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- 1.1概论.ipynb
- 1.2 环境配置.pdf
- 1.3数据类型.ipynb
- 1.4 人机交互.ipynb
- 1.5 对象与变量.ipynb
- 1.6 编码与命名规范.ipynb
- 2.1 数值类型.ipynb
- 2.2 数值类型转换.ipynb
- 2.3 数值元算.ipynb
- 2.4常用数学运算函数.ipynb
- 2.5 math 模块及其应用.ipynb
- 2.6.1 逻辑值测试.ipynb
- 2.6.2 成员运算.ipynb
- 2.6.3 比较运算.ipynb
- 2.6.4 布尔运算.ipynb
- 2.6.5 运算优先级.ipynb
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- 3.1 流程控制结构.ipynb
- 3.3.1 for 循环语句.ipynb
- 3.3.3 rang.ipynb
- 3.3.3 while 循环语句.ipynb
- 3.4 and 3.5 分支结构和条件.ipynb
- 3.6 and 3.7 .ipynb
- 3.9 异常处理.ipynb
- 4 函数和模块化编程.ipynb
- 4.1 函数的定义、调用与返回值.ipynb
- 4.2 函数的参数传递.ipynb
- 4.3 变量的作用域.ipynb
- 4.4 匿名函数.ipynb
- 4.5 递归.ipynb
- 4.6 内置函数.ipynb
- 4.7 模块化程序设计.ipynb
- 5.1 序列通用操作.ipynb
- 5.1.1 索引.ipynb
- 5.1.2 切片.ipynb
- 5.1.3 序列拼接与重复.ipynb
- 5.1.4 成员测试.ipynb
- 5.2.1 字符串的创建.ipynb
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- 5.2.4 字符串的遍历.ipynb
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- 5.2.6 字符串的处理方法.ipynb
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- 5.2.8 转义字符.ipynb
- 5.3 random 模块及其应用.ipynb
- 6.1 元组.ipynb
- 6.2 列表.ipynb
- 6.2.1 列表的创建.ipynb
- 6.2.2 列表的更新.ipynb
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- 6.2.5 列表赋值与复制.ipynb
- 6.2.6 列表推导式.ipynb
- 6.2.8 常用内置函数.ipynb
- 6.2.9 列表嵌套及其排序.ipynb
- 6.3 列表综合应用.ipynb
- 7.1.1 集合的创建.ipynb
- 7.1.2可变集合类型的操作.ipynb
- 7.1.3 成员关系.ipynb
- 7.1.4 集合关系.ipynb
- 7.1.5 集合运算.ipynb
- 7.2.1 字典创建.ipynb
- 7.2.2 获取字典值.ipynb
- 7.2.3 修改字典值.ipynb
- 7.2.4内置函数与方法.ipynb
- 7.2.5字典排序输出.ipynb
- 7.3 集合与字典的应用.ipynb
- 8 中 numpy 概述.ipynb
- 8 中panda 库.ipynb
- 8.1 文件的打开与关闭.ipynb
- 8.2 文件读写操作.ipynb
- 8.3 文件的应用.ipynb
- 8.4 numpy 文件操作.ipynb
- 8.4.2 and 3.ipynb
- 8.5.1 pandas文件读写.ipynb
- 8.5.2 and 3 and 4.ipynb
- 9.1 matplotlib 线性图.ipynb
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- 9.2 非线性图.ipynb
- 9.3 词云.ipynb
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7.1.3 成员关系.ipynb @master — view markup · raw · history · blame
7.3 成员关系¶
集合支持存在性测试，可用 x in s 和 x not in s操作判断数据x是否包含在集合s中，是否是该集合的成员。
在使用in 时它是先将所要查的数通过hash函数转换为一个巨大的整数，然后直接一步到位，所以它的效率非常高
x in s ：如果 x 是集合 s 的成员则返回值值为True，否则为False。¶
x not in s ：如果 x 不是集合 s 的成员则返回值为True，否则为False。即返回x in s 取反后的值。¶
In [1]:
s = set('Programming')
print(s) # s = {'P', 'a', 'i', 'n', 'm', 'r', 'o', 'g'}
print('k' in s) # s 中不存在元素'k'，返回False
print('P' in s) # s 中存在元素'P'，返回True
print('c' not in s) # s 中不存在元素'c'，返回True
实例1 查询输入的品牌是否是2019年畅销手机品牌。¶
In [1]:
# 下面的二维列表中包含2019年畅销手机品牌及其市场份额
sale2019 = [['华为', '34.3'], ['vivo', '18.5'], ['OPPO', '18.6'],
['小米', '12.3'], ['Apple', '8.6'], ['魅族', '1.8'],
['三星', '1.5'], ['联想', '0.8'], ['中兴', '0.6']]
saleSet2019 = {x[0] for x in sale2019} # 通过集合推导式得到2019年畅销手机品牌集合
brand = input() # 输入要查询的品牌
if brand in saleSet2019: # 判断要查询的品牌是否在集合中
print(f'{brand}是2019年畅销手机品牌')
else:
print(f'{brand}不是2019年畅销手机品牌')
实例2 省份查询¶
In [ ]:
citys = {'北京', '上海', '天津', '重庆'}
autonomous_region = {'内蒙古', '广西', '西藏', '宁夏', '新疆'}
special_administrative_region = {'香港', '澳门'}
province = input()
if province in citys:
print(f'{province}是直辖市')
elif province in autonomous_region:
print(f'{province}是自治区')
elif province in special_administrative_region:
print(f'{province}是特别行政区')
else:
print(f'{province}是一般省份')
In [ ]: