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  • 1.3.1交集并集概念及性质.doc
  • 数组的交集和并集

    2018-05-14 14:02:40
    let a = new Set([1, 2, 3]);...// 并集 let unionSet = new Set([...a, ...b]); //[1,2,3,5] // 交集 let intersectionSet = new Set([...a].filter(x => b.has(x))); // [2,3] // ab...
    let a = new Set([1, 2, 3]);
    let b = new Set([3, 5, 2]); 
    
    // 并集
    let unionSet = new Set([...a, ...b]);
    //[1,2,3,5]
    
    // 交集
    let intersectionSet = new Set([...a].filter(x => b.has(x)));
    // [2,3]
    
    // ab差集
    let differenceABSet = new Set([...a].filter(x => !b.has(x)));
    // [1]
    
    let arr = Array.from(set);
    // 或 let arr = [...set];
    
    
    作者:mcZone
    链接:https://www.zhihu.com/question/19863166/answer/56364841
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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  • 交集并集差集补集

    千次阅读 2021-08-23 20:22:24
    对于两个给定集合A、B,由两个集合所有元素构成的集合,叫做AB的并集。 记作:AUB 读作“A并B” 例:{3,5}U{2,3,4,6}= {2,3,4,5,6} 2. 交集 对于两个给定集合A、B,由属于A又属于B的所有元素构成的集合,叫做AB...

    在这里插入图片描述

    1. 并集
    对于两个给定集合A、B,由两个集合所有元素构成的集合,叫做A和B的并集。
    记作:AUB 读作“A并B”
    例:{3,5}U{2,3,4,6}= {2,3,4,5,6}

    2. 交集
    对于两个给定集合A、B,由属于A又属于B的所有元素构成的集合,叫做A和B的交集。
    记作: A∩B 读作“A交B”
    例:A={1,2,3,4,5},B={3,4,5,6,8},A∩B={3,4,5}

    3. 差集
    记A,B是两个集合,则所有属于A且不属于B的元素构成的集合,叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差),类似地,对于集合A、B,把集合{x∣x∈A,且x∉B}叫做A与B的差集。
    记作:B-A

    4. 补集
    一般地,设S是一个集合,A是S的一个子集,由S中所有不属于A的元素组成的集合,叫做子集A在S中的绝对补集。
    记作:∁UA,包括三层含义:
    1)A是U的一个子集,即A⊊U;
    2)∁UA表示一个集合,且∁UA⊊U;
    3)∁UA是由U中所有不属于A的元素组成的集合,∁UA与A没有公共元素,U中的元素分布在这两个集合中。

    总结:

    • 交集:A & B,即A与B ( x x ( 😊 😊 ) x x )
    • 并集:A | B, 即A或B ( 😊 😊 ( 😊 😊 ) 😊 😊 )
    • 差集:A - B, 即A减B ( 😊 😊 ( x x ) x x )
    • 补集:A ^ B,即A异B ( 😊 😊 ( x x ) 😊 😊 )

    交集和差集互反,即交差互补

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  • python 求两个矩阵的交集并集和补集 https://blog.csdn.net/u012759006/article/details/89642025?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth...

    python 求两个矩阵的交集、并集和补集

    https://blog.csdn.net/u012759006/article/details/89642025?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight

    1、求交集

    a = [val for val in b if val in c]

    2、求并集

    a = np.array(list(set(b).union(set©)))

    3、求补集

    a = np.array(list(set(b) - set©))

    Python中numpy数组的拼接、合并https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80666070?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-utm_term-4&spm=1001.2101.3001.4242

    python 批量合并Excel表格数据https://blog.csdn.net/weixin_38819889/article/details/101681925?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159749035019725219922712%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159749035019725219922712&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v3~pc_rank_v3-1-101681925.pc_ecpm_v3_pc_rank_v3&utm_term=python+%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E7%9A%84%E5%90%88%E5%B9%B6+%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D&spm=1018.2118.3001.4187

    python 合并多张excel 处理重复数据https://blog.csdn.net/ronando_lu/article/details/75282244?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.edu_weight

    利用Python实现csv文件的合并和去重https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/83989842?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159749055019724848322357%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159749055019724848322357&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v3~pc_rank_v3-1-83989842.pc_ecpm_v3_pc_rank_v3&utm_term=python+%E8%A1%A8%E6%A0%BCcsv%E7%9A%84%E5%90%88%E5%B9%B6+%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D&spm=1018.2118.3001.4187

    [Python]python对csv去除重复行 python 2020.2.11https://blog.csdn.net/weixin_43847567/article/details/104854111?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight

    用pandas库的.drop_duplicates函数

    代码如下:

    1 import shutil
    2 import pandas as pd
    3
    4
    5 frame=pd.read_csv(‘E:/bdbk.csv’,engine=‘python’)
    6 data = frame.drop_duplicates(subset=[‘名称’], keep=‘first’, inplace=False)
    7 data.to_csv(‘E:/baike.csv’, encoding=‘utf8’)

