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    python set大小_python set集合

    集合set 可变的 无序的 不重复的元素集合 set定义 初始化 set() 生成一个空集合 set(iterable) 可通过可迭代对象生产一个新的集合 s1 =set() s2= set(range...(5)) s3= set(list(range(10))) s4= {} #这是字典的定义方法 s5 = {9,10,11} #set s6 = {(1,2),3,’a’} s7= {[1],(1,),...1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash set的元素要求必须可以hash 目前学过的不可hash的类型有list、set 元素不可以索引 set可以迭代 set增加 add(elem...) 增加一个元素到set中 如果元素存在,什么都不做 update(*others) 合并其他元素到set元素中来 参数others必须是可迭代对象 就地修改 set删除 remove(elem) 从set...< set2 判断set1是否是set2的真子集 issuperset(other)、>= 判断当前集合是否是other的超集 set1 > set2 判断set1是否是set的真超集 isdisjoint

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    python set大小_python set集合

    参考链接: Python 集合set remove() 集合set  可变的  无序的  不重复的元素集合  set定义 初始化  set() 生成一个空集合  set(iterable) 可通过可迭代对象生产一个新的集合... s1 =set()  s2= set(range(5))  s3= set(list(range(10)))  s4= {} #这是字典的定义方法  s5 = {9,10,11} #set  s6...= {(1,2),3,'a'}  s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash  set的元素要求必须可以hash  目前学过的不可hash的类型有list、set... 元素不可以索引  set可以迭代  set增加  add(elem)  增加一个元素到set中  如果元素存在,什么都不做  update(*others)  合并其他元素到set元素中来  参数others...< set2  判断set1是否是set2的真子集  issuperset(other)、>=  判断当前集合是否是other的超集  set1 > set2  判断set1是否是set的真超集  isdisjoint

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    ④【Set】Redis常用数据类型: Set

    操作命令汇总 Redis的Set是String类型的无序不可重复集合,集合对象的编码可以是intset或者hashtable Redis中Set集合是通过哈希表实现的,添加、删除、查找的复杂度都是O(1...sadd set1 m2 m3 # 返回值是操作成功的个数 2. smembers 遍历集合中所有成员 smembers key # 遍历set1中的所有元素 smembers set1 3. sismember...判断集合中是否存在指定的成员 sismember key member # 判断指定成员是否存在于集合set1 # 1:yes # 0:no sismember set1 m1 sismember set1...spop set1 spop set1 2 8. smove 将指定成员从source移动到destination smove source destination member # 将成员888从set1...移动到set2 smove set1 set2 888 9. sdiff 集合成员的差集运算 sdiff key [key ...] # 返回 属于集合s1 但不属于集合s2的成员 sdiff s1

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    训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)

    在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: training set是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等; validation set是用来做模型选择(model...selection),即做模型的最终优化及确定的,如ANN的结构;而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。...当然,test set这并不能保证模型的正确性,他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。样本少的时候,上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。...在应用中,一般只将数据集分成两类,即training set 和test set,大多数文章并不涉及validation set。train训练数据。拟合模型,用这部分数据来建立模型。...但是我们只用测试数据集(Test Set) 去评估模型的表现,并不会去调整优化模型。

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