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取模:取余数

地板除:对小数点后进行处理(被除数与除数中有一个精度更高,结果也会保留相应精度)

=赋值;==判断是不是相等,相等True或1

a!=b 检查两个操作数的值是否不相等,不相等的话结果为真

运算符只是返回True or False

赋值运算符,更为复杂,先做一个操作 然后再赋值

什么是位运算符?

and or not 布尔变量

标识运算符 is(是不是一个房子?/空间?) not

id 看看是不是真的一个空间(浅层拷贝与深层拷贝)

基本运算符 运算符有优先级

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5.字典

·唯一内建的映射类型

·字典中的值并没有特殊的顺序,但是都储存在一个特定的键里面。可以区分键值对,但是无法排序

·字典对象是可变的,它是一个容器类型

5.1字典的创建

(1)方法一:直接创建

由多个 键及与其对应的值构成的对组成

大括号{键:值,键:值,键:值.....}

(2)方法二:使用dict函数通过其他映射(比如其他字典)或者(键,值)这样的序列对建立字典

通过键可以索引相应的值

dict函数也可以通过关键字参数创建字典

 

5.2字典基本操作

(1)len(d)返回d中项(键-值对)的数量

d【k】返回关联到键k上的值

d[k]=v将值v关联到键k上

de丨d[k]删除键为k的项

k in d检查d中是否有含有键为k的项

 

·字典可以改值,但是键不可以修改(键就相当于值对应的序号)

 

·字典与列表的区别

键类型:字典的键不一定为整型数据,也可能是其他不可变类型,例如浮点型、字符串或者元祖

自动添加:即使键在字典中不存在,在索引时,字典就会自动为它分配一个值,建立新的项。而列表中是不可以将值关联到列表范围之外的索引上的。

 

成员资格:表达式k in d(d为字典)查找的是,而不是值。 表达式v in l (l为列表)则用来查找,而不是索引。

 

(2)第一点——键可以为任何不可变类型——是字典最强大的地方

第二点

 

5.3字典的格式化字符串的

字典会使字符串格式化更高效一些。在每个转换说明符后面,可以加上(用圆括号括起来)键,后面再跟上其他说明元素。

5.4字典常用方法——

1.clear方法(1)

clear方法:清除字典中所有的项,是个原地操作(类似于list.sort),所以无返回值(或说返回None)

原地操作即是说原本的结果已经改变,而不是会产生新的结果。

每一个操作都会带来新的变化和结果,会有两两种可能。一种是原本的值发生改变,一种产生了新的值。

 

clear方法(2)

 

门牌号与房子

copy方法

·返回一个具有相同键-值对的新字典,这个方法实现的浅复制(shalllow copy)

 

2.deep copy

 

 

 

3.fromkeys方法

·使用给定的键建立新的字典,每个键默认对应的值为None

{}.formkeys([’键‘,’键‘])

·也可以直接在所有字典的类型dict上面调用方法

dict.formkeys(['键','键'])

4.get方法

更宽松的访问字典项方法

5.items keys values方法

 

6.pop&popitem方法 (弹出)

既有原地操作,又有新操作

字典操作以键为主

 

7.setdefault方法

 

8.update方法

 

 

6、集合

(1)集合set 由序列(或者其他可迭代的对象)构建的。主要用于检查成员资格,因此集合中相同的元素会被忽略。列表中因为元素在不同位置所以允许有相同的值

集合是无序的

(2)求并集和交集

 

(3)

(4)集合可变,不可做字典中的键。集合的规模可以增加或减少,集合中的元素不可改变。因此不可集合套集合

frozenset类型 将集合冻结,成为不可变的集合

 

7.1基本运算符

(1)算术运算符

(2)

(3)比较运算符

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基本运算符

  • 算术运算符,除法操作后是浮点数
  • 比较运算符

  • 赋值运算符

  • 按位运算符(异或:同为0,异为1)

  • 逻辑运算符

  • 成员运算符

  • 标识运算符:比较两个对象的内存位置

  • 运算符优先级

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范思雅 · 2023-12-25 · 基本运算符 0

基本运算符

算数运算符

 

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杨馨逸 · 2023-10-23 · 基本运算符 0
任课老师
  • 中国人民大学商学院教授

    张瑾,中国人民大学商学院副院长,教授,博士生导师。分别于2013年、2009年、2006年获清华大学管理学博士、工学硕士和工学学士学位。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖、教育部博士研究生学术新人奖、北京市哲学社会科学优秀成果二等奖、北京市优秀学位论文优秀指导教师、北京市优秀博士毕业生、中国信息经济学会理论贡献奖,中国人民大学教学优秀奖,清华大学优秀博士论文奖等荣誉。在国内外重要学术期刊与会议上发表学术论文三十余篇,其中四篇为管理学国际顶级期刊(UTD 24)论文。主持三项国家自然科学基金项目,其中一项在基金委后评估中被评为特优,并带领团队在汽车、电信、传媒、核电、互联网等行业完成多个政府和企业课题。主要教学与研究领域包括人工智能与数字经济,大数据分析与管理,机器学习与商务智能等