python实现：相同的数字不统计可以用哪个数据结构？

可以使用集合（Set）数据结构来实现相同数字不统计的功能。

集合是一种无序、不重复的数据结构，因此可以把需要统计的数字放入集合中，每个数字只会出现一次。这样就可以避免统计相同的数字，同时也可以方便地进行集合运算，例如求并集、交集、差集等操作。

以下是一个使用集合实现相同数字不统计的例子：

numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, 3, 6]
unique_numbers = set(numbers)
count = len(unique_numbers)
print(count)  # 输出结果为：6

在以上代码中，首先定义了一个列表 `numbers`，其中包含了重复的数字。然后使用 `set()` 函数将 `numbers` 转换成集合 `unique_numbers`，这样就去除了重复的数字。最后使用 `len()` 函数统计集合中元素的数量，即为不重复数字的个数。

相关问题

python实现：相同的数字只统计1次可以用哪个数据结构？

相同的数字只统计1次可以使用字典（Dict）数据结构来实现。

字典是一种无序的键值对集合，其中每个键都是唯一的。可以将需要统计的数字作为字典的键，数字出现的次数作为字典的值。这样就可以避免重复统计相同的数字，并且方便地按照键值对进行查询和操作。

以下是一个使用字典实现相同数字只统计1次的例子：

numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, 3, 6]
count_dict = {}
for num in numbers:
    count_dict[num] = count_dict.get(num, 0) + 1
count = len(count_dict)
print(count)  # 输出结果为：6

在以上代码中，首先定义了一个列表 `numbers`，其中包含了重复的数字。然后使用 `for` 循环遍历 `numbers` 中的每个数字，将其作为字典 `count_dict` 的键，并使用 `get()` 方法获取该键对应的值，如果键不存在则默认为 0。然后将值加 1，并将结果更新回字典。最后使用 `len()` 函数统计字典中键值对的数量，即为不重复数字的个数。

商品房数据统计python

在Python中，利用数据统计来分析商品房信息通常涉及数据清洗、数据处理和数据分析等多个步骤。以下是一些关键步骤：

1. **数据获取**：你可以使用Python的网络爬虫库（如`requests`和`BeautifulSoup`）从公开的数据源（如政府网站、房地产网站等）抓取商品房的相关数据，如价格、面积、地理位置、成交日期等。

2. **数据清洗**：获取的数据可能包含缺失值、错误格式或无关信息，使用`pandas`库进行数据清洗，处理缺失值、统一数据格式，并确保数据质量。

3. **数据处理**：将数据转化为适合分析的结构，比如将文本数据转换为数字（例如，地理位置编码），或者按时间序列组织数据。

4. **描述性统计**：用`pandas`的`describe()`函数计算描述性统计量（如平均价、中位数、标准差等），了解数据分布情况。

5. **可视化**：使用`matplotlib`和`seaborn`绘制图表，直观地展示房价趋势、区域价格分布等信息。

6. **聚合分析**：对数据进行分组（按区域、房型等），计算不同组别的统计结果。

7. **预测分析**：如果需要，可以使用机器学习库（如`scikit-learn`）进行房价预测，例如基于历史数据的时间序列预测或者基于特征的回归模型。