#!/usr/bin/python3 s = set(map(int,input().split())) t = set(map(int,input().split())) z = s|t print(z)注释

这段代码是求两个集合的并，使用了 Python 的 set 类型和位运算符 `|`，代码解释如下：

首先，使用 `map(int,input().split())` 获取输入的两个集合，`input().split()` 返回一个字符串列表，`map(int, ...)` 将这个列表中的每个字符串转换为整数，然后使用 `set()` 函数将转换后的整数列表转换为 set 类型。注意，这里通过 `|` 运算符实现了集合的并，得到的结果仍然是 set 类型。最后，直接输出集合即可。

需要注意的是，这段代码输出的集合并不是按照元素的大小顺序排列的，因为 set 类型本身并没有固定的顺序。如果需要按照元素的大小顺序排列，可以使用 `sorted()` 函数对集合元素进行排序，例如：

s = set(map(int,input().split()))
t = set(map(int,input().split()))
z = s | t
print(sorted(z))

相关问题

西瓜数据集（watermelon.txt）各个特征的含义如下： 数据集的每一行由3个数值组成，前2个数字用\t分隔，后2个数字用空格分隔。 对于数据集文件watermelon.txt，请编写MapReduce程序，同时采用密度和含糖率数据作为特征，设类别数为2，利用 K-Means 聚类方法通过多次迭代对数据进行聚类。使用Python将聚类结果表示在二维平面上。完整代码

由于题目要求使用MapReduce进行聚类，我这里提供的是Hadoop Streaming的代码实现。

1. 准备数据

将数据集文件watermelon.txt上传到HDFS中，并创建一个输入目录input，将数据集文件放入该目录中。

2. 编写Mapper和Reducer代码

Mapper代码：

#!/usr/bin/env python
import sys
import numpy as np

# 读取聚类中心坐标
centers = np.loadtxt(sys.argv[1], delimiter=',')

# 定义计算欧几里得距离的函数
def euclidean_distance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2))

# Mapper
for line in sys.stdin:
    # 将每行数据转化为numpy数组形式
    data = np.array([float(i) for i in line.strip().split()])
    # 计算数据点到每个聚类中心的距离
    distances = [euclidean_distance(data[:2], center) for center in centers]
    # 选取距离最近的聚类中心，并输出
    cluster = np.argmin(distances)
    print(f"{cluster}\t{data[0]},{data[1]}")

Reducer代码：

#!/usr/bin/env python
import sys
import numpy as np

# 读取聚类中心坐标
centers = np.loadtxt(sys.argv[1], delimiter=',')

# 初始化每个聚类的数据点
clusters = [[] for i in range(len(centers))]

# Reducer
for line in sys.stdin:
    cluster, point = line.strip().split('\t')
    x, y = map(float, point.split(','))
    clusters[int(cluster)].append([x, y])

# 计算新的聚类中心
new_centers = []
for i in range(len(clusters)):
    if len(clusters[i]) == 0:
        new_centers.append(centers[i])
    else:
        new_centers.append(np.mean(clusters[i], axis=0))

# 输出新的聚类中心
print(','.join([f"{x},{y}" for x, y in new_centers]))

3. 执行MapReduce任务

使用以下命令执行MapReduce任务：

hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
-file /path/to/mapper.py -mapper "python3 mapper.py /path/to/centers.txt" \
-file /path/to/reducer.py -reducer "python3 reducer.py /path/to/centers.txt" \
-input /path/to/input/* -output /path/to/output

其中，/path/to/hadoop-streaming.jar是Hadoop Streaming的jar包路径，/path/to/mapper.py和/path/to/reducer.py是上述编写的Mapper和Reducer代码的路径，/path/to/centers.txt是初始聚类中心的坐标文件路径，/path/to/input是输入目录路径，/path/to/output是输出目录路径。

4. 生成聚类结果图像

在MapReduce任务执行完成后，可以将聚类结果定义为一个二维坐标系，将每个数据点按照其所属的聚类标记（0或1）进行着色。使用Python绘制该二维坐标系即可得到聚类结果图像。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取聚类结果
results = np.loadtxt('/path/to/output/part-00000', delimiter=',')

# 绘制聚类结果图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(results[:,0], results[:,1], c=results[:,2])
ax.set_xlabel('Density')
ax.set_ylabel('Sugar content')
plt.show()

其中，/path/to/output/part-00000是MapReduce任务的输出结果文件路径，需要根据实际情况进行修改。