第三章 组合数据类型

组合数据类型, 分为序列类型, 集合类型和映射类型.

序列类型

序列类型有列表与集合, 列表常用操作如下:

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ll = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 列表增有追加, 逐增与按下标添加 3 种方法
ll.append(10); ll.extend((15, 20)); ll.insert(0, 0); print(ll)
# 删有按元素删与按下标删, 清空与删除 4 种方式, 其中 pop() 不指定默认最后一个
ll.remove(15); ll.pop(0); print(ll); # ll.clear(); # del ll;
# 改: 按下标改 1 种方式
ll[0] = 20; print(ll)
# 查: 查数据, 查下标, 查长度, 查最大 / 小值, 查次数 5 种方式
print(ll[5]); print(ll.index(5)); print(len(ll)); print(max(ll)); print(ll.count(20))
# 序列类型独有操作
print(520 in ll); print(ll + [123]); print(ll * 2)
# 列表类型独有操作
print(ll.copy())    # 复制
print(ll.reverse())    # 反转

3. 集合

因为去重, 因此使用场景: 元素去重
因为无序, 不支持下标操作

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aset = {1, 2, 3, 4, 1}
aset.add(5)   # 追加
aset.update((10, 20))   #逐增
# set.remove(5)   # 删除集合中的指定数据, 不存在会报错
# set.discard(5)   # 删除集合中的指定数据, 不存在不会报错
# set.pop()   # 随机删除集合中某个数据, 清空删除方法仍用 clear 与 del
print(aset)

4. 字典

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dict = {'name':'koi_nl', 'sex':'👨'}
dict['name'] = 'Koi_NL'   # 改-Key修改法
dict['id'] = '001'   # 增-Key增加法
dict.pop('id')
# 清除和删除同列表, clear 与 del
# print(dict)   # 查-查找整个字典
# print(dict['name'])   # 查-查找某Key值
# print(dict.get('id',0))   # 查-查找字典某Key值,若不存在返回第二个参数(默认值None)
# print(dict.keys())   # 查-查找所有的Key
# print(dict.values())   # 查-查找所有的value
# print(dict.items())   # 查-查找所有的key_value, 返回的为[('key1','value1'),('key2','value2')]

for key in dict:   # 遍历字典的Key
	print(key, end = ' ')
for value in dict.values():   # 遍历字典的Value
	print(value, end = ' ')
for item in dict.items():   # 遍历字典的元素: 以元组形式显示
	print(item, end = ' ')

3. 推导式

1. 列表推导式
   有句口诀: 空列表尾加法无脑列表推导式就是了

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def isPrime():
    """判断函数是否为质数"""
    n = eval(input("输数"))
    for i in range(2, n // 2 + 1):  # 从 2 循环到该数的一半数字
        if n % i == 0:  # 如果有相除为 0 的, 该数不是质数
            return False
    return True  # 反之则反


def isPrime(n):  # 上函数不能转为列表推导式, 改个写法
    ll = []  # 空列表存储数据
    for i in range(2, n // 2 + 1):
        ll.append(n % i)  # 追加相除后的余数
    return 0 not in ll  # 判断这些余数里面有无 0 , 无 True, 有则反


"""空列表尾加法, 我嗅到了列表推导式的味道"""


def isPrime(n): return 0 not in [n % i for i in range(2, n // 2 + 1)]


def genPrime(a, b):
    """将 a, b 区间的质数以列表形式显示...当然字符串也行, 我只是为了列表推导式"""
    ll = []  # 空列表
    for n in range(a, b + 1):  # 从区间由 a 到 b 遍历循环
        if isPrime(n):  # 如果是素数
            ll.append(n)  # 追加
    return ll  # 返回列表


"""空列表尾加法, 我嗅到了列表推导式的味道"""


def genPrime(a, b): return [n for n in range(a, b + 1) if isPrime(n)]


# 这不得俩函数叠一起
def genPrime(a, b): return [n for n in range(a, b + 1) if 0 not in [n % i for i in range(2, n // 2 + 1)]]


# 唔嗯, 定义一行, 调用一行, 哎呀不愧是我~
print(genPrime(1, 100))   # 1 ~ 100 区间的质数: [1, 2, 3, 5, 7, ...]

2. 集合推导式
   还是老样子, 空集合增加法无脑集合推导式就行了

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list = [1,2,3]

set = set()
for i in list:
	set.add(i * 2)
# 空集合尾增法, 我嗅到了集合推导式的味道
set = {i * 2 for i in list}
print(set)

