python学习-------list、tuple、set、dict

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python中经常用的几种数据结构(容器),直接上代码。

#-*- coding: UTF-8 -*-
#list  可随意增删改查
print "***********list**********"
game = ["c++", "python", "shell"]
print game

print len(game)

#查
print game[0]
print game[1]
print game[2]
#print game[4]
#增
game.append("java")
print game
#指定位置插入
game.insert(2, "c#")
print game
#删  如果不指定位置,pop默认删除最后元素
print game.pop(2)
print game
#改
game[0] = "php"
print game

#tuple  元组  赋值不可更改
print "***********tuple**********"
test = ('dota', 'dota2', 'lol')
print test
print len(test)
print test[0]
#print test[0] = 'war3'
#其他操作和list类似

#dict   类似map, 无序可更改,
print "***********dict**********"
study = {1: "alan", 2: "john", 3: "bob"}
print len(study)
print study

print study[1]
print study.keys()
print study.values()
print study.items()
print 4 in study
print study.get(7)
print study.get(8, "not found")
study[5] = "lily"
print study
print study.pop(5)
print study
#set 无序,可更改  一般用作去重或者集合求交集、并集等
print "***********set**********"
girls_1 = set(['lucy', 'lily'])
girls_2 = set(['anna', 'lily'])
print girls_1
print girls_2
print girls_1 & girls_2
print girls_1 | girls_2
girls_1.add("marry")
print girls_1
girls_1.remove('marry')
print girls_1
print len(girls_1)
                   
 

增删改查以及声明操作等,以备翻阅。

AI上推荐 之 隐语义模型(LFM)和矩阵分解(MF) 1. 前言 随着信息技术和互联网的发展, 我们已经步入了一个信息过载的时代,这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战: 信息消费者:如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息? 信息生产者:如何让自己生产的信息脱颖而出, 受到广大用户的关注? 为了解决这个矛盾, 推荐系统应时而生, 并飞速前进,在用户和信息之间架起了一道桥梁,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息, 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛, 从前深度学习的传统推荐模型(协 阅读详情

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杨鑫校
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