公众号新增加了一个栏目,就是每天给大家解答一道Python常见的面试题,反正每天不贪多,一天一题,正好合适,只希望这个面试栏目,给那些正在准备面试的同学,提供一点点帮助!...废话不多说,开始今天的题目: 问:简单Python求列表的差集、交集与并集? 答:先来说说这三者的定义,读过初中数学的应该都知道吧 。...差集:A,B是两个集合,所有属于A且不属于B的元素构成的集合, 就是差集。 ? 交集:A,B是两个集合,既属于A又属于B的元素构成的集合, 就是交集。 ?...并集:A,B是两个集合,把他们所有的元素合并在一起组成的集合,就是并集。 ? 说完了定义,接下来说下Python怎么求两个列表中的差集、交集与并集的方法 。...求两个list差集: list1 = [1,2,3] list2 = [3,4,5] temp = [] for i in list1: if i not in list2: temp.append
参考链接: Python Set intersection() 交集(intersection) example: valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green...(difference) 差集:找出无效的数据,相当于用一个集合减去另一个集合的数据。 ...并集:s.union(t) 或者 s | t 交集:s.intersection(t) 或者 s & t 差集:s.difference(t) 或者 s - t 方法二:Numpy 特点: -...差集: np.setdiff1d(s, t, assume_unique=True) # 返回排序的,去重的差集,assume_unique参数同上。 ...差集:comm -3 file1 file2 > output # 使用comm命令,注意传入的文件必须都是已排序的。
集合的差集–difference函数 什么是差集 a, b两个集合 , 由所有属于a且不属于b的元素组成的集合叫做a与b的差集 功能 返回集合的差集 , 即返回的集合元素包含在第一个集合中, 但不包含在第二个集合...(方法的参数)中 用法 a_set.difference(b_set) 参数 b_set : 当前集合需要对比的集合 返回值 返回原始集合于对比集合的差集 (即a_set与b_set的差集) 代码 #
第一种方法:使用python基本数据结构set集合。...如果含有的话,转成set集合后,会自动去掉重复元素 a=[1,2,3] b=[1,2,6,9,12] print(set(a)&set(b)) #交集 print(set(a)|set(b)) #并集...print(set(a)^set(b)) #异或,就是两个集合去掉交集的那部分 print(set(a)-set(b)) #差集,就是a去掉b中元素剩下的那部分 第二种方法:使用for...只能处理同样长度的tensor import torch a=torch.tensor([0,1,0,1,0]) b=torch.tensor([1,0,1,1,1]) print(a|b) #并集...print(a&b) #交集 print(a^b) #异或集 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
在python中,数组可以用list来表示。如果有两个数组,分别要求交集,并集与差集,怎么实现比较方便呢? 当然最容易想到的是对两个数组做循环,即写两个for循环来实现。.../usr/bin/env python #coding:utf-8 ''' Created on 2016年6月9日 @author: lei.wang ''' def diff(listA,listB...retC = list(set(listA).union(set(listB))) print "retC1 is: ",retC #求差集,在B中但不在A中...[3, 4, 5] retC1 is: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] retD is: [6, 7] retE is: [6, 7] 结合代码来看,大体上是两种思路: 1.使用列表解析式...列表解析式一般来说比循环更快,而且更pythonic显得更牛逼。 2.将list转成set以后,使用set的各种方法去处理。
print list(set(a).intersection(set(b))) 获取两个list 的并集: #方法一: print(list(set(a+b))) #方法二 比方法一快很多!...print(list(set(a).union(set(b)))) 获取两个 list 的差集: #方法一: tmp = [val for val in b if val not in a] # b中有而...python Set交集、并集、差集 s = set([3,5,9,10,20,40]) #创建一个数值集合 t = set([3,5,9,1,7,29,81]) #创建一个数值集合...a = t | s # t 和 s的并集 ,等价于t.union(s) b = t & s # t 和 s的交集 ,等价于t.intersection(s)...c = t - s # 求差集(项在t中,但不在s中) ,等价于t.difference(s) d = t ^ s # 对称差集(项在t或s中,但不会同时出现在二者中
数组交集差集并集 有任意两个数组,每个数组里面的元素不重复,找出它们的交集、差集和并集。 交集、差集和并集是什么鬼?...交集 由所有属于集合 A 且属于集合 B 的元素所组成的集合,叫做集合 A 与集合 B 的交集(intersection),记作 A∩B 交集百度百科 差集 以属于 A 而不属于 B 的元素为元素的集合成为...A 与 B 的差。...(本文栗子,还会求出属于 B 不属于 A 的集合) 差集百度百科 并集 给定两个集合 A,B,把他们所有的元素合并在一起组成的集合,叫做集合 A 与集合 B 的并集,记作 A∪B,读作 A 并 B。...true,交集 return b.includes(v); }); return arr; }; const difference = (a, b) => { // a b 数组的差集
System.out.println(); HashSet hashSet3 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取并集...; System.out.println(); HashSet hashSet4 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取差集
Pandas求解差集、交集、并集 本文讲解的是如何利用Pandas函数求解两个DataFrame的差集、交集、并集。...1 6 1 2 7 2 3 8 3 4 9 4 5 10 In [4]: df2 Out[4]: col1 col2 0 1 6 1 3 8 2 7 10 两个DataFrame的相同部分: 差集...1 In [15]: df10 = df9.query("count > 1")[["col1", "col2"]] df10 Out[15]: col1 col2 0 1 6 2 3 8 并集
