第6章 组合数据类型
组合类型的三种表达形式:集合、序列、字典
集合类型及操作
定义:集合是多个元素的无序组合
- 集合类型与数学中的集合概念一致
- 集合元素之间无序,每个元素唯一,不存在相同元素
- 集合元素不可更改,不能是可变数据类型
- 集合用大括号 {} 表示,元素间用逗号分隔
- 建立集合类型用 {} 或 set()
- 建立空集合类型,必须使用set() ( ps:这点要与字典区分开来,字典建立空字典是用{ } )
>>> A = {"python", 123, ("python",123)} #使用{}建立集合 {123, 'python', ('python', 123)} >>> B = set("pypy123") #使用set()建立集合 {'1', 'p', '2', '3', 'y'} >>> C = {"python", 123, "python",123} {'python', 123}
集合操作符
6个操作符
操作符及应用 | 描述 |
---|---|
S | T |
S - T | 差,返回一个新集合,包括在集合S但不在T中的元素 |
S & T | 交,返回一个新集合,包括同时在集合S和T中的元素 |
S ^ T | 补,返回一个新集合,包括集合S和T中的非相同元素 |
S <= T 或 S < T | 返回True/False,判断S和T的子集关系 |
S >= T 或 S > T | 返回True/False,判断S和T的包含关系 |
4个增强操作符
操作符及应用 | 描述 |
---|---|
S | = T |
S -= T | 差,更新集合S,包括在集合S但不在T中的元素 |
S &= T | 交,更新集合S,包括同时在集合S和T中的元素 |
S ^= T | 补,更新集合S,包括集合S和T中的非相同元素 |
e.g.
>>> A = {"p", "y" , 123} >>> B = set("pypy123") >>> A-B {123} >>> B-A {'3', '1', '2'} >>> A&B {'p', 'y'} >>> A^B {'2', 123, '3', '1'} >>> A|B {'1', 'p', '2', 'y', '3', 123}
集合处理方法
操作函数或方法 | 描述 |
---|---|
S.add(x) | 如果x不在集合S中,将x增加到S |
S.discard(x) | 移除S中元素x,如果x不在集合S中,不报错 |
S.remove(x) | 移除S中元素x,如果x不在集合S中,产生KeyError异常 |
S.clear() | 移除S中所有元素 |
S.pop() | 随机返回S的一个元素,更新S,若S为空产生KeyError异常 |
S.copy() | 返回集合S的一个副本 |
len(S) | 返回集合S的元素个数 |
x in S | 判断S中元素x,x在集合S中,返回True,否则返回False |
x not in S | 判断S中元素x,x不在集合S中,返回True,否则返回False |
set(x) | 将其他类型变量x转变为集合类型 |
>>> A = {"p", "y" , 123} >>> for item in A: print(item, end="") p123y >>> A {'p', 123, 'y'} >>> try: while True: print(A.pop(), end="")) except: pass p123y >>> A set()
集合类型应用场景
包含关系比较
>>> "p" in {"p", "y" , 123} True >>> {"p", "y"} >= {"p", "y" , 123} False
数据去重:集合类型所有元素无重复 (集合类型的最大特点就是数据去重)
>>> ls = ["p", "p", "y", "y", 123] >>> s = set(ls) # 利用了集合无重复元素的特点 {'p', 'y', 123} >>> lt = list(s) # 还可以将集合转换为列表 ['p', 'y', 123]
序列类型及操作
定义:序列是具有先后关系的一组元素
- 序列是一维元素向量,元素类型可以不同
- 类似数学元素序列: s0, s1, … , sn-1
- 元素间由序号引导,通过下标访问序列的特定元素
序列是一个基类类型
序号的定义
序列类型通用操作符
6个操作符
操作符及应用 | 描述 |
---|---|
x in s | 如果x是序列s的元素,返回True,否则返回False |
x not in s | 如果x是序列s的元素,返回False,否则返回True |
s + t | 连接两个序列s和t |
sn 或 ns | 将序列s复制n次 |
s[i] | 索引,返回s中的第i个元素,i是序列的序号 |
s[i: j] 或 s[i: j: k] | 切片,返回序列s中第i到j以k为步长的元素子序列 |
e.g.
>>> ls = ["python", 123,".io"] >>> ls[::-1] ['.io', 123, 'python'] >>> s = "python123.io" >>> s[::-1] 'oi.321nohtyp'
序列类型通用函数和方法
5个函数和方法
函数和方法 | 描述 |
---|---|
len(s) | 返回序列s的长度,即元素个数 |
min(s) | 返回序列s的最小元素,s中元素需要可比较 |
max(s) | 返回序列s的最大元素,s中元素需要可比较 |
s.index(x) 或s.index(x, i, j) | 返回序列s从i开始到j位置中第一次出现元素x的位置 |
s.count(x) | 返回序列s中出现x的总次数 |
e.g.
