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python去重新上映_python实现列表去重(2024年12月抢先看)

内容来源:鱼水欢网络所属栏目:导读更新日期:2024-12-01

python去重

11月24日起,7周Python进阶指南 如果你从11月24号开始学习Python,以下是一个有效的学习规划,帮助你在短时间内快速提升: 一、Python入门学习 第1周:基础认知(4小时),搭建编程环境,学习print输出、变量设置、数据输入和条件语句。 第2周:深入基础(5小时),了解列表、for循环、while循环、函数编写和模块导入。 第3周:简易编程实践(5小时),实现两变量值互换、摄氏度与华氏度转换、数字各位数求和、素数判断、随机数生成以及列表去重等操作。 第4周:中级编程练习(6小时),包括字符串反转(回文检测)、最大公约数计算、有序数组合并、猜数字游戏与年龄计算等任务。 第5周:数据结构探究(6小时),学习栈、队列、字典、元组、树与链表。 第6周:面向对象编程(OOP)研习(6小时),掌握对象、类、方法与构造函数概念以及OOP中的继承机制。 第7周:算法初涉(6小时),学习搜索、排序算法,掌握递归函数用法与时间复杂度分析。 二、软件开发进阶 第1周:IDE精通(5小时),选择一款适合大型项目开发的IDE并深入熟悉。 第2周:Github探索(6小时),在Github平台上创建代码仓库,学会代码提交(Commit)、变更查看(Diff)与上推(Push)操作。 第3周:简易计算器项目(4小时),借助Tkinter库开发一个简单计算器。 第4-6周:个人项目攻坚(每日5小时),确定个人项目并全力完成。 第7周:项目托管部署(5小时),掌握服务器与hosting服务使用方法,在Heroku平台设置并部署已开发应用。 三、迈向专业程序员之路 第1周:数据库基石(6小时),学习基本SQL查询(如创建表、数据选择、Where条件查询、数据更新)、SQL函数(Avg、Max、Count)、关系数据库规范化原理以及内连接、外连接操作。 第2周:Python与数据库交互(5小时),借助如SQLite或pandas等数据库框架,实现数据库连接,在多表中创建并插入数据,以及数据读取操作。 第3周:API调用学习(5小时),了解JSON数据格式、微服务架构以及Rest API应用。 第4周:Numpy熟悉(4小时),深入掌握Numpy库的使用。 第5-6周:作品集网站构建(5小时),运用Django框架搭建作品集网站,并对Flask框架有所了解。 通过这个规划,你可以逐步掌握Python的基础知识,进行实践编程,最终成为一名专业的程序员。加油!𐟒ꀀ

𐟓Š 自动从多个工作簿中提取数据的方法 昨天我尝试了多种方法,从使用VBA在Excel中打开CSV文件进行数据提取,到使用Python处理数据,再到利用Power Query合并多个工作簿。最终,我发现Power Query是一个非常高效的方法。 首先,我将所有364个CSV文件通过Power Query合并到一个工作簿中,这个过程虽然有点卡,但最终成功地将所有数据加载到工作表中。然后,我使用了unique函数去重,结合filter和index函数,最终通过sum函数求和,得出了所需的结果。 具体步骤如下: 打开Power Query,选择“合并查询”。 选择“导入数据”,然后选择所有CSV文件。 使用unique函数去重,确保每个文件名都是唯一的。 使用filter函数过滤出需要的数据。 使用index函数提取特定行的数据。 最后,使用sum函数对数据进行求和。 这种方法不仅高效,而且避免了手动打开每个CSV文件和手动输入数据的繁琐。希望这个小技巧能帮助到有相同需求的小伙伴们!𐟒ꀀ

