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Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie berechnet man die Differenz zwischen zwei Listen in Python?

Wie berechnet man die Differenz zwischen zwei Listen in Python?

Nov 05, 2024 am 11:08 AM

How do you calculate the difference between two lists in Python?

Berechnen der Listendifferenz in Python

Bei der Arbeit mit Listen in Python ist es oft notwendig, die Differenz zwischen zwei Listen zu berechnen. Der Unterschied zwischen zwei Listen besteht darin, Elemente zu identifizieren, die in einer Liste vorhanden sind, in der anderen jedoch nicht.

Um den Unterschied zwischen zwei Listen zu berechnen, k?nnen Sie die festgelegte Datenstruktur verwenden. Mengen sind ungeordnete Sammlungen einzigartiger Elemente. Durch die Konvertierung der Listen in Mengen k?nnen Sie deren Unterschiede mithilfe von Mengenoperationen leicht identifizieren.

Wenn die Reihenfolge der Elemente im Ergebnis keine Rolle spielt, k?nnen Sie die Mengendifferenzoperation verwenden:

<code class="python">set_A = set([1, 2, 3, 4])
set_B = set([2, 5])

diff_A_minus_B = set_A - set_B
diff_B_minus_A = set_B - set_A

print(diff_A_minus_B)  # {1, 3, 4}
print(diff_B_minus_A)  # {5}</code>

Dieser Ansatz gibt eine Menge zurück, die die Elemente enth?lt, die in einer Menge vorhanden sind, in der anderen jedoch nicht.

Wenn Sie alternativ die Reihenfolge der Elemente beibehalten m?chten, k?nnen Sie den Listenverst?ndnisansatz verwenden:

<code class="python">list_A = [1, 2, 3, 4]
list_B = [2, 5]

diff_A_minus_B = [element for element in list_A if element not in list_B]
diff_B_minus_A = [element for element in list_B if element not in list_A]

print(diff_A_minus_B)  # [1, 3, 4]
print(diff_B_minus_A)  # [5]</code>

Dieser Ansatz erstellt eine neue Liste mit den Elementen, die für jede Eingabeliste eindeutig sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet man die Differenz zwischen zwei Listen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Polymorphismus in Pythonklassen Polymorphismus in Pythonklassen Jul 05, 2025 am 02:58 AM

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Die "Hallo, Welt!" Das Programm ist das grundlegendste Beispiel in Python, mit dem die grundlegende Syntax demonstriert und verifiziert wird, dass die Entwicklungsumgebung korrekt konfiguriert ist. 1. Es wird über eine Zeile von Codedruck ("Hallo, Welt!") Implementiert, und nach dem Laufen wird der angegebene Text auf der Konsole ausgegeben. 2. Die laufenden Schritte umfassen das Installieren von Python, das Schreiben von Code mit einem Texteditor, das Speichern als .py -Datei und die Ausführung der Datei im Terminal; 3. H?ufige Fehler sind fehlende Klammern oder Zitate, Missbrauch von Kapitaldruck, nicht als .py -Format und Auslaufumgebungsfehler; 4. Optionale Tools enthalten lokales Texteditorterminal, Online -Editor (z. B. repit.com)

Was sind Algorithmen in Python und warum sind sie wichtig? Was sind Algorithmen in Python und warum sind sie wichtig? Jun 24, 2025 am 12:43 AM

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ListsericinpythonextractSaportionofalistusingindices.1

Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Python -Funktionsargumente und Parameter Python -Funktionsargumente und Parameter Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Wie verwende ich das CSV -Modul für die Arbeit mit CSV -Dateien in Python? Wie verwende ich das CSV -Modul für die Arbeit mit CSV -Dateien in Python? Jun 25, 2025 am 01:03 AM

Das CSV -Modul von Python bietet eine einfache M?glichkeit, CSV -Dateien zu lesen und zu schreiben. 1. Beim Lesen einer CSV -Datei k?nnen Sie CSV.Reader () verwenden, um Zeile nach Zeile zu lesen und jede Datenzeile als Zeichenfolgenliste zurückzugeben. Wenn Sie über Spaltennamen auf die Daten zugreifen müssen, k?nnen Sie CSV.DICTREADER () verwenden, um jede Zeile in ein W?rterbuch zuzuordnen. 2. Wenn Sie in eine CSV -Datei schreiben, verwenden Sie CSV.Writer () und Call writerow () oder writherows () Methoden, um einzelne oder mehrere Datenzeilen zu schreiben; Wenn Sie W?rterbuchdaten schreiben m?chten, verwenden Sie CSV.DictWriter (), Sie müssen den Spaltennamen zuerst definieren und den Header über RecrecaderHeader () schreiben. 3.. Wenn Sie mit Kantenf?llen handeln, wird das Modul automatisch behandelt

Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

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