>>> ls = ["python", 123, ".io"] >>> len(ls) 3 >>> s = "python123.io" >>> max(s) 'y'
元组类型及操作
定义:元组是序列类型的一种扩展
- 元组是一种序列类型,一旦创建就不能被修改
- 使用小括号 () 或 tuple() 创建,元素间用逗号 , 分隔
- 可以使用或不使用小括号
e.g.
>>> creature = "cat", "dog","tiger","human" >>> creature ('cat', 'dog', 'tiger', 'human') >>> color = (0x001100, "blue", creature) >>> color (4352, 'blue', ('cat', 'dog', 'tiger', 'human'))
元组类型操作
元组继承序列类型的全部通用操作
- 元组继承了序列类型的全部通用操作
- 元组因为创建后不能修改,因此没有特殊操作
- 使用或不使用小括号
e.g.
>>> creature = "cat", "dog","tiger","human" >>> creature[::-1] ('human', 'tiger', 'dog', 'cat') >>> color = (0x001100, "blue", creature) >>> color[-1][2] 'tiger'
列表类型及操作
定义:列表是序列类型的一种扩展,十分常用
- 列表是一种序列类型,创建后可以随意被修改
- 使用方括号 [] 或list() 创建,元素间用逗号 , 分隔
- 列表中各元素类型可以不同,无长度限制
e.g.
>>> ls = ["cat", "dog","tiger", 1024] >>> ls ['cat', 'dog', 'tiger', 1024] >>> lt = ls >>> lt ['cat', 'dog', 'tiger', 1024]
注:方括号 [] 真正创建一个列表,赋值仅传递引用
列表类型操作函数和方法
函数或方法 | 描述 |
---|---|
ls[i] = x | 替换列表ls第i元素为x |
ls[i: j: k] = lt | 用列表lt替换ls切片后所对应元素子列表 |
del ls[i] | 删除列表ls中第i元素 |
del ls[i: j: k] | 删除列表ls中第i到第j以k为步长的元素 |
ls += lt | 更新列表ls,将列表lt元素增加到列表ls中 |
ls *= n | 更新列表ls,其元素重复n次 |
e.g.
>>> ls = ["cat", "dog","tiger", 1024] >>> ls[1:2] = [1, 2, 3, 4] ['cat', 1, 2, 3, 4, 'tiger', 1024] >>> del ls[::3] [1, 2, 4, 'tiger'] >>> ls*2 [1, 2, 4, 'tiger', 1, 2, 4, 'tiger']
函数或方法 | 描述 |
---|---|
ls.append(x) | 在列表ls最后增加一个元素x |
ls.clear() | 删除列表ls中所有元素 |
ls.copy() | 生成一个新列表,赋值ls中所有元素 |
ls.insert(i,x) | 在列表ls的第i位置增加元素x |
ls.pop(i) | 将列表ls中第i位置元素取出并删除该元素 |
ls.remove(x) | 将列表ls中出现的第一个元素x删除 |
ls.reverse() | 将列表ls中的元素反转 |
e.g.
>>> ls = ["cat", "dog","tiger", 1024] >>> ls.append(1234) ['cat', 'dog', 'tiger', 1024, 1234] >>> ls.insert(3, "human") ['cat', 'dog', 'tiger', 'human', 1024, 1234] >>> ls.reverse() [1234, 1024, 'human', 'tiger', 'dog', 'cat']
序列类型应用场景
数据表示:元组 和 列表
- 元组用于元素不改变的应用场景,更多用于固定搭配场景
- 列表更加灵活,它是最常用的序列类型
- 最主要作用:表示一组有序数据,进而操作它们
元素遍历
for item in ls :
for item in tp :
数据保护
- 如果不希望数据被程序所改变,转换成元组类型
>>> ls = ["cat", "dog","tiger", 1024] >>> lt = tuple(ls) >>> lt ('cat', 'dog', 'tiger', 1024)
实例9: 基本统计值计算
- 需求:给出一组数,对它们有个概要理解
- 该怎么做呢?