𐟒𛥈学编程必备:10个基础代码练习𐟓– 让我们一起从基础开始,逐步掌握编程的精髓!以下是10个简单而实用的Python代码练习,帮助你快速入门编程。 计算平均值 𐟓Š 编写一个函数,计算列表中元素的平均值。 例如:`calculate_average([12, 34, 56, 78, 90])` 判断素数 𐟔 编写一个函数,判断一个数字是否为素数。 例如:`is_prime(17)` 翻转字符串 𐟔„ 编写一个函数,将字符串翻转。 例如:`reverse_string("He1lo, World!")` 计算阶乘 𐟔⊠ 编写一个函数,计算一个数字的阶乘。 例如:`factorial(5)` 查找最大值和最小值 𐟎 编写一个函数,查找列表中的最大值和最小值。 例如:`find_min_max([34, 12, 78, 45, 90])` 判断回文数 𐟔„ 编写一个函数,判断一个字符串是否为回文数。 例如:`is_palindrome("leve")` 列表去重 𐟗‘️ 编写一个函数,去除列表中的重复元素。 例如:`remove_duplicates([5, 2, 7, 5, 9, 2, 3])` 判断子串 𐟔 编写一个函数,判断一个字符串是否为另一个字符串的子串。 例如:`is_substring("world", "Hel1o, World!")` 字符串反转 𐟔„ 编写一个函数,反转一个字符串。 例如:`reverse_string("python is fun")` 字典操作 𐟓š 演示字典的添加、修改和查找操作。 例如:`student = {"name": "Alice", "age": 20, "grade": "A"}`,然后添加、修改和查找字典中的值。 通过这些简单的练习,你可以逐步掌握Python编程的基础知识,为进一步的学习打下坚实的基础。加油!𐟒ꀀ

Python小白30天进阶指南 𐟓… 第1-10天:基础入门 变量和数据类型(int、float、str、bool)就像是不同功能的收纳盒,用来存储各种信息。比如,年龄可以用int表示,名字可以用str表示。 掌握条件语句(if - elif - else)和循环(for、while),就像掌握了控制程序走向的魔法棒。比如,判断成绩是否及格,或者重复打印图案都靠它们。 列表、元组、字典、集合,这些数据结构是数据的大家庭。列表像购物清单可以随意修改,元组像固定套餐不能变,字典是有对应关系的电话簿,集合能帮我们快速去重。 学习资源: 《Python 编程从入门到实践》:非常适合零基础小白,从基础语法到实际项目逐步讲解。 菜鸟教程 Python 板块:知识点详细,有很多实例可以跟着敲代码。 𐟓… 第11-20天:进阶提升 函数是代码的小助手,定义一次可多次调用。比如,计算圆面积的函数,传入半径就能得出结果,减少重复代码。 类和对象开启面向对象编程的大门,把相关数据和功能封装。比如,创建学生类,包含姓名、年龄等属性和学习、考试等方法。 异常处理(try - except)让程序更健壮,遇到错误不会轻易崩溃。比如,读取文件时若文件不存在,能友好提示而不是报错停止。 学习资源: Python 官方文档:详细权威,深入学习函数、类等概念的好帮手。 B 站莫烦 Python 教程:视频讲解生动有趣,对理解进阶知识很有帮助。 𐟓… 第21-30天:实战演练 数据分析方向,用 Pandas 处理数据,像数据筛选、清洗、分析。比如,分析销售数据找出畅销产品。 机器学习方向,借助 Scikit-learn 构建简单模型,如预测房价。 网络爬虫方向,用 BeautifulSoup 和 Requests 抓取网页信息,比如获取新闻标题和内容。 学习资源: 数据分析实战 45 讲:对用 Python 做数据分析有全面深入讲解和案例。 开源项目:在 GitHub 上找 Python 相关项目,学习他人代码风格和思路,参与或自己创建项目锻炼能力。 𐟒ᠥ�𙠥𐏠tips: 代码多敲多练,每天至少花 2 小时。 加入学习社区(如 CSDN、掘金),和大家交流分享,遇到问题及时请教。 每周末对本周知识总结复盘,整理笔记和代码。 相信自己,30 天坚持下来,你会发现一个全新的编程世界在向你招手!𐟒ꀀ

小学语文听写高效方法,家长必看! 𐟎’ 在数字化时代,传统的学习工具已经不再适用。家长拿着语文课本念着课后三表听写,不仅费时费力,还容易让家长情绪失控。而且,课后三表的生字只要求写字表会写,识字表和听写表则要求会写,这会导致重复听写,浪费时间。 𐟓š 词语表3-12册累计只有大约2200个词语,而课文课后习题、语文园地、资料袋、日积月累等文章中还有很多隐藏词语,1-12册累计有现代汉语词典第七版的词条10195个(使用python分词提取去重计算得出)。孩子并不是每个汉字会写,词语就自动会写了,听写时容易写错的都是同音字辨析和词语理解问题导致的错误。 𐟓𑠦œ‰些家长会用一些小程序来听写,但小程序本身无法提供间隔复习功能。因此,我建议使用Anki软件和杭爸制作的生字听写牌组和词语听写牌组。所有生字和词语都按照1-12册课文出现顺序编排,可以用来假期提前预习,也可以同步课内适度超前练习。 𐟔„ 听写过程中,如果孩子遇到不理解的字词,可以看字词的词典注释和例句,听写过程中完整复习字词的音、形、义和应用。 𐟓 如何听写: 不要在听写前抄写,也不要临时突击复习。要在毫无准备情况下听写,标记出写错的字词,说明这些字词没有进入到长期记忆。即便是有些会的字词,也要间隔一定时间再次听写,避免漏网之鱼。 合理安排听写计划。如果学前识字超前学校学习生字的进度,那就可以在假期提前听写下学期的生字,标记出来后定期听写。如果孩子识字并不超前,建议家长利用假期先把前几册的生字识字查漏补缺,然后把几册的生字听写一遍,查漏补缺,假期过个两三轮。然后同步学校进度进行该学期的生字听写。 𐟓š 通过这些方法,家长可以帮助孩子更高效地进行语文听写,提升学习效率。

