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python的set里面可以存放list嗎？

可以

想打聽一下大量Python去相關，百度搜索圈T社區(qū)，免費視頻教程。純干貨

python的set和其他語言類似,是一個雜亂無序不重復元素集,基本功能除開關系測試和永久消除再重復一遍元素.子集對象還接受union(聯(lián)合),intersection(交),difference(差)和sysmmetricdifference(中心對稱差集)等數(shù)算.

sets支持xoutsideset,len(set),和afterxinset。作為一個部分無序的集合，sets不留下記錄元素位置或是插入點。但，sets不意見indexing,slicing,或電子與電工類序列（sequence-just）的操作。

下面來點簡單的小例子只能說明把。

gtgtgtxset(spam)

gtgtgtyset([h,a,m])

gtgtgtx,y

(set([a,p,s,m]),set([a,h,m]))

就來些小應用。

gtgtgtxampy#交集

set([a,m])

gtgtgtx|y#并集

set([a,p,s,h,m])

gtgtgtx-y#差集

set([p,s])

記住以前個網(wǎng)友提問怎么祛除海量藏書列表里重復元素，用hash來解決的辦法也行，但覺得在性能上不是很高，用set能解決還是很比較好的，示例如下：

gtgtgta[11,22,33,44,11,22]

gtgtgtbset(a)

gtgtgtb

set([33,11,44,22])

gtgtgtc[iforiinb]

gtgtgtc

[33,11,44,22]

很酷炫把，幾行就可以不幫你搞定。

1.8集合

集合用于乾坤二卦一組雜亂無序的對象。要創(chuàng)建集合，可不使用set()函數(shù)并像下面這樣能提供一系列的項：

sset([3,5,9,10])#創(chuàng)建家族一個數(shù)值子集

tset(Hello)#創(chuàng)建角色一個真正字符的集合

與列表和元組差別，數(shù)學集合是部分無序的，也難以是從數(shù)字接受索引。況且，集合中的元素沒法重復。例如，如果沒有檢查前面代碼中t數(shù)學集合的值，可是會是：

gtgtgtt

set([H,e,l,o])

注意只直接出現(xiàn)了一個l。

數(shù)學集合允許一系列標準操作，除了并集、交集、差集和對稱差集，比如：

at|s#t和s的并集

btamps#t和s的交集

ct–s#求差集（項在t中，但在s中）

dt^s#對稱點差集（項在t或s中，但絕對不會同樣的會出現(xiàn)在二者中）

基本操作：

(x)#添加一項

([10,37,42])#在s中去添加多項

建議使用remove()也可以刪掉一項：

(H)

len(s)

set的長度

xins

測試x如何確定是s的成員

xstills

測試x有無并非s的成員

(t)

sltt

測什么是否s中的每一個元素都在t中

(t)

sdstrokt

測什么是否是t中的每一個元素都在s中

s.union(t)

s|t

趕往三個新的set乾坤二卦s和t中的每一個元素

(t)

sampt

直接返回三個新的set包含s和t中的bec元素

s.difference(t)

s-t

回一個新的set真包含s中有但t中沒有的元素

_difference(t)

s^t

返回兩個新的set包含s和t中不亂詞的元素

()

前往set“s”的另一個淺截圖

請注意一點：union(),intersection(),difference()和symmetric_difference()的非運算符（non-operator，應該是巨形s.union()這樣的）版本可以說接受任何iterable作為參數(shù)。只不過，它們的運算符版本（operatordependentcounterparts）那些要求參數(shù)需要是sets。這樣的是可以盡量避免潛在的錯誤，如：替更照樣讀而建議使用set(abc)ampcbs來替代set(abc).intersection(cbs)。從2.3.1版本中做的你要改：以前所有參數(shù)都可以是sets。

另，Set和ImmutableSet兩者都意見set與set之間的比較比較。兩個sets在也僅有在這種情況下是相等的：每一個set中的元素全是另一個中的元素（二者互相排斥subsets）。一個set比另一個set小，只能在第一個set是第二個set的subset時（是一個subset，但卻不是相等）。一個set比另一個set打，僅有

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

是對搞機器學習的同學來說，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最最重要的三門的數(shù)學基礎了。下面我來四個說明這三方面在機器學習中的作用

一.高等數(shù)學高等數(shù)學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒發(fā)動等等知識點在機器學習中都有運用到。例如在邏輯回歸模型求梯度時候必須求偏導、優(yōu)化目標不使用的牛頓迭代方法、帶加以約束360優(yōu)化問題的SVM不需要會用到拉格朗日乘數(shù)法等等，還有其它高等數(shù)學的知識點在機器學習中全都應該有體現(xiàn)了什么。

二.線性代數(shù)推薦系統(tǒng)使用的SVD分解、張量可分解、非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼看看以前我用矩陣求導解最小二乘問題的公式推導過程，可以不體會到看看線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，也可以是從梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解，但也可以基于組件矩陣求導來計算出，它的計算極其簡潔明快高效安全，不是需要大量迭代，到時解一個相對正規(guī)方程組。

不過，線性代數(shù)對于機器學習來說比高數(shù)還不重要。

三.概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計那肯定更有用了，比如素凈貝葉斯分類和概率圖模型會用到的貝葉斯公式，高斯過程、的最熵模型，樣本采集方法，NLP領域的大部分算法都與概率論查找，像設計和實現(xiàn)LDA的主題模型、設計和實現(xiàn)CRF的序列標示模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以我要搞機器學習，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計全是不可缺少的數(shù)學基礎。