两个以上数组交集软件有哪些

if len(current_group) ==该程序定义了一个名为split_and_concatenate的函数，它接受两个参数：一个数字列表numbers和一个整数k。在函数内部，我们使用一个循环遍历输入列表中的每个数字，并将其添加到current_group列表中。当current_group的长度达到k时，我们将其中的数字拼接成一个新的数字，将其添加到结果列表result中，并清空current_group。，如果current_group中还有剩余的数字，我们将它们拼接成一个新的数字并添加到result中。 k:

以下是几个的数组交集软件测试数组：a = [1,2,3,4,5]，b = [2,4,6,8,10]。：

python取交集_python数组取交集

python取交集_python数组取交集

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1、MATLAB：MATLAB是一种强大的数学软件，其提供了丰富的数组交集函数和工具，可以轻松计算多个数组的交集。

3、R语言：R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，它提供了丰富的数组交集函数和包，如dplyr包和tidyverse包。

万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门

list2 = [4,5,6,7,8]

这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。

在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。

Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

我们分别使用+, -, , /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数，我们可以这么作：

两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。

Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用符号来完成：

当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和。

用and表示与作，or表示或作，not表示非作。而不是C++或者是Ja当中的&&, || 和！。

我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：

Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：

注意not，and，or之间的优先级，其中not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：

Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。

字符串也支持+作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式作 ，并且在格式作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f作。

是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。

理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：

Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：

上段代码等价于：

Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：

list支持切片作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素次出现的下标。

list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：

我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：

tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：

tuple支持list当中绝大部分作：

我们可以用多个变量来解压一个tuple：

解释一下这行代码：

我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。

补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：

dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：

我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会入进来：

我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使c=rs.BooleanIntersection(a,b)用来解压一个dict：

set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素：

set还可以被认为是，所以它还支持一些交叉并补的作。

和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：

如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：

while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：

Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：

在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。

使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：

可以在参数名之前加上表示任意长度的参数，参数会被转化成list：

也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上表示接受一个dict：

当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：

传入参数的时候我们也可以使用和来解压list或者是dict：

Python中的参数 可以返回多个值 ：

函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：

Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：

我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：

五分钟带你了解map、reduce和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：

使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

可以使用as给模块内的方法或者类起别名：

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：

Python—— slots ，property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用：

这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类：

我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Super和Bat：

执行这个类：

我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：

除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：

关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：

五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：

一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌

如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............

python 如何找出两个list中的相同元素

Exp8：分别用 while 1 和 while True 循环 100 次。

可以对第二个list的元素进行遍历，检查是否出现在第二个list当中，如果使用表理解，可以使set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：用一行代码完成任务。

list1 = [1,2,3,4,5]

print [l for l in list1 if l in list2]

# [4,5]如果每一个列表中均没有重复的元素，那么还有另外一种更好的办法。首先把两个list转换成sedict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。t，然后对两个set取交集，即可得到两个list的重复元素。

set1 = set(list1)

set2 = set(list2)

print set1 & set 2

# {4,5}

[x for x in list1 if x in list2]

可以看下MAP函数

print [x for x in list2 if x in list1]

就是这样，没有什么分行。

「干货」让Python性能起飞的15个技巧，你知道几个呢？

分别是： 整数型、浮点型、复数、常量、布尔型、字符串 。其中复数基本不会使用到，可以不用太关注

Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢，但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器。本文总结了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能。

importrhinoscriptsyntaxasrs

关于 Python 如何地测量程序的执行时间，这个问题看起来简单其实很复杂，因为程序的执行时间受到很多因素的影响，例如作系统、Python 版本以及相关硬件（CPU 性能、内存读写速度）等。在同一台电脑上运行相同版本的语言时，上述因素就是确定的了，但是程序的睡眠时间依然是变化的，且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰，因此严格来说这就是实验不可重复。

方法一耗时 0.5267724000000005s ，方法二耗时 0.41462569999999843s ，性能提升 21.29%

我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是 time 和 timeit 。

其中， time 库中有 time() 、 perf_counter() 以及 process_time() 三个函数可用来计时（以秒为单位），加后缀 _ns 表示以纳秒计时（自 Python3.7 始）。在此之前还有 clock() 函数，但是在 Python3.3 之后被移除了。上述三者的区别如下：