斯坦福新库!简化字符串比 在自然语言处理的应用中,字符串比较是一个常见的任务。无论是计算语言相关性、人名去重,还是生物信息学中的基因序列比较,都可以归结为字符串比较的问题。 最近,斯坦福NLP推出了一个名为string2string的Python库,该库集成了各种常见的字符串比较方法。这些方法包括传统的Jaccard相似度、编辑距离和KMP算法,以及一些先进的方法,如BERTScore和BARTScore。此外,该库还提供了一些可视化的工具,方便用户使用。 通过使用这个库,可以大大减少重复造轮子的工作量,提高开发效率。

毕业生如何自己搞定八爪鱼爬虫? 最近捣鼓了三天,每个目标账号只能爬取18条帖子,真是让人头疼。原本打算花钱找人用Python代爬,结果对方说我的数据量太大,价格高得吓人(具体多少就不提了...反正我当时直接震惊,决心自己解决这个问题)。 最后,我在𐟍 上找到了解决方法: 滚动网页-全局-滚动到底部-循环次数根据情况自己设置-𐟟㰟Ÿ㦻š动时循环列表不自动去重。 这个方法真的有效,虽然刚开始有点麻烦,但最终还是搞定了。希望大家也能找到适合自己的方法,加油!

大数据与人工智能实习心得分享𐟓Š𐟒ኰŸŽ“ 随着科技的飞速发展,大数据与人工智能已经成为当今时代的热门话题。在这个数据驱动的时代,掌握这些技术的人才备受青睐。为了将所学理论知识与实践相结合,我选择了在一家领先的人工智能与大数据公司实习。 𐟔 实习背景与目的 我的实习目的是通过实践,全面了解和掌握大数据与人工智能的核心知识和技能。包括数据预处理、机器学习模型训练与优化、大数据平台应用与开发等方面。我希望通过这次实习,不断提升自己的编程能力和解决问题的能力,为未来的职业发展做好充分准备。 𐟒𜠥𙠥†…容与过程 在实习的第一天,我就被分配到了公司的数据科学团队。我的工作包括数据预处理与清洗、机器学习模型训练与优化以及大数据平台应用与开发。 𐟔砦•𐦍„处理与清洗 面对庞大的数据集,我意识到数据的质量对于后续的分析和建模至关重要。因此,我利用Python中的pandas库,对数据进行了细致的处理,包括数据筛选、去重、缺失值填充以及异常值处理等。这个过程不仅让我对数据处理流程有了更深入的了解,也锻炼了我的编程能力和数据敏感度。 𐟓ˆ 机器学习模型训练与优化 在这个阶段,我学习了多种分类和回归算法,并尝试将它们应用到实际问题中。我使用scikit-learn库构建和训练模型,通过交叉验证和网格搜索等方法,不断调整模型的参数,以达到最优的预测效果。这个过程充满了挑战,但每当我看到模型在测试集上取得更好的预测结果时,我都感到无比的兴奋和满足。 𐟏�䧦•𐦍𓥏𐥺”用与开发 在这里,我学习了Hadoop和Spark等大数据处理框架,并了解了它们的工作原理和应用场景。我参与了数据仓库的建设和ETL流程的设计与实施,学会了如何使用这些框架对海量数据进行高效处理和分析。这个过程让我对大数据有了更深刻的认识,也让我意识到了大数据技术在现代社会中的重要性。 𐟤 团队协作与沟通 除了技术层面的学习与实践,我还注重与团队成员的沟通和协作。在实习期间,我积极参与团队讨论和会议,与团队成员共同解决问题。我们互相学习、互相帮助,共同完成了多个项目任务。在这个过程中,我不仅学会了如何与不同背景的人进行有效沟通,还学会了如何在团队中发挥自己的作用并推动项目的进展。 𐟎‰ 实习收获与体会 经过这次深入的人工智能与大数据实习,我获得了丰富的知识和宝贵的经验。首先,在技术上,我收获了扎实的人工智能与大数据处理能力。通过亲手参与数据预处理、模型训练与优化以及大数据平台应用与开发等实际工作,我深入了解了这些技术的核心原理和应用方法。其次,在实践能力上,我得到了极大的锻炼。通过不断尝试、调整和优化,我逐渐找到了解决问题的方法,并成功完成了任务。此外,我还收获了团队协作能力。在实习期间,我与团队成员紧密合作,共同完成了多个项目任务。我们通过定期的项目会议和代码审查,及时发现问题并进行改进。这些团队协作能力将对我未来的职业发展产生积极的影响。 𐟌Ÿ 总结与展望 总的来说,这次实习让我收获颇丰。我不仅掌握了人工智能与大数据技术的核心知识和技能,还锻炼了自己的实践能力和团队协作能力。同时,我也深刻体会到了这一领域的魅力和价值。我相信,在未来的学习和工作中,我将继续努力学习、不断进步,为人工智能与大数据领域的发展贡献自己的力量。

