python求两个集合的对称差 python的set里面可以存放list吗？
python的set里面可以存放list吗？
可以
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python的set和其他语言类似,是一个杂乱无序不重复元素集,基本功能除开关系测试和永久消除再重复一遍元素.子集对象还接受union(联合),intersection(交),difference(差)和sysmmetricdifference(中心对称差集)等数算.
sets支持xoutsideset,len(set),和afterxinset。作为一个部分无序的集合，sets不留下记录元素位置或是插入点。但，sets不意见indexing,slicing,或电子与电工类序列（sequence-just）的操作。
下面来点简单的小例子只能说明把。
gtgtgtxset(spam)
gtgtgtyset([h,a,m])
gtgtgtx,y
(set([a,p,s,m]),set([a,h,m]))
就来些小应用。
gtgtgtxampy#交集
set([a,m])
gtgtgtx|y#并集
set([a,p,s,h,m])
gtgtgtx-y#差集
set([p,s])
记住以前个网友提问怎么祛除海量藏书列表里重复元素，用hash来解决的办法也行，但觉得在性能上不是很高，用set能解决还是很比较好的，示例如下：
gtgtgta[11,22,33,44,11,22]
gtgtgtbset(a)
gtgtgtb
set([33,11,44,22])
gtgtgtc[iforiinb]
gtgtgtc
[33,11,44,22]
很酷炫把，几行就可以不帮你搞定。
1.8集合
集合用于乾坤二卦一组杂乱无序的对象。要创建集合，可不使用set()函数并像下面这样能提供一系列的项：
sset([3,5,9,10])#创建家族一个数值子集
tset(Hello)#创建角色一个真正字符的集合
与列表和元组差别，数学集合是部分无序的，也难以是从数字接受索引。况且，集合中的元素没法重复。例如，如果没有检查前面代码中t数学集合的值，可是会是：
gtgtgtt
set([H,e,l,o])
注意只直接出现了一个l。
数学集合允许一系列标准操作，除了并集、交集、差集和对称差集，比如：
at|s#t和s的并集
btamps#t和s的交集
ct–s#求差集（项在t中，但在s中）
dt^s#对称点差集（项在t或s中，但绝对不会同样的会出现在二者中）
基本操作：
(x)#添加一项
([10,37,42])#在s中去添加多项
建议使用remove()也可以删掉一项：
(H)
len(s)
set的长度
xins
测试x如何确定是s的成员
xstills
测试x有无并非s的成员
(t)
sltt
测什么是否s中的每一个元素都在t中
(t)
sdstrokt
测什么是否是t中的每一个元素都在s中
s.union(t)
s|t
赶往三个新的set乾坤二卦s和t中的每一个元素
(t)
sampt
直接返回三个新的set包含s和t中的bec元素
s.difference(t)
s-t
回一个新的set真包含s中有但t中没有的元素
_difference(t)
s^t
返回两个新的set包含s和t中不乱词的元素
()
前往set“s”的另一个浅截图
请注意一点：union(),intersection(),difference()和symmetric_difference()的非运算符（non-operator，应该是巨形s.union()这样的）版本可以说接受任何iterable作为参数。只不过，它们的运算符版本（operatordependentcounterparts）那些要求参数需要是sets。这样的是可以尽量避免潜在的错误，如：替更照样读而建议使用set(abc)ampcbs来替代set(abc).intersection(cbs)。从2.3.1版本中做的你要改：以前所有参数都可以是sets。
另，Set和ImmutableSet两者都意见set与set之间的比较比较。两个sets在也仅有在这种情况下是相等的：每一个set中的元素全是另一个中的元素（二者互相排斥subsets）。一个set比另一个set小，只能在第一个set是第二个set的subset时（是一个subset，但却不是相等）。一个set比另一个set打，仅有
机器学习需要哪些数学基础？
是对搞机器学习的同学来说，高等数学、线性代数和概率论与数理统计是最最重要的三门的数学基础了。下面我来四个说明这三方面在机器学习中的作用
一.高等数学高等数学里面的微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘数法、泰勒发动等等知识点在机器学习中都有运用到。例如在逻辑回归模型求梯度时候必须求偏导、优化目标不使用的牛顿迭代方法、带加以约束360优化问题的SVM不需要会用到拉格朗日乘数法等等，还有其它高等数学的知识点在机器学习中全都应该有体现了什么。
二.线性代数推荐系统使用的SVD分解、张量可分解、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算。下面我贴看看以前我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程，可以不体会到看看线性代数的重要程度。
最小二乘的解，也可以是从梯度下降迭代或牛顿迭代方法求解，但也可以基于组件矩阵求导来计算出，它的计算极其简洁明快高效安全，不是需要大量迭代，到时解一个相对正规方程组。
不过，线性代数对于机器学习来说比高数还不重要。
三.概率论与数理统计概率论与数理统计那肯定更有用了，比如素净贝叶斯分类和概率图模型会用到的贝叶斯公式，高斯过程、的最熵模型，样本采集方法，NLP领域的大部分算法都与概率论查找，像设计和实现LDA的主题模型、设计和实现CRF的序列标示模型、分词系统等等。
所以我要搞机器学习，高等数学、线性代数和概率论与数理统计全是不可缺少的数学基础。
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