frozenset_Pandas在tuple和frozenset字段上加入_如何在不显示frozenset的情况下显示集合集合 - 腾讯云开发者社区

参考链接： Python Frozenset() 描述 frozenset() 返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。 ...语法 frozenset() 函数语法： class frozenset([iterable]) 参数 iterable -- 可迭代的对象，比如列表、字典、元组等等。 ...返回值返回新的 frozenset 对象，如果不提供任何参数，默认会生成空集合。。 ...实例以下实例展示了 frozenset() 的使用方法： >>>a = frozenset(range(10)) # 生成一个新的不可变集合 >>> a frozenset([0,...1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> b = frozenset('runoob') >>> b frozenset(['b', 'r', 'u', 'o', 'n'])

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set与frozenset的区别

set有两种类型，set和frozenset。 set是可变的，有add（），remove（）等方法。既然是可变的，所以它不存在哈希值。...frozenset是冻结的集合，它是不可变的，存在哈希值，好处是它可以作为字典的key，也可以作为其它集合的元素。缺点是一旦创建便不能更改，没有add，remove方法。...举例如下 seta=frozenset('a') dicta={seta:1,'b':2} #正确 setb=set('a') dictb={setb:1,'b':2} #错误还有一点需要注意，不管是...set还是frozenset，Python都不支持创建一个整数的集合。

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17.python frozenset集合

一.frozenset集合语法 # 创建一个frozenset集合 a = frozenset(iterable) 其中 iterable 是序列或者可迭代对象，并返回frozenset集合二.frozenset...""" a = frozenset(["q123","python","frozenset"]) print(a) # 获取a的类型 print(type(a)) # 修改frozenset集合数据...，程序报错：AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add' # a.add("hello") 输出结果： frozenset({'frozenset...', 'python', 'q123'}) 在上面代码中，如果尝试修改frozenset集合的数据，即使用add()添加数据，程序报错：AttributeError...: ‘frozenset’ object has no attribute ‘add’！

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python set()和frozenset()函数

()函数 frozenset() 返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。...frozenset()函数：返回新的 frozenset 对象，如果不提供任何参数，默认会生成空集合。...>>>a = frozenset(range(10)) # 生成一个新的不可变集合 >>> a frozenset([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> b =...frozenset('runoob') >>> b frozenset(['b', 'r', 'u', 'o', 'n']) # 创建不可变集合 >>> ---- 集合的创建 set()和 frozenset...'p', 's']) >>> t ^ s frozenset(['c', 'b', 'e', 'k']) >>> t - s frozenset(['k', 'b']) 如果左右两个操作数的类型相同，

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python中set和frozenset方法和区别

set(可变集合)与frozenset(不可变集合)的区别：set无序排序且不重复，是可变的，有add（），remove（）等方法。既然是可变的，所以它不存在哈希值。...frozenset是冻结的集合，它是不可变的，存在哈希值，好处是它可以作为字典的key，也可以作为其它集合的元素。缺点是一旦创建便不能更改，没有add，remove方法。...一、集合的创建set()和 frozenset()工厂函数分别用来生成可变和不可变的集合。如果不提供任何参数，默认会生成空集合。...AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'三、成员关系 (in, not in) >>> 'k' in s False >>> '...(左操作数是 set，右操作数是 frozenset，或相反情况)，则所产生的结果类型与左操作数的类型相同。

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关联规则 python实现Apriori算法

({‘A’}), frozenset({‘B’}), frozenset({‘C’}), frozenset({‘E’})] 第 2 轮: [frozenset({‘C’, ‘B’}), frozenset...({‘E’, ‘B’}), frozenset({‘C’, ‘E’})] 第 3 轮: [frozenset({‘C’, ‘E’, ‘B’})] 支持度数据: frozenset({‘A’}):...0.5 frozenset({‘D’}): 0.25 frozenset({‘B’}): 0.75 frozenset({‘C’}): 0.5 frozenset({‘E’}): 0.75 frozenset...({‘C’, ‘B’}): 0.5 frozenset({‘E’, ‘B’}): 0.75 frozenset({‘C’, ‘E’}): 0.5 frozenset({‘A’, ‘B’}): 0.25...frozenset({‘C’, ‘A’}): 0.25 frozenset({‘A’, ‘E’}): 0.25 frozenset({‘C’, ‘E’, ‘B’}): 0.5

