在 Python 中,可以使用内置的 in 运算符来判断小列表中的值是否都存在于大列表中.例如：
# 定义大列表
# 定义小列表
# 判断小列表中的值是否都存在于大列表中
if all(x in big_list for x in small_list):
print("小列表中的值都存在于大列表中")
else:
print("小列表中的值不都存在于大列表中")
上面的代码中,首先定义了一个大列表 big_list 和一个小列表 small_list.然后,使用 all() 函数和内置的 in 运算符来判断小列表中的值是否都存在于大列表中.如果小列表中的值都存在于大列表中,则输出"小列表中的值都存在于大列表中"；否则,输出"小列表中的值不都存在于大列表中".
如果想找到大列表中存在于小列表中的值,则可以使用内置的 filter() 函数来过滤出符合条件的值,例如：
# 过滤出大列表中存在于小列表中的值
filtered_list = filter(lambda x: x in small_list, big_list)
# 输出过滤后的列表
print(list(filtered_list))
上面的代码中,首先定义了一个大列表 big_list 和一个小列表 small_list.然后,使用内置的 filter() 函数和匿名函数（lambda）来过滤出大列表中存在于小列表中的值.最后,输出过滤后的列表.这种方法可以快速找到大列表中存在于小列表中的值.
此外,在 Python 中,还可以使用列表推导式来简化上述操作.例如,上面的代码可以改写为：
# 使用列表推导式过滤出大列表中存在于小列表中的值
filtered_list = [x for x in big_list if x in small_list]
# 输出过滤
print(filtered_list)
上面的代码中,使用了列表推导式来过滤出大列表中存在于小列表中的值.最后,输出过滤后的列表,即只包含大列表中存在于小列表中的值的列表.这种方法可以让代码更加简洁,更容易理解.
都说到这里了大家应该明白,在 Python 中,可以使用内置的 in 运算符、filter() 函数和列表推导式来从大列表中找到小列表中的值.根据具体需求,可以选择适当的方法来实现.
car是外部作用域的变量,可以直接在函数中引用.
def?movir():
print(car)
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构,其键可以是数字、字符串、元组,这种结构类型也称之为映射.字典类型是Python中唯一内建的映射类型,基本的操作包括如下：
(1)len()：返回字典中键—值对的数量；
(10)has_key函数：检查字典中是否含有给出的键
(11)items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回,列表中项来自（键,值）,iteritems与items作用相似,但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
第一段：字典的创建
①1 直接创建字典
printd
printd['two']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
printu'items中的内容:'
printitems
printu'利用dict创建字典,输出字典内容:'
d=dict(items)
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
items中的内容:
利用dict创建字典,输出字典内容:
查询字典中的内容:
或者通过关键字创建字典
printu'输出字典内容:'
输出字典内容:
第二段：字典的格式化字符串
print"three is %(three)s."%d
第三段：字典方法
d.clear()
{}
请看下面两个例子
d={}
dd=d
d['one']=1
printdd
printu'初始X字典：'
printx
printu'X复制到Y：'
y=x.copy()
printu'Y字典：'
printy
printu'修改Y中的值,观察输出：'
printu'删除Y中的值,观察输出'
y['test'].remove('c')
初始X字典：
X复制到Y：
Y字典：
修改Y中的值,观察输出：
删除Y中的值,观察输出
注：在复制的副本中对值进行替换后,对原来的字典不产生影响,但是如果修改了副本,原始的字典也会被修改.deepcopy函数使用深复制,复制其包含所有的值,这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题.
fromcopyimportdeepcopy
x={}
x['test']=['a','b','c','d']
z=deepcopy(x)
printu'输出：'
printz
printu'修改后输出：'
x['test'].append('e')
运算输出：
输出：
{'test': ['a','b','c','d']}
修改后输出：
{'test': ['a','b','c','d','e']}
d=dict.fromkeys(['one','two','three'])
{'three':None,'two':None,'one':None}
或者指定默认的对应值
d=dict.fromkeys(['one','two','three'],'unknow')
{'three':'unknow','two':'unknow','one':'unknow'}
printd.get('one')
printd.get('four')
None
注：get函数可以访问字典中不存在的键,当该键不存在是返回None
printd.has_key('one')
printd.has_key('four')
True
False
list=d.items()
forkey,valueinlist:
printkey,':',value
one :1
it=d.iteritems()
fork,vinit:
print"d[%s]="%k,v
d[one]=1
printu'keys方法：'
list=d.keys()
printlist
printu'\niterkeys方法：'
it=d.iterkeys()
forxinit:
keys方法：
['three','two','one']
iterkeys方法：
three
two
one
d.pop('one')
d.popitem()
printd.setdefault('one',1)
d={
}
x={'one':1}
d.update(x)
printd.values()
python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率.
