set转listpython
㈠ 关于python里面的set，set之后的集合元素是如何让排列的
python里面set是定义集合的
集合是非重复的，所以set('cheeseshop')的输出时 cehops
集合是无序的，所以 set('01234')的输出时10324(随机)
改用List列表、或则tuple元组类型就可以了。
㈡ python字典转换为list后选中最后一个值
设为星标，第一时间获取更多干货
在python中，数据类型主要由以下几类组成：
列表(list): [a, b]
元组(tuple)：(a, b, )
集合(set)： {a, b}
字典(Dictonary): {a: ‘aaa’, b: ‘bbb’}
1. 列表
列表(List)
列表是Python中使用最频繁的数据类型，专门用于存储一串信息
列表是一种有序和可更改的集合。允许重复的元素
列表使用[]定义，元素之间使用，分隔。例：[1,2, ...]
列表的索引从位置0开始
索引就是元素在列表中的位置编号，索引又可以被称为下标
注意：从列表中取值时，如果超过索引范围，程序会报错
虽然列表可以存储不同类型元素，但是曰常中一般存储相同类型的元素
如何使用列表
列表[索引]: 从列表中取值，获取指定索引的元素
列表[开始索引:结束索引:步长]:
返回从开始索引到结束索引-1的列表，如果设置步长，按步长跳过元素
len(列表): 获取列表的长度
元素 in 列表: 判断元素是否在列表中
列表.count(元素): 返回指定元素在列表中的个数
列表.index(元素): 返回指定元素在列表中第一次出现的索引，查找失败时报错
列表.sort(): 从小到大排序，括号内增加reverse=True ,则是从大到小排序
列表_reverse(): 逆序(反转)列表
列表.clear(): 清空列表
Eg:
# 0 init listL = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 6]# 1 index valueL[1] # --> 2# 2 stepL[2: 5: 2] # --> [3, 5]# 3 lengthlen(L) # --> 6# 4 in6 in L # ---> True8 in L # ---> False# 5 countL.count(1) # ---> 1# 6 indexL.index(2) # ---> 1# 7 sortL.sort() # ---> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 注意：会改变自己 返回None # 8 reverseL.reverse() # 由于第7步改变了自己， 这里变成[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 会改变自己 返回None # 9. clearL.clear() # ---> []
列表特有的一些使用方法
L = [1, 2, 3, 4, 5]
列表[索引]=元素：修改指定索引的元素，索引不存在会报错
L[2] = 7 L # ---> [1, 2, 7, 4, 5]
列表 . append(元素)：在列表的末尾追加元素
L.append(6)L # ---> [1, 2, 7, 4, 5, 6]
列表 . insert(索引，元素)：在指定索引位置插入元素，索引不存在时在末尾追加
L.insert(3, 9)L # ---> [1, 2, 7, 4, 9, 5, 6]
列表.pop(索引)：
删除并返回指定索引的元素，未指定索引时删除最后一项，索引不存在时报错
L.pop(3) # 4, L 变成[1, 2, 7, 9, 5, 6]L.pop() # 6, L 变成[1, 2, 7, 9, 5]
列表 . remove(元素)：删除列表中第一个出现的指定元素，查找失败时报错
L.remove(2) # L 变成[1, 7, 9, 5]
del 列表[索引]: 删除指定索引位置的元素，索引不存在时报错
del L[3] # L 变成[1, 7, 9]
列表l.extend(列表2): 将列表2拼接在列表1后
L.extend([8, 9, 10]) L # L 变成[1, 7, 9, 8, 9, 10], 等价于 L = L + [8, 9, 10]
2. 元组
元组(Tuple)
元组是一种有序且不可更改的集合, 允许重复的成员
元组与列表的类似，不同之处在于元组元素不可修改
元组使用()定义，元素之间使用,分隔。例：(a, b, …)
元组中只包含一个元素时，可以省略()，只需要在元素后加逗号
init_tuple = 100,type(init_tuple) # ---> tuple# ---- 另外写法init_tuple = (100, ) # 逗号一定要加
注意：如果一个非元组类型的数据突然变成元组，检查是不是误加了逗号
集合与元组的通用方法
元组[索引]:从元组中取值，获取指定索弓丨的元素
元组[开始索引:结束索引:步长]:
返回从开始索引到结束索引-1的元组，如果设置步长，按步长跳过元素
len(元组)：获取元组的长度
元素in元组：判断元素是否在元组中
元组.count(元素)：返回指定元素在元组中的个数
元组.index(元素)：返回指定元素在元组中第一次出现的索引，查找失败会报错
元组和列表之间的转换
list(元组)：将元组转换成列表
tuple(列表): 将列表转换成元组
3. 集合
集合(Set)
集合是一种无序和无索引的序列。没有重复的元素
集合会自动删除重复的元素，一般应用于去重、交并差运算场景
集合使用{}定义，元素之间使用，分隔。例：{a, b, …}
集合与列表的通用方法
len(集合)：获取集合的长度
元素in集合：判断元素是否在集合中
集合.clear(): 清空集合
集合特有的使用方法
s = {1, 2, 3}
集合.add(元素)：将元素添加到集合中
s.add(5) # ---> {1, 2, 3, 5}
集合1.update(集合2): 添加新的元素或集合到当前集合中
s.add{4, 5, 6} # ---> {1, 2, 3, 5, 4, 6}
集合.remove(元素): 删除指定的元素，元素不存在时报错
s.remove(4) # ----> {1, 2, 3, 5, 6}
集合1&集合2 : 交集，获得由集合1和集合2中都存在的元素组成的新集合
s & {3, 4, 5} # ---> {3, 5}
集合1|集合2: 并集，获得集合1和集合2中所有元素的新集合
s | {8, 9, 10} # ---> {1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10}
集合1 - 集合2 : 差集，获得在集合1中存在但是在集合2中不存在的元素集合
s - {9, 10} # ---> {1, 2, 3, 5, 6, 8}
集合和列表之间的转换(也可以和元组进行转换，方式类似)
list(集合)：将集合转换成列表
set(列表)：将列表转换成集合
㈢ python删除列表中的重复值
答: 主要总结了以下三种方法进行列表中的重复值删除。具体代码如图所示。
其中最简单的就是方法一和方法三了,因为他们只需要进行相关函数的调用。
- 在方法一中，借助集合set中元素不能重复的特性，先将list转为set，然后再将set转回list，即可除重复元素;