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Python中定义集合的方法【大全】

1.使用frozenset()函数构造 set3 = frozenset(str1) print(set3, type(set3)) set4 = frozenset(list1) print(set4..., type(set4)) set5 = frozenset(tup1) print(set5, type(set5)) set6 = frozenset(dict1) print(set6, type...(set6)) 返回结果： frozenset({'p', 'n', 't', 'h', 'y', 'o'}) frozenset({1, 2, 3}) frozenset({1, 2, 3}) frozenset({'name', 'age', 'love'}) 2.推导式构造 set7 = frozenset(i for i in range(1, 5)) print(set7, type(set7)) 返回结果： frozenset({1, 2, 3,

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【机器学习实战】第11章使用 Apriori 算法进行关联分析

第一次执行时 L 为 [[frozenset([1]), frozenset([3]), frozenset([2]), frozenset([5])]]。...L[k-2]=L[0]=[frozenset([1]), frozenset([3]), frozenset([2]), frozenset([5])]，最后面 k += 1 while (len...([1, 3]), H = [frozenset([1]), frozenset([3])]，那么现在需要求出 frozenset([1]) -> frozenset([3]) 的可信度和 frozenset...([2]), frozenset([3]), frozenset([5])] # 第一次递归调用时生成 [frozenset([2, 3]), frozenset([2, 5]), frozenset...([1]), frozenset([3]), frozenset([2]), frozenset([5])], [frozenset([1, 3]), frozenset([2, 5]), frozenset

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19-3-7Python中小数据池、数据类型的补充、set集合

通常用for循环. frozenset:冻结的集合最大的特点:不可变....() s = frozenset('abcabc') s = frozenset([1,2,3]) s = frozenset((1,2,3)) s = frozenset({'name':'Andy'...,'age':10}) 集合的四大方法:并,交,差,对称差. set,frozenset是否可以混用?...总结: 如果两种数据类型混用,方法的主调者的类型决定了最终结果的类型. frozenset应用场景: 凡是使用到不可改变的数据的场景,都是可以使用frozenset的. set集合的元素:必须是可以哈希的...但是frozenset是不可变的数据.(可以哈希的),它是可以放到集合中. set和frozenset可以互相转换.

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Python求交集和并集方法和示例操作【详解】

set7 = {'name', 18, 'python2', 'abc'} set8 = frozenset({'name', 19, 'python3', 'abc'}) res = set7.intersection...(set8) # {'abc', 'name'} print(res, type(res)) res = set8.intersection(set7) # frozenset...({'abc', 'name'}) print(res, type(res)) 返回结果： {'abc', 'name'} frozenset...({'abc', 'name'}) ## 2....python2', 'abc'} set6 = {'name', 19, 'python3', 'abc'} set7 = {'name', 18, 'python2', 'abc'} set8 = frozenset

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机器学习算法-关联规则分析

({1, 3}), frozenset({1, 2}), frozenset({1, 5}), frozenset({2, 3}), frozenset({3, 5}), frozenset(...({3}), frozenset({2}), frozenset({5})], [frozenset({2, 5})], []], {frozenset({1}): 0.5, frozenset(...{3}): 0.75, frozenset({4}): 0.25, frozenset({2}): 0.75, frozenset({5}): 0.75, frozenset({1, 3...}): 0.5, frozenset({2, 3}): 0.5, frozenset({3, 5}): 0.5, frozenset({2, 5}): 0.75, frozenset({...1, 2}): 0.25, frozenset({1, 5}): 0.25, frozenset({2, 3, 5}): 0.5}) 流程首先从原始数据中经过扫描函数得到1-项集和相应的置信度

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开源图书《Python完全自学教程》第5.2.2节

除了“可变集合”之外，还有一种集合是“不可变的”，创建这种集合要使用 frozenset() 函数。...>>> fs = frozenset([1,2,3]) # (8) >>> fs frozenset({1, 2, 3}) # (9) >>> type(fs) # (10) >>> dir(fs) ['__and__', '__class__', '__class_getitem__', '__contains_...' object has no attribute 'add' 不可变集合和可变集合之间，可以通过内置函数 set() 和 frozenset() 进行相互转换。...>>> frozenset(s) # s 转换为不可变集合 frozenset({1, 2})

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。循环太过繁琐，而且速度较慢。...apply(frozenset, axis=1)：把取出两列中的行当做变量依次传到frozenset函数中去。 frozenset：冻结集合，不可变，存在哈希值。...3 拆分代码并展示结果拆分代码1： df[['merchant_r', 'merchant_l']].apply(frozenset, axis=1) 得到结果： ?...我们来看下用set替换frozenset是否可行。...而用frozenset函数配合其它函数代码特别简洁，故分享给更多有需要的朋友。本文有偏颇的地方欢迎指正。