python集合的差集如何计算 说明 1、可以使用-符号来计算两个或更多集合的差集。即集合元素包含在集合a中,但不包含在集合b中。...返回值 返回集合的差集。...实例 # 创建集合 a = {1, 2, 3, 4} b = {3, 4, 5, 6} c = {1, 3, 10} # 返回集合的差集 print("a与b的差集:", a - b) # 返回{1,... 2} print("a与c的差集:", a - c) # 返回{2, 4} print("a与b、c的差集:", a - b - c) # 返回{2} print("b与c的差集:", b.difference...(c)) # 返回{4, 5, 6} print("c与b的差集:", c.difference(b)) # 返回{1, 10} 以上就是python集合差集计算的方法,希望对大家有所帮助。
的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5] 获取两个list 的并集...print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a中没有的
集合 集合是python中一种基础的数据类型,它是无序的,但是元素是唯一的。它最大的用处莫过于元组或者列表中元素的去重。...回顾完基础知识之后,我们看一下今天的重点内容,那就是集合的交集、并集和差集: 我们先定义两个集合: In [6]: set1 = {1,2,3,4,5} In [7]: set2 = {3,4,5,6,7...} 然后我们进行相关操作: In [8]: set1 & set2 # 交集 Out[8]: {3, 4, 5} In [9]: set1 | set2 # 并集 Out[9]: {1, 2..., 3, 4, 5, 6, 7} In [10]: set1 - set2 # 差集 Out[10]: {1, 2} In [11]: set2 - set1 # 差集 Out[11]: {6, 7}
今天分享一下沟通方面的小感悟,先看一段 Python 代码。 不知道结果不要紧,先这样想,s1 是你自己知道的信息,s2 是别人知道的信息。...这个结果集记为 B 。 s1 - s2 就是你知道,别人不知道的信息,这是你的竞争优势,在沟通的过程中慢慢释放,平时要多多积累。这个结果集记为 C 。...这个结果集记为 X。 s1 | s2 就是自己和他人的全部信息,代表一个圈子,提升 s1 | s2 就要扩大自己的圈子。这个结果集记为 Y。...s1 ^ s2 就是 C 的结果加上 X 的结果,叫做对称差集。这个结果我们记为 D,答案就是 D。 对称差集越大,表示一个团队的差异性越大,信息就越有流动价值,对自己的提升也大。...相反,对称差集越小,表示大家都差不多,信息没有任何流动价值,也许是时候换一个圈子了。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中,你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于差分运算,包括延迟差分的配置和差分序列。...如何开发手动实现的差分运算。 如何使用内置的Pandas差分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。...因此,差分过程可以一直重复,直到所有时间依赖性被消除。 执行差分的次数称为差分序列。 洗发水销售数据集 该数据集描述了3年内洗发水的月销量。这些单位是销售数量,有36个观察值。...手动差分 我们可以手动差分数据集。这涉及开发一个创建差分数据集的新函数。该函数将通过你提供的序列循环,并以指定的间隔或延迟计算差分值。 我们用名为difference()的函数实现此过程。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少,并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中,你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。
集合运算之交集、并集、差集 标签:集合 交集retainAll retain /rɪˈteɪn/ 保留 list1.retainAll(list2)方法解释 Retains only the elements...; list2.add("d"); list2.add("e"); System.out.println("list2 = " + list2); System.out.println("两个集合的并集"...b = false list1 = [a, b, c, c] 差集removeAll Removes from this list all of its elements that are contained...); list2.add("d"); list2.add("e"); System.out.println("list2 = " + list2); System.out.println("两个集合的差集...System.out.println("b = " + b); System.out.println("list1 = " + list1); list1 = [a, b, c, c] list2 = [c, d, e] 两个集合的差集
js没有直接的方式来获取两个列表的交集,需要自己写一个函数,如下: function jiaoji(arr_1,arr_2){ //先对arr_1进行一次深拷贝,防止对原两个列表造成影响 let
SELECT a.assigned_to_workno from (SELECT DISTINCT(assigned_to_workno) from issue...
listA = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘wangwu’] listB = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘zhaoliu’] 1、取差集...1.1、listA对应listB的差集 set(listA).difference(set(listB)) —– set([‘wangwu...’]) 1.2、listB对应listB的差集 set(listB).difference(set(listA)) —– set...set(listA).intersection(set(listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhangsan’]) 3、取并集...—– set([‘lisi’, ‘zhaoliu’, ‘zhangsan’, ‘wangwu’]) 更多用法可以自行查询一下set的用法 https://docs.python.org
R语言中计算交集、并集、并集、差集,这些数学概念,这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。 首先,模拟一下数据:a为1-10的数,b为5-15的数。...union(a,b) 1.3 补集 R中的函数为:setdiff示例图:黄色线的区域,就是目标区域 # 补集 setdiff(a,b) setdiff(b,a) a与b的补集: b与a的补集:...rnorm(10)) d2 = data.frame(ID = 5:15,y2 = rnorm(11)) d1 d2 2.1 交集 inner_join(d1,d2,by="ID") 2.2 并集...测试数据及代码 a = 1:10 b = 5:15 a b # 交集 intersect(a,b) # 并集 union(a,b) # 补集 setdiff(a,b) setdiff(b,a)...rnorm(10)) d2 = data.frame(ID = 5:15,y2 = rnorm(11)) d1 d2 ## 交集 inner_join(d1,d2,by="ID") ## 并集
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