在这种情况下,一个成员被编辑为与另一个成员相等,那么强制HashSet重新计算散列从而清除其自身的重复项的正确方法是什么?
我知道这不会自动发生,所以我尝试了这样的事情,比如让HashSet与自身相交,然后将其重新分配给引用自身和相同EqualityComparer的构造函数调用。我以为后者肯定能行得通,但不是。
成功的一件事是将HashSet从转换为其他容器类型(如List )而不是直接从自身重构。
类定义:
public class Test {
public int N;
public override string ToString() { return this.N.
当我试图做的时候,我有点惊讶
if list in dict:
并得到了
TypeError: unhashable type: 'list'
我知道使用列表作为键是没有意义的,因为它们是可变的,并且当您对它们执行操作时,它们的散列可能会改变。然而,为什么不能简单地使用它们来查找字典中的对象呢?我知道这不是很多工作
if tuple(list) in dict:
而不仅仅是
if list in dict:
但是,我仍然觉得它会像默认行为一样工作,因为它当前元素的散列应该与字典中相应的元组的散列完全相同?还是我遗漏了什么东西使列表无法在字典中使用?
它只是通过简单地保留seen对象的备忘录来删除不可变对象列表中的重复项。
nums = [1, 1, 2, 3, 4, 4]
duplicates_removed
seen = dict()
for n in nums:
if n not in seen:
duplicates_removed.append(n)
seen[n] = True
但是对于可变对象,您不能将它们散列到字典中。快速删除列表中的重复项(由object类的__eq__中的一些自定义逻辑定义)的优雅方法是什么?
我有一个只有数字的矩形矩阵,我想计算其中不同的唯一2×2方阵的数量。
我将所有可能的2x2矩阵存储在一个新的列表中。现在我想从这个新列表中重新移动所有重复的矩阵。我不知道怎么做。如果我使用'set()‘函数,它会给出错误"unhashable type:'list’“。
def differentSquares(matrix):
squares_list = []
for i in range (len(matrix)-1):
for j in range (len(matrix[i])-1):
temp=[[ma
我过去有两个列表,files和g_list,它们都是常规列表。我想从files中删除副本,并进行g_list匹配。我找到了这个解决方案
from collections import OrderedDict as odict
od = odict.fromkeys(zip(files, g_list))
files, g_list = zip(*od)
我已经将g_list修改为嵌套列表,但是现在当我运行上面的代码时,我得到了这个TypeError
File "/usr/lib/python2.7/collections.py", line 199, in fromk
我的课是这样的:
public class InformationSystem {
private final ArrayList<Book> books;
private final ArrayList<Reader> readers;
public InformationSystem() {
books = new ArrayList<Book>();
readers = new ArrayList<Reader>();
}
public void addBook(f
我希望有人能帮忙。在木星笔记本中运行以下代码时,我会得到一个错误
dummydata["ID_NUMBER"] = dummydata["ID_NUMBER"].to_string()
def clean_dummydata(dummydata,cols):
for col_name in cols:
keys = {cats: i for i,cats in str(hash(dummydata[col_name].unique()))}
dummydata[col_name] = dummydata[col_name]
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column):
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
我有大量的对象需要存储在内存中,以便在Python中进行处理。具体地说,我正在尝试从大量对象中删除重复项。如果对象中的某个实例变量相等,我认为两个对象是“相等”的。因此,我假设最简单的方法是将我的所有对象插入到一个集合中,并覆盖__hash__方法,以便它对我关心的实例变量进行散列。
因此,作为测试,我尝试了以下方法:
class Person:
def __init__(self, n, a):
self.name = n
self.age = a
def __hash__(self):
return hash(self.na
显然python允许我散列类似于(i for i in [1, 2, 3, 4, 5])的生成器表达式。
>>> hash(i for i in [1, 2, 3, 4, 5])
8735741846615
然而,仔细检查一下,不管我在其中投入了什么生成器,这个哈希值始终是相同的!
>>> hash(i for i in range(2))
8735741846615
>>> hash(i for i in [1, 2, 3, 4, 5, 6])
8735741846615
>>> hash(i for i in [0,