版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/Jerry_1126/article/details/86378259两个字典A = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, B = {'b': 4, 'c': 6, 'd': 8} 要合并这两个字典,键值同则相加. 两个字典如果不考虑键相同则相加的话,可以使用d1.update(d2)可以很方便合并,但这样的后面的字典到中的值

1 简介 我们都知道Map是存放键值对<Key,Value>的容器,知道了Key值,使用方法Map.get(key)能快速获取Value值.然而,有的时候我们需要反过来获取,知道Value值,求Key值. 本文将用实例介绍四种方法,通过传入Value值,获取得到Key值. 2 四种方法 2.1 循环法 循环法就是通过遍历Map里的Entry,一个个比较,把符合条件的找出来.会有三种情况: (1)找到一个值 (2)找到多个值 (3)找不到 具体代码如下: @Test public void lo

1 简介 我们都知道Map是存放键值对<Key,Value>的容器,知道了Key值,使用方法Map.get(key)能快速获取Value值.然而,有的时候我们需要反过来获取,知道Value值,求Key值. 本文将用实例介绍四种方法,通过传入Value值,获取得到Key值. 2 四种方法 2.1 循环法 循环法就是通过遍历Map里的Entry,一个个比较,把符合条件的找出来.会有三种情况: (1)找到一个值 (2)找到多个值 (3)找不到 具体代码如下: @Test public void lo

两台Linux系统之间传输文件的几种方法:参考https://www.cnblogs.com/bignode/articles/9241333.html

1.两个字典:a={'a':1,'b':2,'c':3} b= {'aa':11,'bb':22,'cc':33} 合并1:dict(a,**b)  操作如下: 合并2:dict(a.items()+b.items())  如下: 合并3:c = {}  c.update(a)  c.update(b) 输出c 如下: 2.两个list合并:a=[1,2,3,4,5,6]  b=['a','b','c','d'] 合并1:a+b 如下: 合并2:a+=b 这时a的值变成了合并后的结果,如下: 合

dict1={1:[1,11,111],2:[2,22,222]}dict2={3:[3,33,333],4:[4,44,444]}合并两个字典得到类似 {1:[1,11,111],2:[2,22,222],3:[3,33,333],4:[4,44,444]}方法1: dictMerged1=dict(dict1.items()+dict2.items())方法2: dictMerged2=dict(dict1, **dict2)方法2等同于: dictMerged=dict1.copy()di

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景       协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统经常使用的一种方法.cf的主要思想就是找出物品类似度高的归为一类进行推荐.cf又分为icf和ucf. icf指的是item collaborative filtering,是将商品进行分析推荐.同理ucf的u指的是user,他是找出知趣类似的人,进行推荐. 通常来讲icf的准确率可能会高一些.通过这次參加天猫大数据比赛.

python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU资源,在python中大部分情况需要使用多进程.python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing,只需要定义一个函数,python会完成其它所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换.multiprocessing支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process.Queue.Pipe.LocK等组件 一.Process 语法:Process([group[,target

弄了好久,今天终于把在VC中的对话框类之间传递参数的问题解决了,很开心,记录如下: 1. 我所建立的工程是一个基于MFC对话框的应用程序,一共有三个对话框,第一个对话框为主对话框,所对应的类为CTMDDDlg类.在主对话框上我放置了一个标签页(Tab Control)控件,其实现的功能是当单击标签提示A时进入页面A,即对话框A(所对应的类为CDialogChild1),单击B时进入对话框B(CDialogChild2). 整个工程的框架已经设计好了,在对话框A和对话框B上放置了许多控件,现在我想

from fuzzywuzzy import fuzz, process a = {'嫦娥四号探测器是用哪个型号的火箭发射的?': ['长征3B'], '嫦娥四号探测器是在我国[]发射成功的.': ['西昌发射基地']} b = {'嫦娥四号探测器是在我国[ ]发射成功的.': ['B.西昌发射基地'], '嫦娥四号探测器是用[ ]火箭发射的.': ['B.长征3B']} res = {**a, **b} c = dict(**res) n = 0 print(c) print(len(res)

利用min(dict, key=dict.get) >>> d = {1:1, 2:0, 3:2} {1: 1, 2: 0, 3: 2} >>> min(d, key=d.get) 2 利用lambda函数 >>> min(d.items(), key=lambda x: x[1]) (2, 0) >>> min(d, key=lambda x: d[x]) 2

x = {"a":1,"b":2} 2 y = {"c":3} 3 from collections import Counter 4 X,Y = Counter(x),Counter(y) 5 z = dict(X+Y) 6 print(z) 程序运行结果 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

def commir_two_dict(dictone,dicttwo): pass_num=0 fail_num=0 try: for i in dictone.keys(): if i in dicttwo.keys(): pass_num+=1 else: fail_num+=1 for j in dictone.values(): if j in dicttwo.values(): pass_num+=1 else: fail_num+=1 except Exception as e:

方法1: result_list = sorted(origin_list, key=lambda e: e.__getitem__('order_key')) 方法2: import operator result_list = sorted(origin_list, key=operator.itemgetter('order_key'))

1. 获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print tmp #[2, 5] #方法二 print list(set(a).intersection(set(b))) 2. 获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 3. 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) #

1. 获取两个list 的交集: #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print tmp #[2, 5] #方法二 print list(set(a).intersection(set(b))) #方法二比方法一快很多! 2. 获取两个list 的并集: print list(set(a).union(set(b))) 3. 获取两个 list 的差集: print list(set(b).differ

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为gai目标值的 两个 整数. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/11/17/017 22:

完全复制https://www.cnblogs.com/czpblog/archive/2012/08/06/2625794.html 先上测试结果 代码 package com.syl.test; import java.util.*; /** * 获取两个List的不同元素(假设List自身不存在重复元素) * Created by syl on 2017/12/26 0026. */ public class TestCompareList { public static void mai

#coding=utf-8 from selenium import webdriverimport timedriver = webdriver.Chrome()driver.get("http://www.baidu.com") #class 定位 driver.find_element_by_css_selector(".s_ipt").send_keys("python")driver.find_element_by_css_select

Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame # 查看每一列是否有NaN: df.isnull().any(axis=0) # 查看每一行是否有NaN: df.isnull().any(axis=1) # 查看所有数据中是否有NaN最快的: df.isnull().values.any() # In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000)) In [3]: df[df > 0