python入门教程(非常详细) Python列表，元组，集合，字典的区别和相互？

Python列表，元组，集合，字典的区别和相互？

列表到其他1。List to set（重复数据消除）LIST1=[6，7，7，8，8，9]设置（LIST1）#{6，7，8，9}2。字典列表的两个列表1=[“key1”、“key2”、“Key3”]List2=[“1”、“2”、“3”]dict（ZIP（LIST1，List2））{key1”：“1”、“key2”：“2”、“Key3”}3。字典的嵌套列表为[[“key1”、“value1”、[[[“key1”、“value1”]、[[“key2”、“Value2”]、[[“Key3”、“value3”]、[[[[“Key3”、“value3”、[[[“Key3”、[[“Key3”、“value3”]、[[[[“key2”、[“Value2”、[“Value2”、[“Key3”、[“Key3”、“value3”

]ListDict（dict）（dict（dict）（dict）（3）[[“，[[”、[[”、[“，[”、[”value3”、[“keyword3“，，，，，[[value3”，，[value3”，[value3”，[value3”，[value3”，[value3”，“，[value3”，[value3”，）”。加入（Tup1）#“AAB”2。给别人的字典1。字典到字符串dic1={“a”：1，“B”：2}str（dic1）{“a”：1，“B”：2}“2，字典键和值转换dic2={“a”：1，“B”：2，“C”：3}{值：keyforkey，价值目录项第一个是另一个1的字符串，有关名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、 dic2=Eval（“{”name“：”ljq“，”age“：2 4}”）5。分段字符串a=“ABC”a.split（”）[“a”，“B”，“C”

python元组和列表的区别？

1。不可变和可变元组是不可变的对象。对象一旦生成，其值就不能更改；列表是一个可变对象，对象生成后，可以对其元素进行更改、添加、删除、清除、排序等操作。可哈希和不可哈希对象是可以映射到内存地址的对象。在Python基本数据类型中，只有列表、字典和可变集是不可散列的。说元组是可散列的是不对的。如果元组中的元素是列表、字典或变量集，那么元组也是不可散列的。哈希对象和非哈希对象的区别在于哈希对象可以作为字典的键和集合的元素，而非哈希对象则不能。

25岁，想从头开始自学Python，有没有什么好的建议？

现在，对于我来说，掌握人工智能的基本技能最重要的方法就是找到越来越多的Python应用程序让我们来学习Python的过程：

1。构建本地Python环境。如果有新人开始，他们可以安装anaconda。这个软件集成了Python解释器和许多第三方软件包。它还有自己的开发环境Spyder和IPython，非常好用，比如笔记本电脑等

笔记本电脑的开发环境是基于浏览器的，使用起来非常方便。python的基本知识，包括列表、字典、元组、变量、函数、类、文件操作、正则表达式、模块等，都可以逐步学习。同时，可以做一些小练习或小项目来加深理解和掌握，掌握基本技能，在后期，可以找到一个有趣又有前途的方向来深化实践。Python涉及到很多方面，比如爬虫、数据处理、web开发、机器学习、运维、测试等，不可能把精力放在每一个方面，只是坚持一个方向，不断积累经验，增强能力：

介绍这么多，最重要的是掌握基本的技能，然后找到一个有前途的方向去坚持，并不断积累经验，你就会在学习中取得成功。网上还有相关的资料和教程，你可以搜索。希望以上分享的内容能对您有所帮助。

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

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