


Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Kamus Python dengan Kunci Pendua ke dalam Senarai Nilai?
Menggabungkan Kamus dengan Kunci Pendua dalam Python
Dalam Python, berurusan dengan berbilang kamus boleh menjadi mencabar, terutamanya apabila menggabungkannya menjadi perlu. Isu biasa timbul apabila kamus berkongsi kunci pendua, dan matlamatnya adalah untuk mengumpulkan semua nilai yang dikaitkan dengan kunci ini ke dalam satu senarai.
Penyelesaian: defaultdict
Untuk mengendalikan ini dengan cekap, Python yang berkuasa alat yang dipanggil defaultdict daripada modul koleksi mula dimainkan. Ia membenarkan untuk mencipta nilai lalai (dalam kes ini, senarai kosong) untuk sebarang kunci yang tidak wujud dalam kamus.
Pertimbangkan contoh berikut:
d1 = {1: 2, 3: 4} d2 = {1: 6, 3: 7}
Untuk menggabungkan kamus ini, mengumpul nilai daripada kekunci yang sepadan, kita boleh menggunakan defaultdict seperti berikut:
from collections import defaultdict dd = defaultdict(list) for d in (d1, d2): # loop through all input dictionaries for key, value in d.items(): dd[key].append(value) print(dd) # result: defaultdict(<type 'list'>, {1: [2, 6], 3: [4, 7]})
Dalam ini kod:
- Kami mencipta defaultdict kosong dengan defaultdict(list).
- Kami mengulangi setiap kamus input d.
- Untuk setiap pasangan nilai kunci dalam setiap kamus, kami menambahkan nilai pada senarai yang dikaitkan dengan kunci dalam lalai kami.
- Hasilnya ialah lalai di mana kunci mewakili kunci digabungkan daripada semua kamus dan nilai adalah senarai yang mengandungi semua nilai yang sepadan.
Penyelesaian ini dengan cekap mengumpul semua nilai yang dikaitkan dengan kunci padanan daripada berbilang kamus, menyediakan cara yang bersih dan serba boleh untuk mengendalikan kunci pendua .
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Kamus Python dengan Kunci Pendua ke dalam Senarai Nilai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
