Python比较两表重合

如果你想比较两个表是否重合，也就是判断两个表是否存在相同的元素，可以使用 Python 中的 set（集合）数据类型。你可以将表中的元素转换为 set 类型，然后使用交集操作符 &，如果结果非空，则说明两个表存在相同的元素，否则就没有。

示例代码如下：

table1 = [1, 2, 3, 4, 5]
table2 = [4, 5, 6, 7, 8]

set1 = set(table1)
set2 = set(table2)

if set1 & set2:
    print("表存在重合元素")
else:
    print("表不存在重合元素")

输出结果为：

表存在重合元素

这是因为表 table1 和 table2 中都包含元素 4 和 5，它们是重合的。

相关问题

python画图o标签重合

如果您使用的是matplotlib库，则可以通过调整标签的位置来解决标签重合的问题。以下是两种解决方案：

1. 使用plt.tight_layout()函数自动调整子图参数，以解决重合的标签问题。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 50)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')

plt.legend(loc='upper right')
plt.tight_layout()  # 自动调整子图参数，以解决标签重合问题

plt.show()

2. 手动调整标签的位置。通过指定label参数中的位置参数，可以将标签放置在图形的不同位置。例如，可以使用以下代码将标签放置在右上角：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 50)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')

plt.legend(loc='upper right')  # 将标签放置在右上角

plt.show()

您可以根据需要选择适合您的解决方案。

python opencv保留不重合的部分

可以使用 bitwise_and 函数来实现。具体操作如下：

1. 将两个图像转换为灰度图像。

2. 对两个灰度图像进行二值化处理，将图像中的像素值转换为 0 或 255。

3. 使用 bitwise_and 函数对两个二值化图像进行按位与操作，得到两个图像中不重合的部分。

4. 将得到的结果图像进行反二值化处理，将像素值为 0 的像素转换为 255，像素值为 255 的像素转换为 0。

5. 将反二值化后的图像与原始图像进行按位或操作，得到保留不重合部分的图像。

代码示例：

import cv2

# 读取两个图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行二值化处理
ret1, thresh1 = cv2.threshold(gray1, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret2, thresh2 = cv2.threshold(gray2, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 对二值化图像进行按位与操作
bitwise_and = cv2.bitwise_and(thresh1, thresh2)

# 反二值化处理
bitwise_not = cv2.bitwise_not(bitwise_and)

# 对反二值化后的图像与原始图像进行按位或操作
result = cv2.bitwise_or(bitwise_not, img1)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()