有没有Pythonic方法可以将集合转换为字典？我得到了以下套装s={1,2,4,5,6}并且想要下面的字典c={1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0}有一个你会做的lista=[1,2,3,4,5,6]b=[]whilelen(b) 最佳答案 使用dict.fromkeys():c=dict.fromkeys(s,0)演示:>>>s={1,2,4,5,6}>>>dict.fromkeys(s,0){1:0,2:0,4:0,5:0,6:0}这也适用于列表；这是从序列创建字典的最有效方法。请注意，所有值都是对您传递给dict
内置函数vars()在我看来更像Pythonic，但我发现__dict__的使用频率更高。Python文档表明它们是等效的。一位博主claimsthat__dict__isfasterthanvars().我应该使用哪个？ 最佳答案 通常，您应该将dunder/magic方法视为实现并将函数/方法作为API调用，因此最好使用vars()而不是__dict__，就像你会做len(a_list)而不是a_list.__len__()或a_dict["key"]而不是a_dict.__getitem__('key')
内置函数vars()在我看来更像Pythonic，但我发现__dict__的使用频率更高。Python文档表明它们是等效的。一位博主claimsthat__dict__isfasterthanvars().我应该使用哪个？ 最佳答案 通常，您应该将dunder/magic方法视为实现并将函数/方法作为API调用，因此最好使用vars()而不是__dict__，就像你会做len(a_list)而不是a_list.__len__()或a_dict["key"]而不是a_dict.__getitem__('key')
我想通过一个字符串对象来分配一个类属性——但是怎么做呢？例子:classtest(object):passa=test()test.value=5a.value#->5test.__dict__['value']#->5#BUT:attr_name='next_value'test.__dict__[attr_name]=10#->'dictproxy'objectdoesnotsupportitemassignment 最佳答案 有一个内置函数:setattr(test,attr_name,10)引用:http://docs.py
我想通过一个字符串对象来分配一个类属性——但是怎么做呢？例子:classtest(object):passa=test()test.value=5a.value#->5test.__dict__['value']#->5#BUT:attr_name='next_value'test.__dict__[attr_name]=10#->'dictproxy'objectdoesnotsupportitemassignment 最佳答案 有一个内置函数:setattr(test,attr_name,10)引用:http://docs.py
我使用字典作为查找表，但我开始怀疑列表是否更适合我的应用程序——我的查找表中的条目数量并没有那么大。我知道列表在底层使用C数组，这让我得出结论，在只有几个项目的列表中查找会比在字典中更好(访问数组中的几个元素比计算哈希更快)。我决定分析替代方案，但结果让我感到惊讶。列表查找仅使用单个元素更好!见下图(log-logplot):那么问题来了:为什么列表查找的表现如此糟糕？我错过了什么？在一个附带问题上，引起我注意的另一件事是在大约1000个条目之后的dict查找时间中出现了一点“不连续性”。我单独绘制了dict查找时间来显示它。p.s.1我知道数组和哈希表的O(n)与O(1)摊销时间，但
我使用字典作为查找表，但我开始怀疑列表是否更适合我的应用程序——我的查找表中的条目数量并没有那么大。我知道列表在底层使用C数组，这让我得出结论，在只有几个项目的列表中查找会比在字典中更好(访问数组中的几个元素比计算哈希更快)。我决定分析替代方案，但结果让我感到惊讶。列表查找仅使用单个元素更好!见下图(log-logplot):那么问题来了:为什么列表查找的表现如此糟糕？我错过了什么？在一个附带问题上，引起我注意的另一件事是在大约1000个条目之后的dict查找时间中出现了一点“不连续性”。我单独绘制了dict查找时间来显示它。p.s.1我知道数组和哈希表的O(n)与O(1)摊销时间，但
我正在尝试对pandas数据框进行一些聚合。这是一个示例代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"User":["user1","user2","user2","user3","user2","user1"],"Amount":[10.0,5.0,8.0,10.5,7.5,8.0]})df.groupby(["User"]).agg({"Amount":{"Sum":"sum","Count":"count"}})Out[1]:AmountSumCountUseruser118.02user220.53user310.51这会产生以下警告:FutureW
我正在尝试对pandas数据框进行一些聚合。这是一个示例代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"User":["user1","user2","user2","user3","user2","user1"],"Amount":[10.0,5.0,8.0,10.5,7.5,8.0]})df.groupby(["User"]).agg({"Amount":{"Sum":"sum","Count":"count"}})Out[1]:AmountSumCountUseruser118.02user220.53user310.51这会产生以下警告:FutureW
假设我有一个如下所示的字符串:str="The&yquick&cbrown&bfox&Yjumpsoverthe&ulazydog"您会注意到字符串中的很多位置都有一个&符号，后跟一个字符(例如“&y”和“&c”)。我需要用我在字典中的适当值替换这些字符，如下所示:dict={"&y":"\033[0;30m","&c":"\033[0;31m","&b":"\033[0;32m","&Y":"\033[0;33m","&u":"\033[0;34m"}最快的方法是什么？我可以手动找到所有的&符号，然后遍历字典来更改它们，但这似乎很慢。做一堆正则表达式替换似乎也很慢(我的实际代码中会有