①.、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了.
用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的.集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能.
对元组倒序操作：
使用参数：key,根据自定义规则,按字符串长度来排序：
根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序：
map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器.也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列.举个例子,对列表里的每个数字作平方处理：
reduce()会对参数序列中元素进行累积.第第一段：第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果.再举个例子,将字母连接成字符串.
filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象.filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果.我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词.
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器.再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引.
列表是一种有序的集合,有点类似c里面的数组.它的特点是,可以随时向里面添加或删除其中的元素,在python中经常用来存放数据.列表的特点是中括号,内部元素用逗号隔开.
在这个列表中,可以放进去任何元素,不论你的元素是字符串、整型、浮点型、还是布尔值、空值,包括列表什么的,都可以放进去.
元素与元素之间,用逗号隔开.
列表会为每个元素分配序号,这个序号代表它的位置,称为索引（index）,第一个元素的位置是0,第二个元素是1,以此类推.
使用索引获取列表中的值时,需要使用中括号来访问,在中括号前面加上列表名,中括号内部是元素的索引.
使用 len() 函数,可以查看列表里面有多少个元素
在python中,列表的操作是非常的灵活的,我们可以向其中添加或删除元素.
添加使用 list.append() 函数
list.append() 函数是将元素插入到列表的末尾,当我们想在特定位置插入元素时可以使用 list.insert() 函数
list.insert() 函数接受两个参数,第一个参数是插入位置,第二个参数是要插入的元素.
需要注意的是,在使用append和insert时,必须在前面注明要操作的列表.就像上面的例子,我们要操作classmates这个列表,所以必须写成 classmates.append() 或 classmates.insert() ,如果不这么写,计算机就不知道你要往哪个列表中加入元素.
没有特殊情况的话,推荐使用append()函数添加元素,因为使用append的时候,元素默认加在列表尾部,不会造成其他元素索引值的改变.如果使用insert的话,就像上面的insert(1,'Tom'),在位置1插入'Tom'后,Tom后面所有的元素,索引值都加了一个1,列表中元素越多,受影响的程度越大,所以呢使用append()函数要比insert()函数更快.
删除列表中元素的方法有三种
del后面需要用索引的方式表明要删除的元素,也就是上面的例子,names[1]代表names中的第二个元素,使用del即可删除
list.pop() 函数与del差不多,都是使用索引值进行删除,只不过写法不同.
我们可以发现,执行 names.pop(1) 后,python shell打印出了第二个元素的值,也就是我们要删除的那个值,这是因为 pop() 这个函数,是有返回值的,有时候我们需要使用这个值,这个时候就可以用变量存起来.
这样我们就可以通过调用a而使用刚才删掉的元素了.
list.remove() 函数的作用是删除第一个匹配的元素,上面的例子中,names这个列表里面,有两个'Bob',remove函数只删除了第一个'Bob'.这就是 list.remove() 函数的特点.
有时候我们想使用列表的前10个元素,或者前n个元素,这时候就应该使用列表的切片.
切片和索引类似,都是使用中括号,区别是,索引中的中括号里面只有一个数,而切片不同.切片是切割列表,形成切割下来的部分形成新的列表.
切片： list[start:end:[step=1]] ,这就是切片的表达式,要求start和end两者必须有一个,step不是可以不指定,不指定的时候默认为1.
再看下一个例子.
当不指定start或者end的时候,start默认为0,end默认为最后一个元素的索引值+1,因为"取前不取后",要想取到最后一个元素,必须加个1才行.
上例中,用 len(numbers) 表示了最后一个元素的索引值,因为索引值从0开始,最后一个元素的索引值一定是列表内元素个数-1,根据"取前不取后",在end位置上的数字应该+1,所以最后就等于 len(numbers) 了.
当不设定start和end的时候,就默认取所有的元素了.
上例中,第一个切片,start和end均未设定,所以呢从第一个元素开始,隔一个取一个,得到了所有奇数位置的元素.
第二个切片,start设定为了1,所以呢取了所有偶数位置的元素.
更多关于列表的信息可以通过使用 help(list) 查看帮助文档.
将列表转换成数组或者数组转换成列表,操作如下（使用函数array 和 tolist）：
from numpy import *
print(listS)
temp_array = array(listS, dtype=object)
print(temp_array)
listR = temp_array.tolist()
print(listR)
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