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None) 参数说明：

本文所有的计时均采用 timeit 方法，且采用默认的执行次数一百万次。

为什么要执行一百万次呢？因为我们的测试程序很短，如果不执行这么多次的话，根本看不出距。

Exp1：将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

方法一

方法二

Exp2：求两个 list 的交集。

方法一

方法二

方法一耗时 0.9507264000000006s ，方法二耗时 0.6148200999999993s ，性能提升 35.33%

关于 set() 的语法： | 、 & 、 - 分别表示求并集、交集、集。

我们可以通过多种方式对序列进行排序，但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失。因为内置的 sort() 或 sorted() 方法已经足够了，且利用参数 key 可以实现不同的功能，非常灵活。二者的区别是 sort() 方法仅被定义在 list 中，而 sorted() 是全局方法对所有的可迭代序列都有效。

Exp3：分别使用和 sort() 方法对同一列表排序。

测试数组：lists = [2,1,4,3,0]。

方法一

方法二

方法一耗时 2.4796975000000003s ，方法二耗时 0.05551999999999424s ，性能提升 97.76%

顺带一提， sorted() 方法耗时 0.1339823999987857s 。

可以看出， sort() 作为 list 专属的排序方法还是很强的， sorted() 虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食”，它对所有的可迭代序列都有效。

扩展 ：如何定义 sort() 或 sorted() 方法的 key

1.通过 lambda 定义

2.通过 operator 定义

operator 的 getter() 适用于普通数组排序， attrgetter() 适用于对象数组排序

3.通过 cmp_to_key() 定义，最为灵活

Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数。

测试数组：sentence='life is short, i choose python'。

方法一

方法二

方法一耗时 2.8105000000055s ，方法二耗时 1.6317423000000062s ，性能提升 41.94%

列表推导（list comprehension）短小精悍。在小代码片段中，可能没有太大的区别。但是在大型开发中，它可以节省一些时间。

Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变。

测试数组：oldlist = range(10)。

方法一

方法二

方法一耗时 1.5342976000000021s ，方法二耗时 1.4181957999999923s ，性能提升 7.57%

大多数人都习惯使用 + 来连接字符串。但其实，这种方法非常低效。因为， + 作在每一步中都会创建一个新字符串并旧字符串。更好的方法是用 join() 来连接字符串。关于字符串的其他作，也尽量使用内置函数，如 isalpha() 、 isdigit() 、 startswith() 、 endswith() 等。

Exp6：将字符串列表中的元素连接起来。

测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.27489080000000854s ，方法二耗时 0.08166570000000206s ，性能提升 70.29%

join 还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子

Exp6：交换x，y的值。

测试数据：x, y = 100, 200。

方法一

方法二

方法一耗时 0.027853900000010867s ，方法二耗时 0.02398730000000171s ，性能提升 13.88%

在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用 while True 进行无限循环，在代码块中判断是否满足循环终止条件。虽然这样做没有任何问题，但 while 1 的执行速度比 while True 更快。因为它是一种数值转换，可以更快地生成输出。

方法一

方法二

方法一耗时 3.679268300000004s ，方法二耗时 3.6078474999999s ，性能提升 1.94%

将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现软件驱动速度。我们使用 lru_cache 装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用 fibonacci 递归函数时，存在大量的重复计算，例如 fibonacci(1) 、 fibonacci(2) 就运行了很多次。而在使用了 lru_cache 后，所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率。

Exp9：求斐波那契数列。

测试数据：fibonacci(7)。

方法一

方法二

方法一耗时 3.955014900000009s ，方法二耗时 0.05077979999998661s ，性能提升 98.72%

注意事项：

我被执行了（执行了两次 demo(1, 2) ，却只输出一次）

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 的两个可选参数：

点运算符( . )用来访问对象的属性或方法，这会引起程序使用 __getattribute__() 和 __getattr__() 进行字典查找，从而带来不必要的开销。尤其注意，在循环当中，更要减少点运算符的使用，应该将它移到循环外处理。

这启发我们应该尽量使用 from ... import ... 这种方式来导包，而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取。其实不光是点运算符，其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理。

Exp10：将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

方法一

方法二

方法一耗时 0.54999999795s ，方法二耗时 0.5475435999999831s ，性能提升 24.33%

当我们知道具体要循环多少次时，使用 for 循环比使用 while 循环更好。

Exp12：使用 for 和 while 分别循环 100 次。

方法一

方法二

方法一耗时 3.894683299999997s ，方法二耗时 1.0198077999999953s ，性能提升 73.82%

Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行，大大提高代码执行速度，甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。它能和 Numpy 配合使用，在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率。

