序列转为集合

时间: 2024-02-12 18:03:17 浏览: 130
在 Python 中,可以使用 `set()` 函数将序列类型(如列表、元组、字符串等)转换为集合类型。例如: ```python # 示例代码 my_list = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5] my_set = set(my_list) print(my_set) # 输出 {1, 2, 3, 4, 5} my_str = 'hello' my_set = set(my_str) print(my_set) # 输出 {'e', 'o', 'h', 'l'} ``` 需要注意的是,集合类型是一种无序且元素不重复的序列类型,因此在将序列转换为集合时,重复的元素会被自动去重。如果需要保留序列中重复的元素,可以考虑使用列表类型(即 `list` 类型)来代替集合类型。另外,在使用 `set()` 函数将序列转换为集合时,元素的顺序不会得到保留。如果需要保留元素的顺序,可以使用列表类型、元组类型或其他有序序列类型。
相关问题

3、请分别定义列表、元组、字符、集合 (1)将字符串、列表、集合转为元组 (2)将元组、列表、集合转为字符串 (3)将字符串、元组、集合转为列表 (4)将字符串、元组、列表转为集合

1. 列表是有序可变的序列,用 [] 表示。元组是有序不可变的序列,用 () 表示。字符是单个字符的有序序列,用 '' 或 "" 表示。集合是无序且元素唯一的容器,用 {} 表示。 将字符串、列表、集合转为元组: ```python str_tuple = tuple("hello") # ('h', 'e', 'l', 'l', 'o') list_tuple = tuple([1, 2, 3]) # (1, 2, 3) set_tuple = tuple({4, 5, 6}) # (4, 5, 6) ``` 2. 将元组、列表、集合转为字符串: ```python tuple_str = str((1, 2, 3)) # '(1, 2, 3)' list_str = str([4, 5, 6]) # '[4, 5, 6]' set_str = str({7, 8, 9}) # '{8, 9, 7}' ``` 3. 将字符串、元组、集合转为列表: ```python str_list = list("hello") # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] tuple_list = list((1, 2, 3)) # [1, 2, 3] set_list = list({4, 5, 6}) # [4, 5, 6] ``` 4. 将字符串、元组、列表转为集合: ```python str_set = set("hello") # {'h', 'e', 'l', 'o'} tuple_set = set((1, 2, 3)) # {1, 2, 3} list_set = set([4, 5, 6]) # {4, 5, 6} ```

C语言合并数组并且转为有序去重集合

以下是一个示例代码,用于将两个数组合并为一个有序且去重的集合: ```c #include <stdio.h> void merge(int arr1[], int len1, int arr2[], int len2, int result[], int *len) { int i = 0, j = 0, k = 0; while (i < len1 && j < len2) { if (arr1[i] < arr2[j]) { result[k++] = arr1[i++]; } else if (arr1[i] > arr2[j]) { result[k++] = arr2[j++]; } else { result[k++] = arr1[i++]; j++; } } while (i < len1) { result[k++] = arr1[i++]; } while (j < len2) { result[k++] = arr2[j++]; } *len = k; } void sort(int arr[], int len) { int i, j, temp; for (i = 0; i < len - 1; i++) { for (j = 0; j < len - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } } void dedup(int arr[], int *len) { int i, j; for (i = 0, j = 0; j < *len; j++) { if (arr[i] != arr[j]) { arr[++i] = arr[j]; } } *len = i + 1; } int main() { int arr1[] = {1, 3, 5, 7, 9}; int len1 = sizeof(arr1) / sizeof(arr1[0]); int arr2[] = {2, 4, 6, 8, 10}; int len2 = sizeof(arr2) / sizeof(arr2[0]); int result[100]; int len = 0; merge(arr1, len1, arr2, len2, result, &len); sort(result, len); dedup(result, &len); int i; for (i = 0; i < len; i++) { printf("%d ", result[i]); } printf("\n"); return 0; } ``` 在这个示例中,我们首先定义了两个数组 `arr1` 和 `arr2`,并分别计算它们的长度。然后我们定义了一个 `result` 数组,用于存放合并后的结果。我们还定义了一个 `len` 变量,用于表示 `result` 数组的长度。 我们调用了 `merge` 函数,将 `arr1` 和 `arr2` 合并到 `result` 数组中,同时更新了 `len` 变量。然后我们调用了 `sort` 函数,将 `result` 数组排序。最后我们调用了 `dedup` 函数,将 `result` 数组去重。 在 `dedup` 函数中,我们使用了两个指针 `i` 和 `j`,分别表示当前已经去重过的元素的末尾位置和当前正在处理的元素的位置。我们从头开始遍历数组,如果当前元素不等于前一个已经去重过的元素,就将它加入到已去重的序列中。 最后,我们打印了去重后的结果。
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def prepare_sequences(notes, num_pitch): # 从midi中读取的notes和所有音符的数量 """ 为神经网络提供好要训练的序列 """ sequence_length = 100 # 序列长度 # 得到所有不同音高的名字 pitch_names = sorted(set(item for item in notes)) # 把notes中的所有音符做集合操作,去掉重复的音,然后按照字母顺序排列 # 创建一个字典,用于映射 音高 和 整数 pitch_to_int = dict((pitch, num) for num, pitch in enumerate(pitch_names)) # 枚举到pitch_name中 # 创建神经网络的输入序列和输出序列 network_input = [] network_output = [] for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): # 循环次数,步长为1 sequence_in = notes[i:i + sequence_length] # 每次输入100个序列,每隔长度1取下一组,例如:(0,100),(1,101),(50,150) sequence_out = notes[i + sequence_length] # 真实值,从100开始往后 network_input.append([pitch_to_int[char] for char in sequence_in]) # 列表生成式 # 把sequence_in中的每个字符转为整数(pitch_to_int[char])放到network_input network_output.append(pitch_to_int[sequence_out]) # 把sequence_out的一个字符转为整数 n_patterns = len(network_input) # 输入序列长度 # 将输入序列的形状转成神经网络模型可以接受的 network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) # 输入,要改成的形状 # 将输入标准化,归一化 network_input = network_input / float(num_pitch) # 将期望输出转换成{0,1}布尔矩阵,配合categorical_crossentrogy误差算法的使用 network_output = tf.keras.utils.to_categorical(network_output) # keras中的这个方法可以将一个向量传进去转成布尔矩阵,供交叉熵的计算 return network_input, network_output

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