Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Использование цикла for Python для нахождения пересечения между двумя списками
  • Использование генераторов списков для нахождения пересечения между двумя списками Python
  • Использование операций множеств Python для нахождения пересечения между двумя списками
  • Использование оператора & для нахождения пересечения списка Python
  • Использование Numpy для нахождения пересечения между двумя списками
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Lists

Python: Пересечение двух списков

PreviousPython: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)NextPython: Вычитание двух списков (4 простых способа!)

Last updated 5 months ago

В этом учебнике вы узнаете, как использовать Python для нахождения пересечения между двумя списками. Пересечение означает нахождение общих элементов между двумя списками. Типично, пересечение является основанным на множествах, что означает, что значения не дублируются. Вы узнаете несколько наивных методов для нахождения пересечения между двумя списками Python, включая циклы for и генераторы списков, использование метода .intersection() множества и использование numpy.

Содержание

Использование цикла for Python для нахождения пересечения между двумя списками

Использование цикла for Python — это простой и интуитивный способ найти пересечение между двумя списками. Преимущество понимания здесь приходит с ущербом производительности при списках гораздо большего размера.

Что мы будем делать, так это пройдем по каждому элементу в списке и посмотрим, существует ли он в другом. Если да, то мы добавим его в новый список. Если нет, то мы ничего не будем делать.

Давайте посмотрим, как этот код будет выглядеть:

# Нахождение пересечения между двумя списками Python с использованием цикла for
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
list2 = ['b', 'd', 'e', 'f', 'g']

intersection = list()

for item in list1:
    if item in list2:
        intersection.append(item)

print(intersection)

# Возвращает: ['b', 'd', 'e']

В следующем разделе вы узнаете, как преобразовать этот цикл for в генератор списков Python.

Использование генераторов списков для нахождения пересечения между двумя списками Python

В многих случаях цикл for Python можно преобразовать в генератор списков. Преимущество этого — легкость написания кода. Генераторы списков Python имеют некоторые ключевые преимущества:

  • Вам не нужно инициировать новый пустой список

  • Код обычно занимает только одну строку, а не несколько строк

Эссенциально, алгоритм, которому мы будем следовать, такой же, как и цикл for: мы пройдем по каждому элементу и посмотрим, существует ли он в другом списке. Если да, то мы добавим его в наш новый список.

Давайте посмотрим, как это будет выглядеть в Python:

# Нахождение пересечения между двумя списками Python с использованием генератора списков
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
list2 = ['b', 'd', 'e', 'f', 'g']

intersection = [item for item in list1 if item in list2]

print(intersection)

# Возвращает: ['b', 'd', 'e']

Подобно методу с циклом for, по мере увеличению размера списков, это может столкнуться с некоторыми проблемами производительности. Здесь на сцену выходит следующий метод. В следующем разделе вы узнаете, как использовать методы множеств Python для нахождения пересечения между двумя списками.

Использование операций множеств Python для нахождения пересечения между двумя списками

Множества Python похожи на списки, но имеют ряд ключевых отличий. В то время как списки упорядочены, множества неупорядочены; в то время как списки могут содержать дублирующиеся элементы, множества не могут.

Множества также имеют ряд полезных методов. В примере ниже мы будем использовать метод .intersection(), чтобы сгенерировать множество элементов, которые существуют в обоих множествах.

Давайте посмотрим, как выглядит наш код:

# Нахождение пересечения между двумя списками Python с использованием set.intersection()
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
list2 = ['b', 'd', 'e', 'f', 'g']

intersection = list(set(list1).intersection(set(list2)))

print(intersection)

# Возвращает: ['b', 'd', 'e']

Давайте посмотрим, что мы сделали:

  • Мы преобразовали оба списка в множества

  • Затем мы применили метод .intersection()

  • Наконец, мы преобразовали конечное множество обратно в список

В следующем разделе вы узнаете, как использовать оператор & для нахождения пересечения между двумя списками.

Хотите узнать, как использовать функцию Python zip() для итерации по двум спискам? Этот учебник научит вас точно, что делает функция zip() и покажет вам несколько креативных способов использования функции.

Использование оператора & для нахождения пересечения списка Python

В примере выше вы узнали, как использовать метод множества, метод .intersection(), для нахождения пересечения между двумя списками. Мы также можем использовать булевый метод, используя оператор &, для нахождения пересечения между двумя множествами.

Использование этого оператора оценивает, существуют ли элементы в обоих множествах, и возвращает элементы, которые соответствуют критериям.

Давайте посмотрим, как это будет выглядеть:

# Нахождение пересечения между двумя списками Python с использованием &
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
list2 = ['b', 'd', 'e', 'f', 'g']

intersection = list(set(list1) & set(list2))

print(intersection)

# Возвращает: ['b', 'd', 'e']

В следующем примере вы узнаете, как использовать numpy для проверки существования элементов в двух списках.

Использование Numpy для нахождения пересечения между двумя списками

Numpy — это полезная библиотека, которая использует объект, похожий на список, называемый np.array. Эти массивы похожи на списки Python, но позволяют нам работать с методами массивов numpy. Один из этих методов — это метод intersect1d(), который, ну, позволяет нам находить пересечение между одномерными массивами.

Давайте посмотрим, как это будет выглядеть:

# Нахождение пересечения между двумя списками Python с использованием numpy
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
list2 = ['b', 'd', 'e', 'f', 'g']

intersection = list(np.intersect1d(list1, list2))

print(intersection)

# Возвращает: ['b', 'd', 'e']

Давайте исследуем, что мы сделали здесь:

  • Мы передали наши два списка в метод np.intersect1d()

  • Это возвращает np.array, который включает только пересечение между двумя списками

  • Наконец, мы преобразовали этот массив обратно в список

Нужно проверить, существует ли ключ в словаре Python? Ознакомьтесь с этим учебником, который научит вас пяти различных способов узнать, существует ли ключ в словаре Python, включая как вернуть значение по умолчанию.

Заключение

В этой статье вы узнали, как использовать Python для нахождения пересечения между двумя списками. Вы узнали, что самый простой способ сделать это — использовать операции множеств Python, в частности метод .intersection(). Вы также узнали некоторые наивные реализации, включая использование циклов for и генераторов списков. Эти методы, хотя и не всегда самые быстрые в написании, позволяют вам получить сильное понимание того, как работают эти алгоритмы. Наконец, вы узнали, как использовать numpy для нахождения пересечения между двумя списками.

Чтобы узнать больше о методе .intersection() множества, ознакомьтесь с официальной документацией .

здесь
Использование цикла for Python для нахождения пересечения между двумя списками
Использование генераторов списков для нахождения пересечения между двумя списками Python
Использование операций множеств Python для нахождения пересечения между двумя списками
Использование оператора & для нахождения пересечения списка Python
Использование Numpy для нахождения пересечения между двумя списками
Заключение