Exp12：求从 1 加到 100 的和。

方法一

方法二

方法一耗时 3.7199997000000167s ，方法二耗时 0.23769430000001535s ，性能提升 93.61%

矢量化是 NumPy 中的一种强大功能，可以将作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化。

在 Python 中循环数组或任何数据结构时，会涉及很多开销。NumPy 中的向量化作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数，从而使 Python 代码更加快速。

Exp13：两个长度相同的序列逐元素相乘。

测试数组：a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]

方法一

方法二

方法一耗时 0.6706845000000214s ，方法二耗时 0.3070132000000001s ，性能提升 54.22%

若要检查列表中是否包含某成员，通常使用 in 关键字更快。

Exp14：检查列表中是否包含某成员。

测试数组：lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']

方法一

方法二

方法一耗时 0.16038449999999216s ，方法二耗时 0.04139000000061s ，性能提升 74.19%

itertools 是用来作迭代器的一个模块，其函数主要可以分为三类：无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器。

Exp15：返回列表的全排列。

测试数组：["Al", "Bob", "Carol"]

方法一

方法二

根据上面的测试数据，我绘制了下面这张实验结果图，可以更加直观的看出不同方法带来的性能异。

从图中可以看出，大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的，但也有少部分技巧的增幅较小（例如编号5、7、8，其中，第 8 条的两种方法几乎没有异）。

内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试，很多库函数的底层是用 C 语言开发的。因此，这些函数总体来说是非常高效的（比如 sort() 、 join() 等），自己编写的方法很难超越它们，还不如省省功夫，不要重复造轮子了，何况你造的轮子可能更。所以，如果函数库中已经存在该函数，就直接拿来用。

有很多的第三方库，它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的，像这样的库用起来不会吃亏，比如前文提到的 Numpy 和 Numba，它们带来的提升都是非常惊人的。类似这样的库还有很多，比如Cython、PyPy等，这里我只是抛砖引玉。

原文链接：

python中的特点和注意点？

以下是with的几种用法和功能：

的特点：

1.不同元素组成（元素不能重复）

2.无序（元素的顺序和定义、添加的测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。顺序不一致）

3.中的元素必须是不可变类型

的注意点：

1.定义一个，如果直接写my_set = {}，不添加数据，python解释器会把my_set作为字典处理

2.可以在中做添加相同元素的作，但是只存储与 time 库相比， timeit 有两个优点：一个

如果想深入了解可以搜索黑马程序员视频库，里面有很多免费的软件测试教程

关于python语言的小程序题 求指点，谢谢了！

print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：

A和B用列表存储，求它们的交集和并不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。集非常简单，

aalife//is//short//i//choose//python=set(A)

bb=set(B)

交集:aa.intersection(bb)

并集:aa.union(bb)

。。。。不知道

如何利用python提取两个excel对比后的重复值的信息?

下图就是对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。球的3D图形。

data3 = data2, on=['名称'],tuple 叫元祖，相当于元素不可变数组，只能读 how='inner')

inner：内连接，取交集，这样改一下就符合你的要求了

python的作用有哪些？

一般情况下用 list 足够了，而数据库中读出来的数据集一般是 tuple 形式的，需要明确指定变量名和值对应时，可考虑用 dict ，dict 中的元素是无序的，你一定要通过名称来取。

可以像元组一样，设置不可改变的类型;也可以默认像字典，列表一样，可以迭代改变;同时里的元素可以是列表，元组，字典。 1、python的作用——创建字典

可使用大括号 { } 或者 set() 函数创建，注意：创建一个空必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。 >>> my_set = set(('apple',))

>>> my_set {'apple'}

2、python的作用——添加元素(add(),update()) # add 作为一个整体添加到中

my_set = set() my_set.add("abc")

print(my_set) #update 是把要传入的元素拆分，做为个体传入到中

my_set = set() my凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：_set.update("abc")

print(my_set) 3、python的作用——删除元素(remove()，pop()，discard())

#remove 如果种有，则直接删除;如果没有，程序报错 格式：名.remove(元素) my_set = {11, 13, 15}

my_set.remove(13) print(my_set) my_set.remove(131)

print(my_set) #pop 随机删除中的元素 如果中没有元素则程序报错

my_set = {11, 13, 15} my_set.pop()

print(my_set) #discard 如果中元素存在，直接删除; 如果元素不存在 不做任何作 格式: 名.discard(元素)

my_set = {11, 13, 15} my_set.discard(13)

print(my_set) my_set.discard(131)

print(my_set) 4、python的作用——交集( & )

set1 = {9, 2, 3, 4} set2 = {3, 4, 5, 16}

new_set = set1 & set2 print(new_set)