3. 字典推导式

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list = ['name','age']
list_f = ['Koi_NL',19]
dict= {list[i]:list_f[i] for i in range(len(list))}
print(dict)
# 提取字典中目标数据
dict['weight'] = 50
del dict['name']
# 现在字典数据有:{ 'age': 19, 'weight': 50}
# 需求: 提取出大于25的数据
a ={key:value for key,value in dict.items() if value > 25}
print(a)

4. jieba 库

第三方库, 需要安装. 中文分词库

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from jieba import *
setLogLevel(logging.INFO)
print(lcut("锦鲤未离在中华人民共和国"))  # 平平无奇
print(lcut("锦鲤未离在中华人民共和国", cut_all=True))  # 全模式, 冗余最长
print(lcut_for_search("锦鲤未离在中华人民共和国"))  # 搜索引擎常用的索引
add_word("锦鲤未离")
print(lcut("锦鲤未离在中华人民共和国"))  # 增加词汇

5. 综合案例

1. 重复元素判定. 编写一个函数, 用列表作为参数, 如果一个函数在该列表种出现了超过一次, 返回 True, 反之则反, 但不改变列表的值.

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def judge(list):
    t =set(list)    # 列表转集合, 去重!
    if len(t) !=len(list):    # 长度不一致
        return True    # 有重复值
    else:    # 反之
        return False    # 无重复值
print(judge(list(input("输值 (例: 123456): "))))

2. 文本词频统计. 来吧, 统计下三国演义的人物出场统计吧!

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from jieba import *; setLogLevel(logging.INFO)    #我也不想要第二句, 但没有程序能运行, 但有红色提醒...
excludes = {'将军', '却说', '丞相'}    # 排除词汇, 若不加这一行会有例如 "将军" , "丞相" 不是人名的常用词
txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()
words = lcut(txt)    # 进行分词: ...'一员大将', '，', '乃是', '张飞', '。'...
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue    # 排除单个字符的分词结果, 不然排行前三的...是 '，''。'和'：'
    elif word == "孔明曰" or word == "孔明":
        rword = "诸葛亮"    # 增加同人不同名的处理
    else:
        rword = word
    counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1
for word in excludes:
    del(counts[word])
items = list(counts.items())    # 将字典转换为列表[('不以为意', 3), ('努力', 13), ('帝后', 7),...]
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)    # 进行排序: 依据下标为 1 的元素进行从大到小的排序
for i in range(15):    # 选出前 5
    word, count = items[i]    # 分两变量接受值
    print(word, "\t", count)
# 当然走到这一步还是没有完成, 例如前十五个有 '曹操' , 也有 '商议' , 或者 '玄德曰' , 不过万变不离其宗
#  '玄德曰' 可以继续在 6 ~ 13 中增加同人不同名的处理,  '商议' 可以在第 3 行中继续排除无关词汇
# 我这一程序就编到这里吧, 我想!!☆⌒(*＾-゜)v

3. 生日悖论. 指如果一个房间里有23 或以上人，那么至少有两个人生日相同的 概率大于50%。编写程序，输出在不同随机样本数量下，23 个人中至少两个人生日相同的概率。

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from random import *

# def duplicate(lst):    # 判断是否有在同一天的人, 因为集合去重
#     return len(lst)>len(set(lst))    # 长度不一致就说明有
"""只有一行, 我嗅到了匿名函数的味道"""
is_same = lambda lst: len(lst) > len(set(lst))
# def generate():
#     birthday=[]    # 空列表
#     for i in range(23):    # 遍历 23 次
#         birthday.append(randint(1,365))    # 追加一年的随机某天
#     return birthday    # 返回该列表
"""空列表尾增法, 我嗅到了列表推导式的味道↓"""


def generate(): return [randint(1, 365) for i in range(23)]


def count_same():
    count = 0  # 计数器
    for i in range(10000):  # 验证 10000 次, 更精确
        birthday = generate()  # 得到 23 个人的生日列表
        if is_same(birthday):  # 如果生日有相同
            count += 1  # 计数器 +1
    return count  # 返回 10000 次中生日相同的次数


print(f"概率是{(float(count_same) / 10000) * 100}％")
# 概率是 10000 次中生日相同的次数占总循环次数的比例

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