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    Python求列表的、交集与并

    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、交集与并? 答:先来说说这三者的定义,读过初中数学的应该都知道吧 。...: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。 ? 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: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。 ? 说完了定义,接下来说下Python怎么求两个列表中的、交集与并的方法 。...求两个list: list1 = [1,2,3] list2 = [3,4,5] temp = [] for i in list1: if i not in list2: temp.append

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    数组交集

    数组交集 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、和并。 交集、和并是什么鬼?...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 以属于 A 而不属于 B 的元素为元素的集合成为...A 与 B 的。...(本文栗子,还会求出属于 B 不属于 A 的集合) 百度百科 并 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,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

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    集合的对称

    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。这个结果记为 C 。...这个结果记为 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。这个结果记为 Y。...s1 ^ s2 就是 C 的结果加上 X 的结果,叫做对称。这个结果我们记为 D,答案就是 D。 对称越大,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。

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    Python中如何分时间序列数据

    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分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于分运算,包括延迟分的配置和分序列。...如何开发手动实现的分运算。 如何使用内置的Pandas分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么分时间序列数据? 分是一种变换时间序列数据的方法。...因此,分过程可以一直重复,直到所有时间依赖性被消除。 执行分的次数称为分序列。 洗发水销售数据 该数据描述了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。...手动分 我们可以手动分数据。这涉及开发一个创建分数据的新函数。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中如何将分操作应用于时间序列数据。

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    R语言中交集,并,补的方法

    R语言中计算交集、并、并,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 R中的函数为:setdiff示例图:黄色线的区域,就是目标区域 # 补 setdiff(a,b) setdiff(b,a) a与b的补: b与a的补:...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...测试数据及代码 a = 1:10 b = 5:15 a b # 交集 intersect(a,b) # 并 union(a,b) # 补 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

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