# result {3, 4} 5、python的作用——并集( | )

set1 = {1, 2, 3, 4} set2 = {3, 5, 5, 6}[page]

new_set = set1 | set2 print(new_set)

# result {1, 2, 3, 4, 5, 6} 6、python的作用——集(-)

项在前一个中，但不在后一个中。 set1 = {1, 2, 3, 4}

set2 = {3, 4, 5, 6} new_set = set1 - set2

print(new_set) # result {1, 2}

7、python的作用——对称集( ^ ) 即项在前一个或后一个中，但不会同时出现在二者中。即交集减去并集。

set1 = {1, 2, 3, 4} set2 = {3, 4, 5, 6}

new_set = set1 ^ set2 print(new_set)

# r前言esult {1,2,5,6} 8、python的作用——子集判断

set1 = { 3, 4} set2 = {3, 4, 5, 6}

# 判断set1是否是set2的子集 print(set1.issubset(set2))

# result True 9、python的作用——父集判断

set1 = { 3, 4} set2 = {3, 4, 5, 6}

# 判断set1是否是set2的父集 print(set1.issuperset(set2))

# result False 10、python的作用——迭代和枚举

s={34,56,76,34,56,54,43,23,56} for i in s:

print(i) ##迭代输出其内容 for i,v in enumerate(s):

print('index: %s,value: %s' %(i,v)) """

result: index: 0,value: 34

index: 1,value: 43 index: 2,value: 76

index: 3,value: 54 index: 4,value: 23

index: 5,value: 56 """

可观察出，会自动过滤掉相同元素。 python的作用都有哪些？原来这些功能才是最实用的，可以像元组一样，设置不可改变的类型;也可以默认像字典，列表一样，可以迭代改变;同时里的元素可以是列表，元组，字典，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

python源程序执行的方法

（set）是一个无序的不重复元素序列。

python源程序执行的方法为：利用Python解释器、终端下的交互式环境。

我们平时在运行Python源程序的时候，通常使用的都是解释器，Python解释器就是一个专门执行源程序的工具，当我们编写好一个Python代码保存之后，会得到一个.py为扩展名对文本文件，想要对它进行执行，就要使用Python解释器，没有解释器的h话，代码是无法进行运行的。

我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import 可以引入模块内所有内容（不这么干）方式二：终端下的交互式环境。

这种方式运行源程序，它不是利用工具来作，而是直接打开一个命令行终端，在终端中去运行解释器，同时不需要我们在自己输入执行的文件名，输入命令，就可以直接进入交互式环境。

python的set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。知识点：

1、数据类型

数据类型是可以存储在变量中的数据规范，解释器根据变量的类型为变量分配内存。

2、变量

变量是存放数据值的容器，变量可以使用短名称（如x和y）或更具描述性的名称（age、carname、total_volume）。

3、列表

列表（List）是一种有序和可更改的，允许重复的成员，它可能不是同质的，我们可以创建一个包含不同数据类型（如整数、字符串和对象）的列表。

（Set）是一个无序和无索引的，没有重复的成员。对于从列表中删除重复条目非常有用。它还支持各种数算，例如并集、交集和分。

5、字典

字典是作为键值对的可变无序项。与其他数据类型不同，它以【键：值】对格式保存数据，而不是存储单个数据。此功能使其成为映射JSON响应的数据结构。

Python中list，tuple，dict，set的区别和用法

lidict 名叫字典，我是听着怪怪的，这东西有点像 json ，又有点像 jascript 中的对象，又有点像 php 中的关联数组st 相当于数组

set 是，就是元素不可重复，不分顺序。

用法（非全面总结，仅供参考）：

list1 和 list2 有共同元素，想取交集怎么办呢？这时就要用到 set 了，

交集：set(list1) & set(list2)

并集：set(list1) | set(list2)

集：set(list1) - set(list2)

结果想转回 list 的话用 list() 函数对转换，如 list(list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。set(list1) & set(list2))

多学习，多练习，总会进步的。

世人无难事，只怕有心人。

专心投入去Python当中的数字定义和其他语言一样：攻一件事，不成功也难，就算不成功，也学习到大量知识并积累了大量经验，都是宝贵的。

list是队列，有序可变可重复

tuple是元组，不可变

dict是字典，key-value结构，可变

set是，无序可变不重复