    .drop_duplicates有三个参数

    DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)

    如subset=[‘A’,‘B’]去A列和B列重复的数据

    参数如下:

    subset : column label or sequence of labels, optional
    用来指定特定的列,默认所有列
    keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
    删除重复项并保留第一次出现的项
    inplace : boolean, default False
    是直接在原来数据上修改还是保留一个副本

    Pandas重复值处理函数drop_duplicates()
    https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80394036
    https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80231896

    Python-pandas中的函数(列表拼接,更改行列名称,选取特定数据等)

    python numpy数组求多个筛选条件的结果的交集和并集https://blog.csdn.net/spring_willow/article/details/80779749?utm_source=blogxgwz2

    python pandas 更改DataFrame的行名或列名https://blog.csdn.net/weixin_43745169/article/details/89306686?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight

    NumPy与Pandas之间的区别?
    https://blog.csdn.net/qq_41909938/article/details/93863588?utm_medium=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.nonecas

        NumPy中的ndarray用于处理多维数值型数组,重点在于进行数值运算,无索引
        *Pandas中的Series类似于DataFrame的子集,DataFrame中的每一列都可以看作是一个Series,有索引,方便进行数据的查询,筛选,所以Pandas重点在于进行数据分析
        在数学与统计方法上,NumPy中的ndarray只能进行数值型统计,而Pandas中的DataFrame既可以进行数值型,也可以进行非数值型统计。基于可以容纳不同的数据类型而定
    

    1.NumPy
    数值型,重点在于进行矩阵运算
    ndarray

        所有元素的类型相同,存储元素时内存可以连续;Python里list中的元素类型任意,只能通过寻址方式找到下一个元素
        ndarray矩阵结构与matlab或者C++或者fortran都很不一样,没有行优先或者列优先的概念
        ndarray支持并行化运算(向量化运算),类似于Matlab
        Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码
    
    
    pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
    参看书:Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。**小规模数据**
    
    
        类似于一维数组,索引对象的数据类型是一致的
        有了索引标签,方便实际问题中进行信息提取与筛选
        python字典类型的数据可以直接给Series对象
        Series可以运用ndarray或字典的几乎所有索引操作和函数,融合了字典和ndarray的优点。
    DataFrame就是按照column和index组织起来的数据集合,类似于excel表格,也类似于基本的database结构。DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。
    

    Series类似于DataFrame的子集,从上表可以看出,每一列都对应这一个Series

    Python numpy,scipy,pandas,sklearn 这些库的区别是什么?https://blog.csdn.net/weixin_35702861/article/details/83181649?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
    Scipy库构建于NumPy之上,提供了一个用于在Python中进行科学计算的工具集,如数值计算的算法和一些功能函数,可以方便的处理数据。主要包含以下内容:

    统计
    优化
    集成
    线性代数
    傅里叶变换
    信号和图像处理
    

    简述Python的Numpy,SciPy和Pandas,Matplotlib的区别https://blog.csdn.net/vict_wang/article/details/84744986?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weightScipy:

    方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。基本可以代替Matlab,但是使用的话和数据处理的关系不大,数学系,或者工程系相对用的多一些。

    https://blog.csdn.net/SecondRound93/article/details/106619185?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.edu_weight

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  • 理解两个集合交集并集概念和性质 求两个集合的交集并集常用方法-——数轴法和图示法. 观察集合A,B,C元素间的关系: A={4,5,6,8} ,B={3,5,7,8} ,C={3,4,5,6,7,8} A={x|x是有理数},B={x|x是...

    学习目标:

     

    1. 理解两个集合交集与并集的概念和性质

     

    1. 求两个集合的交集与并集常用方法-——数轴法和图示法.

     

     

      观察集合A,B,C元素间的关系:

    1. A={4,5,6,8} ,B={3,5,7,8} ,C={3,4,5,6,7,8}

     

    1. A={x|x是有理数},B={x|x是无理数}, C={x|x是实数}

     

    由这两个例子可以看出,  A集合与B集合合并为C集合

     

     

    定 义

     

    一般地,由属于集合A或属于集合B的所有元素组成的集合叫做A与B的并集,

    展开全文
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  • 欢迎你来到站长在线的站长学堂学习Python知识,本文学习的是《Python中集合的交集并集、差集对称差集运算方法详解》。主要讲的是集合运算的相关的概念,及运算方法,包括:集合的交集、集合的并集、集合的差集、...
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  • JavaScript_ JS数组求并集交集和差集 (ES7/ES6/ES5)

    万次阅读 多人点赞 2018-01-12 12:23:45
    需求场景 最近,自己项目中有一些数组操作,涉及到一些数学集的运算,趁着完成后总结一下。 简化问题之后,现有两数组a = [1, 2, 3],b ...先介绍下交集并集,差集的基本概念 集合的分类:  并集:以属于A或属

空空如也

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交集和并集的概念