-建立空集合类型,必须使用set()
Xiang Li_第1张图片
S | T 返回一个新集合 ,包括在S和T中的所有元素
S-T 返回一个新集合 ,包括在S但不在 T中的元素
S & T 返回一个新集合 ,包括同时在S和T中的元素
S ^ T 返回一个新集合 ,包括S和T中的非相同元素
S <= T 或 S < T 返回 True/False ,判断 S和T的子集关系
S >= T 或 S > T 返回 True/False, 判断 S和T的包含关系

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包含关系比较
Xiang Li_第3张图片
数据去重:集合类型所有元素无重复
Xiang Li_第4张图片在这里插入图片描述
S.add (x) 如果 x不在集合 S中,将 x增加到 S
S.discard 移除 S中元素 x,如果 x不在集合 S中,不报错
S.remove(x) 移除 S中元素 x,如果 x不在集合 S中,产生 KeyError异常
S.clear () 移除 S中所有元素

S.pop () 随机返回 S的一个元素,更新 S,若 S为空产生 KeyError 异常

S.copy () 返回集合 S的一个副本
len (S) 返回集合 S的元素个数
x in S 判断 S中元素 x,x在集合 S中,返回True ,否则返回 False
x not in S 判断 S中元素 x,x不在集合 S中,返回 False ,否则返回 True

set(x) 将其他类型变量 x转变为集合变量

二.序列类型

序列是有先后关系的一组元素
序列中的元素类型可以不同。
元素间由序号引导,通过下标访问序列的特定元素。
序列是一个基本类型。我们并不直接使用序列类型,而是使用它的衍生类,由此衍生的类型有字符串类型,元祖类型,列表类型
序号:从第一个元素(0)开始标记到最后一位。
x in S
x not in S 判断x是否在S中,返回布尔值
S+t 连续两个序列s和t
Sn或nS 将序列复制n次
s[i] 索引,返回s中的第i个元素,i是序列的序号
s[i:j]或s[i:j:k] 切片,返回序列中第i到j并以k为步长的元素序列

x[::-1] 返回值是所有元素的逆序

len(s)
min(s)/max(s)
s.index(x)/s.index(x,i,j) 返回序列从i开始到j位置中第一次出现元素x的位置
s.count(x) 返回序列中常出现x的次数
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(4352,“blue”,(‘cat’,‘dog,‘tiger’,‘human’’))

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在这里插入图片描述
*函数操作

ls[i] = x 替换列表ls中第i个元素为x
ls[i:j;k] = lt 用列表lt替换ls切片后对用元素的子列表
del ls[i] 删除列表ls中第i个元素
del ls[i:j:k] 删除列表中第i到第j以k为步长的元素
ls += lt 更新列表ls,将列表lt元素增加到列表ls中
*ls = n 更新列表ls,其元素重复n次
ls.append(x) 在列表ls最后增加一个元素x
ls.clear() 删除列表ls中的所有元素
ls.copy() 生成一个新列表,赋值ls中的所有元素
ls.insert(i,x) 在列表ls的第i位置增加元素x
ls.pop(i) 将列表中第i个位置元素去除并删除该元素
ls.remove(x) 将列表ls中出现的第一个元素x删除
ls.reverse() 将列表ls中的元素反转

字典类型:

是用户可以自己定义索引的序列,字典类型是映射的体现
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>>> d = { "中国":"北京" , "美国":"华盛顿" , "法国":"巴黎" }
>>> d
{'中国': '北京', '美国': '华盛顿', '法国': '巴黎'}
>>> d["中国"]
'北京'
>>> de = {} ; type(de)
<class 'dict'>

type(x) 返回变量x的类型

Xiang Li_第11张图片

>>> d = { "中国":"北京" , "美国":"华盛顿" , "法国":"巴黎" }
>>> "中国" in d
True
>>> d.keys()
dict_keys(['中国', '美国', '法国'])
>>> d.values()
dict_values(['北京', '华盛顿', '巴黎'])
>>> d.get( "中国","伊斯兰堡" )
'北京'
>>> d.get( "巴基斯坦","伊斯兰堡" )
'伊斯兰堡'
>>> d.popitem()
('美国', '华盛顿')

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