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python字典和集合

集合set python中集合对象（set）是一组无序排列的可哈希的值，包含两种类型：可变集合（set）和不可变集合（frozenset），所以set不是可哈希的，frozenset是可哈希的，能当作字典的键...('alexzhou') >>> fs frozenset(['a', 'e', 'h', 'l', 'o', 'u', 'x', 'z']) （2）遍历集合 >>> for e in s: ...(s1 | fs) >>> type(fs | s1) >>> s2 = set('fg') >>> type(s1 | s2...frozenset?...('de') >>> s = set('def') >>> s & fs set(['e', 'd']) >>> s - fs set(['f']) >>> fs - s frozenset

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数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）

是为了后面可以将这些值作为字典的键 return list(map(frozenset, C1)) # frozenset一种不可变的集合，set可变集合 # 过滤掉不符合支持度的集合 #...是否是tid的《子集》（这里使用子集的方式来判断两者的关系） if can not in ssCnt: # 统计该值在整个记录中满足子集的次数（以字典的形式记录，frozenset...({2, 3}), frozenset({3, 5})] -> [frozenset({2, 3, 5})] def aprioriGen(Lk, k): retList = [] lenLk...字典 [frozenset({1}), frozenset({2}), frozenset({3}), frozenset({4}), frozenset({5})] L1, supportData...([item]) for item in freqSet] # frozenset({2, 3}) 转换为 [frozenset({2}), frozenset({3})]

1.9K2 0

【机器学习】关联规则代码练习

return list(map(frozenset, C1)) #map(frozenset, C1)的语义是将C1由Python列表转换为不变集合（frozenset，Python中的数据结构）...D, C1, 0.5) # print(L1,suppDat) L, suppData = apriori(dataSet,minSupport=0.7) print(L,suppData) [[frozenset...({5}), frozenset({2}), frozenset({3})], [frozenset({2, 5})], []] {frozenset({1}): 0.5, frozenset({3})...: 0.75, frozenset({4}): 0.25, frozenset({2}): 0.75, frozenset({5}): 0.75, frozenset({2, 5}): 0.75, frozenset...({3, 5}): 0.5, frozenset({2, 3}): 0.5} FP树 # FP树类 class treeNode: def __init__(self, nameValue,

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机器学习算法：关联规则分析

1.8K5 0

最大流量和线性分配问题

= frozenset({n}) keep_going = True while( keep_going ): reachable_from = frozenset...= frozenset({n}) keep_going = True while( keep_going ): reachable_from = frozenset...({}) new_arcs = frozenset({}) visited_nodes = frozenset({}) visited_arcs = frozenset({})...(G.setOfNodes arcs = frozenset(G.setOfArcs) arcs = arcs.union( frozenset( {Arc(a.toNode,a.fromNode...firstPart = frozenset( {n for n in color if color[n] == -1 } ) secondPart = frozenset( {n for n

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Python 集合 Set

set 和它的不可变的姊妹类型 frozenset 直到 Python 2.3 才首次以模块的形式出现，然后在 Python 2.6 中它们升级成为内置类型。本文记录相关内容。...eggs', 'spam'] s = set(l) t = {1, 2} --> s {'eggs', 'spam'} t {1, 2} 集合中的元素必须是可散列的，set 类型本身是不可散列的，但是 frozenset...因此可以创建一个包含不同 frozenset 的 set。...data = [1,2,3] f = frozenset(data) s = set([*data, f]) print(s) --> {frozenset({1, 2, 3}), 1, 2, 3}

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Python 内置数据类型详解

Python默认内置了以下这些数据类型，分为以下几类：文本类型：str 数值类型：int、float、complex 序列类型：list、tuple、range 映射类型：dict 集合类型：set、frozenset...range x = {"name" : "John", "age" : 36} dict x = {"apple", "banana", "cherry"} set x = frozenset...({"apple", "banana", "cherry"}) frozenset x = True bool x = b"Hello" bytes x = bytearray(...range x = dict(name="John", age=36) dict x = set(("apple", "banana", "cherry")) set x = frozenset...(("apple", "banana", "cherry")) frozenset x = bool(5) bool x = bytes(5) bytes x = bytearray

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