Índice de contenido
Que produce: Una vez que se ha creado un objeto Contador, puede probarlo para ver si un elemento es presente usando la palabra clave in, por ejemplo: También puede agregar elementos a un objeto Contador accediendo al valor usando el elemento como la clave, por ejemplo: fruta1 = colecciones.Contador([‘manzana’, ’naranja’, ‘pera’, ’naranja’]) fruta2 = colecciones.Contador([‘plátano’, ‘manzana’, ‘manzana’]) imprimir(‘fruta1:’, fruta1) imprimir(‘fruta2:’, fruta2) print(‘fruta1 + fruta2:’, fruta1 + fruta2) print(‘fruta1 - fruta2:’, fruta1 - fruta2)
Unión (max(fruta1[n], fruta2[n])
print(‘fruta1 | fruta2:’, fruta1 | fruta2)
Intersección (min(fruta1[n], fruta2[n])
print(‘fruta1 & fruta2:’, fruta1 & fruta2) fruit1: Contador ({’naranja’: 2, ‘manzana’: 1, ‘pera’: 1}) fruit2: Contador ({‘manzana’: 2, ‘plátano’: 1}) fruta1 + fruta2: Contador({‘manzana’: 3, ’naranja’: 2, ‘pera’: 1, ‘plátano’: 1}) fruta1 - fruta2: Contador({’naranja’: 2, ‘pera’: 1}) fruta1 | fruit2: Contador ({‘manzana’: 2, ’naranja’: 2, ‘pera’: 1, ‘plátano’: 1}) fruit1 & fruit2: Contador({‘manzana’: 1}) print(‘manzana’enfruta) fruit[‘apple’] = 1 # inicializa el número de manzanas fruit[‘apple’] =+ 1 # Suma uno al número de manzanas fruit[‘apple’] =- 1 # Resta 1 del número de manzanas 404 34 Módulos relacionados con la colección
popular post
El modelo AR de series temporales univariadas
Resumen: En esta entrada, descubrirá el modelo AR: El modelo autorregresivo.
Leer másEvaluación de modelos para pronosticar
Resumen: Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, generalmente se comparan varios modelos durante la fase de construcción.
Leer másModelos para pronosticar
Resumen: El pronóstico, traducido groseramente como la tarea de predecir el futuro, ha estado presente en la sociedad humana durante siglos.
Leer más