总个数、求和、平均值、方差、中位数…
#CalStatisticsV1.py def getNum(): #获取用户不定长度的输入 nums = [] iNumStr = input("请输入数字(回车退出): ") while iNumStr != "": nums.append(eval(iNumStr)) iNumStr = input("请输入数字(回车退出): ") return nums def mean(numbers): #计算平均值 s = 0.0 for num in numbers: s = s + num return s / len(numbers) def dev(numbers, mean): #计算方差 sdev = 0.0 for num in numbers: sdev = sdev + (num - mean)**2 return pow(sdev / (len(numbers)-1), 0.5) def median(numbers): #计算中位数 sorted(numbers) size = len(numbers) if size % 2 == 0: med = (numbers[size//2-1] + numbers[size//2])/2 else: med = numbers[size//2] return med n = getNum() #主体函数 m = mean(n) print("平均值:{},方差:{:.2},中位数:{}.".format(m, dev(n,m),median(n)))
字典类型及操作
定义:理解“映射”,字典类型是“映射”的体现
- 映射是一种键(索引)和值(数据)的对应
注:序列类型由0..N整数作为数据的默认索引 , 而映射类型则由用户为数据定义索引
- 键值对:键是数据索引的扩展
- 字典是键值对的集合,键值对之间无序
- 采用大括号{}和dict()创建,键值对用冒号: 表示
{:, :, … , :}
字典类型的用法
在字典变量中,通过键获得值
= {:, … , :}
= [] 或者 [] =
[ ] 用来向字典变量中索引或增加元素
e.g.
>>> d = {"中国":"北京", "美国":"华盛顿", "法国":"巴黎"} >>> d {'中国': '北京', '美国': '华盛顿', '法国': '巴黎'} >>> d["中国"] '北京' >>> de = {} ; type(de) <class 'dict'>
注:type(x) 返回变量x的类型
字典处理函数及方法
函数或方法 | 描述 |
---|---|
del d[k] | 删除字典d中键k对应的数据值 |
k in d | 判断键k是否在字典d中,如果在返回True,否则False |
d.keys() | 返回字典d中所有的键信息 |
d.values() | 返回字典d中所有的值信息 |
d.items() | 返回字典d中所有的键值对信息 |
>>> d = {"中国":"北京", "美国":"华盛顿", "法国":"巴黎"} >>> "中国" in d True >>> d.keys() dict_keys(['中国', '美国', '法国']) >>> d.values() dict_values(['北京', '华盛顿', '巴黎'])
函数或方法 | 描述 |
---|---|
d.get(k, |
键k存在,则返回相应值,不在则返回 |
d.pop(k, |
键k存在,则取出相应值,不在则返回 |
d.popitem() | 随机从字典d中取出一个键值对,以元组形式返回 |
d.clear() | 删除所有的键值对 |
len(d) | 返回字典d中元素的个数 |
>>> d = {"中国":"北京", "美国":"华盛顿", "法国":"巴黎"} >>> d.get("中国","伊斯兰堡") '北京' >>> d.get("巴基斯坦","伊斯兰堡") '伊斯兰堡' >>> d.popitem() ('美国', '华盛顿')
字典类型应用场景
映射的表达
- 映射无处不在,键值对无处不在
- 例如:统计数据出现的次数,数据是键,次数是值
- 最主要作用:表达键值对数据,进而操作它们
元素遍历
for k in d :
模块5: jieba库的使用
jieba库概述:jieba是优秀的中文分词第三方库
- 中文文本需要通过分词获得单个的词语
- jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装
- jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数
jieba库的安装:(cmd命令行) pip install jieba
jieba分词的原理:jieba分词依靠中文词库
- 利用一个中文词库,确定中文字符之间的关联概率
- 中文字符间概率大的组成词组,形成分词结果
- 除了分词,用户还可以添加自定义的词组
jieba分词的三种模式
精确模式、全模式、搜索引擎模式
- 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词
- 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余
- 搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分
jieba库常用函数
函数 | 描述 |
---|---|
jieba.lcut(s) | 精确模式,返回一个列表类型的分词结果 |
jieba.lcut(s, cut_all=True) | 全模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余 |
jieba.lcut_for_search(s) | 搜索引擎模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余 |
jieba.add_word(w) | 向分词词典增加新词w |
jieba分词要点:jieba.lcut(s)
实例10: 文本词频统计
- 需求:一篇文章,出现了哪些词?哪些词出现得最多?
- 该怎么做呢?
英文文本 中文文本
"Hamlet英文词频统计"实例讲解
#CalHamletV1.py def getText(): txt = open("hamlet.txt", "r").read() txt = txt.lower() for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~': txt = txt.replace(ch, " ") #将文本中特殊字符替换为空格 return txt hamletTxt = getText() words = hamletTxt.split() counts = {} for word in words: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
"《三国演义》人物出场统计"实例讲解
#CalThreeKingdomsV2.py import jieba excludes = {"将军","却说","荆州","二人","不可","不能","如此"} txt = open("threekingdoms.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰": rword = "孔明" elif word == "关公" or word == "云长": rword = "关羽" elif word == "玄德" or word == "玄德曰": rword = "刘备" elif word == "孟德" or word == "丞相": rword = "曹操" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword,0) + 1 for word in excludes: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
来源:https://www.cnblogs.com/xusze/p/10631563.html