Python基础语法和数据结构全解析 ✅基本语法 变量和数据类型: 理解字符串(str)、整数(int)、浮点数(float)、布尔值(bool)。 基本操作符: 算术运算符(+ - * /),比较运算符(== != > < >= <=),逻辑运算符(and or not)。 ✅数据结构 (1)列表(List) [1, 2, 3] 使用索引,切片,append(),remove(),列表推导式等。 切片: 选择列表中的一段子集。 append(): 在列表末尾添加新元素。 remove(): 删除列表中的第一个匹配元素。 列表推导式: 使用简洁的语法生成列表。 (2)元组(Tuple) (1, 2, 3) 不可变的数据结构。实际应用中不如列表好用,因为列表更灵活。 (3)字典(Dictionary) {'key': 'value'} 存储键值对,使用键进行快速检索。 创建字典: 使用花括号 {} 或 dict() 函数。 访问元素: 通过键来访问相应的值。 添加或修改元素: 直接通过键赋值。 删除元素: 使用 del 语句或 pop() 方法。 keys(), values(), items(): 分别返回字典的键、值和键值对。 (4)集合(Set) {1, 2, 3} 用于存储唯一元素。集合是一个无序的、不重复的元素集。可以用来去重。 创建集合: 使用花括号 {} 或 set() 函数。 添加元素: 使用 add() 方法。 删除元素: 使用 remove() 或 discard() 方法。 集合运算: 交集(&),并集(|),差集(-),对称差集(^)。 去重:假设我有一个列表a=[1,1,3,4,5,6,6],想要去重重复值 (5)字符串 字符串是不可变的字符序列,用于存储和表示文本数据。 创建字符串: 使用单引号或双引号。 索引和切片: 访问子字符串。 拼接: 使用 + 拼接字符串。 常用方法: 如 lower(), upper(), replace(), split(), strip()。 strip() 只会移除头和尾的字符,中间的字符不会被影响。 lstrip() 和 rstrip() 分别是 strip() 的左侧和右侧版本,仅移除字符串的左侧或右侧字符。

zip&set妙用,编程挑战! 𐟓š 题目来源:力扣 𐟔 知识点: zip() 函数:这个函数可以把多个可迭代对象(比如列表)的对应元素打包成一个元组,然后返回一个由这些元组组成的列表。如果迭代器的元素个数不一致,返回的列表长度会和最短的对象相同。 𐟒ᠦŠ€巧: 使用 * 号操作符,可以把元组解压成列表。但由于迭代对象元素个数不一致,解压后的列表元素个数会比原列表少。 𐟓š 知识点: set 集合:Python中的集合是一个无序且不重复的元素序列,通常用花括号表示。 𐟒ᠦŠ€巧: 集合没有顺序和索引,只能通过遍历来访问。 集合中的元素不重复,可以用来对列表、元组等进行去重操作。 𐟒ᠧ交𞋯𜚊假设有两个列表 list1 = [1, 2, 3] 和 list2 = [4, 5, 6],使用 zip(list1, list2) 会得到 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]。然后,如果使用 * 号操作符解压这个元组,会得到 [1, 4, 2, 5, 3, 6]。 𐟒ᠧ𛃤𙠯𜚊给定两个列表 list1 = [1, 2, 3] 和 list2 = [4, 5],使用 zip 和 set 的组合,编写一个程序,找出两个列表中都出现的元素。

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