set(xml_files_list).intersection(set(jpg_files_list))中intersection的用法

时间: 2024-05-22 14:11:49 浏览: 111

python(list,tuple,set,dict)

文章目录前言listlist(用法)list(索引，切片，重复，连接，成员操作符，迭代)list(练习：用法)list(增，删，改，查)list(排序)list(练习：用户登陆系统)list(练习：栈)tupletuple(用法)touple(索引，重复，连接，成员操作符，迭代)tuple(练习：赋值，统计成绩)setset(用法)set(成员操作符，可迭代)set(集和)set(练习：去重)dictdict(用法)dict(成员操作符，迭代)dict(增，删，查)dict(练习：统计随机数)dict(练习：生成卡号)其他用法(最大最小，求和，枚举，zip，fromkeys)后记前言 lis 在Python编程语言中，列表（list）、元组（tuple）、集合（set）和字典（dict）是四种基本的数据结构，它们各自具有独特的特性和用途。 **列表（List）** 列表是可变的序列，允许存储任意类型的元素，包括字符串、整数、浮点数、布尔值甚至其他列表。列表通过方括号`[]`定义，元素之间用逗号分隔。 - **用法**：创建一个列表，如`z = [12, 13, 14]`，或嵌套列表`name = ['tom', 'lily', 'bob', 'coco']`。 - **索引与切片**：通过索引访问元素，如`service[0]`返回`'http'`；切片操作如`service[::-1]`反向列表。 - **重复与连接**：`*`运算符用于重复列表，如`service * 3`；`+`运算符用于连接列表，如`service + service1`。 - **成员操作符**：`in`和`not in`检查元素是否存在于列表中。 - **迭代**：`for`循环可用于遍历列表的所有元素。 **元组（Tuple）** 元组是不可变的序列，一旦创建就不能修改。元组使用圆括号`()`定义。 - **用法**：创建元组，如`tup = (1, 2, 3)`。 - **索引与迭代**：元组的索引和迭代操作与列表类似，但不能直接修改元素。 - **赋值与统计成绩**：虽然不能更改元组，但可以对包含可变对象（如列表）的元组进行间接修改。 **集合（Set）** 集合是无序且不重复的元素集合，使用大括号`{}`或`set()`函数创建。 - **用法**：创建集合，如`s = {'a', 'b', 'c'}`。 - **成员操作与迭代**：集合支持`in`和`not in`，以及迭代。 - **集和操作**：集合可以进行并集、交集、差集等操作。 - **去重**：集合常用于去除列表中的重复元素。 **字典（Dict）** 字典是键值对的集合，键必须是不可变类型，值可以是任意类型。使用花括号`{}`定义字典。 - **用法**：创建字典，如`d = {'name': 'Alice', 'age': 25}`。 - **成员操作与迭代**：检查键是否存在于字典中，如`'name' in d`；迭代时可以遍历键或键值对。 - **增删查改**：添加新键值对，如`d['city'] = 'New York'`；删除键值对，如`del d['age']`；查询值，如`d['name']`；更新值，如`d['age'] = 26`。此外，还有其他常用操作： - **最大最小值**：`max()`和`min()`函数用于找出列表、元组或字典中的最大值和最小值。 - **求和**：`sum()`函数计算列表或元组中所有数字的总和。 - **枚举**：`enumerate()`函数将列表中的元素与其索引打包成一个可迭代对象。 - **zip**：合并多个列表，每个元素对应位置的值组合在一起。 - **fromkeys**：`dict.fromkeys()`创建一个新字典，键来自给定序列，值默认为None。熟练掌握这些基础知识对于编写Python代码至关重要，无论是数据处理、算法实现还是构建复杂应用，都能提供强大的支持。

`intersection()` 是 Python 中的一个集合操作函数，表示求两个集合的交集。在这个例子中，`set(xml_files_list)`和`set(jpg_files_list)`都将列表转化为了集合，然后用`intersection()`找到了两个集合的交集，即既在`xml_files_list`中又在`jpg_files_list`中的元素。最终返回的是这个交集的集合。

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set(xml_files_list).intersection(set(jpg_files_list))中intersection的用法

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import keras.backend as K smooth = 1. def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = K.flatten(y_true>0.5) y_pred_f = K.flatten(y_pred>0.5) intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f) return 1 - (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)

intersection = (output_ & target_).sum() 解释代码

area_intersection = torch.histc(intersection.float().cpu(), bins=K, min=0, max=K - 1)解释代码

selected_combinations = [list(red_ball_combination) + [blue_ball] for red_ball_combination in itertools.combinations(red_balls, 6) if not set([4, 8, 17, 20, 22, 27]).intersection(set(red_ball_combination)) for blue_ball in blue_balls]把这句更改为没有相同的数据才保存

results_yolov7_seg_drivable_area 20240328.zip

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