day7 元祖 集合 字典

本文深入解析Python中的四种基本数据结构:元组、字典、集合和布尔类型。详细介绍了每种数据结构的定义、用途、定义方式及常用操作,帮助读者理解如何在Python编程中有效使用这些数据结构。

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01元祖类型 tuple

什么是元祖?

元祖就是一个不可变的列表

用途:当我们需要记录多个同种属性的值,并且只有读的需求没有改的需求时,应该用元祖

定义:在()内用逗号分隔开多个任意类型的元素

t=('egon',) # 注意:当元祖内只有一个元素时,必须加逗号,t=tple(('egon',))

数据类型转换:

tuple('hello')

常用操作+内置方法

(1)优先掌握的操作

按索引取值(正向取+反向取):只能取

切片(顾头不顾尾,步长)

长度

成员运算in和not in

循环

(2)需要掌握的

count 计数

index 查询

存多个值 有序 不可变

 

02字典

用途:记录多个不同属性的值

定义:在{}用逗号分隔开多个元素,每一个元素都是key:value的形式,其中value可以是任意类型,二key必须是不可变的类型(通常应该是str类型)

dic={1:'aaa',1.3:'(1,2,3)','ddd':'ccc'}

数据类型转换:dict

li=(['name','egon'],('age',18),('gender','male'))

dic={}

for k,v in li:

    dic[k]=k

print(dic)

等价于

dic=dict(li)

常用操作+内置方法

(1)优先掌握的操作

按key存取值:可存可取

长度

成员运算in和not in 判断是字段的key

删除

dic.popitem随机删除一个key:value

键keys(),值value(),键值对items()

循环

(1)需要掌握的操作

get***: 取值 取不存在的值不会报错 取的是value

formkeys:快速创建一个字典

li=['name','age','gender']

dic.fromkeys(li,None) or dic={}.fromkeys(li,None)

update:更新 没有加 有的改成新的

setdefault:执行完毕后是为了保证字典中必须有这么一个k,字典中没有这个k则新增,字典中有k这个键不修改字典

返回值返回字典中k对应的value

 

存多个值 无序 可变

 

03集合

用途:

d={} #默认定义为字典

set()

1.做关系运算

2.去重(不考虑顺序)

定义:在{}内用逗号分隔开多个元素多个元素必须满足以下条件:

1.每一个元素必须是不可变类型 

2.集合内元素不能重复

3.集合无序 

数据类型转换

s=set('hello')

常用操作+内置的方法

& 交集 

|   并集

-  差集

^ 对称差集

 > >= < <=    父集/子集

 

discard 删除 不存在不报错

isdisjoint 不存在交集返回True

 

存多个值 无序 可变

 

如果去重的对象都是不可变类型并且不要求结果跟原来的顺序一致,name可以用set来解决

 

04布尔类型

在条件判断中 所有的数据都会转换成布尔值

只需记住布尔值为假的数据类型:0,None,空(空列表,空字典....等)

 

能存多个值的叫做容器类型

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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