- 在方法三中，借助 Numpy中的 Unique()方法也可将重复的元素去除，同时注意其元素返回类型为ndarray，因此也需要将其转为list。
同学们如果对方法二感兴趣的话,也可以进行动手复现,它相比于方法一和三会更难一点,但是更有利于锻炼代码思维。
㈣ python中set的用法小结
python提供了常用的数据结构，其中之一就是set，python中的set是不支持索引的、值不能重复、无需插入的容器。
简单记录下set常用的操作函数：
1.新建一个set：
set("Hello"),这样会转成单个字符的值进行插入，结果是'H','e','l','o'，'l'因为重复只能插入一次。
2.增加一个元素：
add()用于增加一个元素值，
update([])，用于增加多个元素值，参数为list，谨悔注意如果用add增加多个值，会报参数类型错误。
3.删除一个元素：
remove()用于删除一个set中的元素，这个值在set中必须存在，如果不存在的话，会引发KeyError错误。
discard()用于删除一个set中的元素，这个值不必一定存在，不存在的情况下删除也不会触发错误。
4.随机删除函数：
set提供了一个pop()函数，这个函数随机返回一个元素值，然后把这个值删除，如果set为空，调用这个函数会返回Key错误祥庆正。
5.清空函数：
clear(),将set全部清空。
6.测试单个元素在集合内是否存在：
in 或者 not in 如果需要判断一个值在集合内是否存在，in就能满足要求，例如2 in set_num 如果存在则返回True，否则返回False。
7.测试两个集合是否包含，子集操作：
issubset和issuperset，
s1.issubset(s2) :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1<=s2;
s2.issuperset(s1) :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为差尘 s1>=s2;//注意是s2调用，参数为s1.
8.集合的并集：
union s1.union(s2) :返回一个新集合，新集合包含s1,s2的所有元素，等价的运算符为 | 。
9.集合的交集：
intersection，s1.intersection(s2),返回s1和s2中相同部分
10.其他操作：
s1.difference(s2):包含s1中有，但是s2没有的元素的集合。
s1symmetric_difference(s2)：包含s1和s2中不相同的元素的集合。
以上只是一部分操作的描述，如果有错误，敬请指正。
㈤ Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法
这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。
Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合，在Python中List中罩桥哗的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]
可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []
Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
>>> print L[0]
12
千万不要越界，否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range
List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表物行示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998
-4的话显然就越界了
>>> print L[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>
List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>
通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]
也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]
Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')
但是不能重新赋值替换：
>>> t[1] = 'America'
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而消盯且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])
这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：
>>> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95
如果Key不存在，会报错：
>>> print d['Jack']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'
所以访问之前最好先查询下key是否存在：
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'
exist key
或者直接用保险的get方法：
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None
至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)
Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59
Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False
大小写是敏感的。
也通过for来遍历：
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]
>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])
如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])
删除set中的元素时，用set的remove()方法：
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])
如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4
所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'
if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'
if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'
>>>
x1: ok
x2: error