1 set()函数
在 Python 中，set() 是一个内置函数，用于创建一个集合（set）。集合是一种无序且不包含重复元素的数据结构。
set() 函数的基本用法：
- 创建空集合：
注意：不能用 {} 创建空集合，{} 创建的是空字典！！！！！！！
python
运行
empty_set = set() # 注意：不能用 {} 创建空集合，{} 创建的是空字典
- 从可迭代对象创建集合：
python
运行
# 从列表创建
numbers = set([1, 2, 3, 4, 4, 5]) # 结果: {1, 2, 3, 4, 5}（自动去重）
# 从字符串创建
chars = set("hello") # 结果: {'h', 'e', 'l', 'o'}（字符去重）
# 从元组创建
tup = set(("a", "b", "a", "c")) # 结果: {'a', 'b', 'c'}
集合的主要特性：
- 无序性：集合中的元素没有固定顺序，不能通过索引访问
- 唯一性：自动去除重复元素
- 可变性：可以添加或删除元素
常用的集合操作：
python
运行
s = {1, 2, 3}
# 添加元素
s.add(4) # {1, 2, 3, 4}
# 删除元素
s.remove(2) # {1, 3, 4}
# 集合运算
a = {1, 2, 3}
b = {3, 4, 5}
print(a.union(b)) # 并集: {1, 2, 3, 4, 5}
print(a.intersection(b)) # 交集: {3}
print(a - b) # 差集: {1, 2}
集合常用于需要去重或进行集合运算（如交集、并集）的场景。
2 按照 "是否允许重复元素" 的标准分类数据结构
按照 "是否允许重复元素" 的标准，可以将 Python 中常见的数据结构分为以下分类：
一、允许重复元素的数据结构
列表（list）
有序、可变，元素可以重复：python
运行
my_list = [1, 2, 2, 3, 3, 3] # 合法，重复元素会被保留元组（tuple）
有序、不可变，元素可以重复：python
运行
my_tuple = (1, 2, 2, 3) # 合法，重复元素会被保留字典（dict）
- 键（key）不允许重复（重复会被覆盖）
- 值（value）允许重复：
python
运行
my_dict = {"a": 10, "b": 10, "c": 10} # 值重复是合法的字符串（str）
有序、不可变，字符可以重复：python
运行
my_str = "hello" # 字符 'l' 重复，合法
二、不允许重复元素的数据结构
集合（set）
无序、可变，元素不可重复（自动去重）：python
运行
my_set = {1, 2, 2, 3} # 实际存储为 {1, 2, 3}，重复元素被自动去除冻结集合（frozenset）
无序、不可变，元素不可重复（自动去重）：python
运行
my_frozenset = frozenset([1, 2, 2, 3]) # 实际存储为 frozenset({1, 2, 3})
总结
- 允许重复：列表、元组、字符串、字典（值允许重复）
- 不允许重复：集合、冻结集合、字典（键不允许重复）
3 remove() index() 方法都是 "找到第一个匹配项就停止"，不会继续处理后续可能存在的相同元素
在python3中，下列关于列表的程序运行结果应为（ ）
lists = [1, 1, 1, 3, 5]
lists.remove(1)
res = lists.index(1)
print(res)
A [0, 1, 2]
B [0, 1]
C 0
D None
正确答案：C我们来分析这道题的执行过程：
- 初始列表
lists = [1, 1, 1, 3, 5] - 执行
lists.remove(1)时，会移除列表中第一个值为 1 的元素，此时列表变为[1, 1, 3, 5] - 执行
res = lists.index(1)时，会查找列表中第一个值为 1 的元素的索引，此时第一个 1 位于索引 0 的位置 - 最后打印
res，输出结果为 0
所以正确答案是选项 C，即输出结果为 0。
这道题主要考察了列表的两个方法：
remove()：移除列表中某个值的第一个匹配项index()：返回列表中某个值第一个匹配项的索引位置
小结
在 Python 列表中：
remove(x)方法只会移除列表中第一个值为x的元素，之后的元素不会被处理index(x)方法只会返回列表中第一个值为x的元素的索引位置
这配项就停止"，不会继两个方法都是 "找到第一个匹续处理后续可能存在的相同元素。
例如，如果列表是[1, 2, 1, 3, 1]：
- 执行
remove(1)后列表变为[2, 1, 3, 1]（只移除了第一个 1） - 执行
index(1)会返回 1（第一个 1 所在的索引位置）
这种特性在处理包含重复元素的列表时需要特别注意，如果你需要处理所有匹配项，就需要使用循环来实现了。
4 NumPy库数值处理函数的题目
执行以下程序，下列选项中，其输出结果与程序的输出结果相同的一项是（）
import numpy as np
arr = np.array([-1.5, 1.5])
print(np.round(arr))
A print(np.floor(arr))
B print(np.ceil(arr))
C print(np.trunc(arr))
D print(np.rint(arr))
正确答案：D这道题主要考查 numpy 中几个数值处理函数的区别，我们一步步分析：
首先看题目中的程序：
python
运行
import numpy as np
arr = np.array([-1.5, 1.5])
print(np.round(arr)) # 四舍五入，采用"银行家舍入法"
np.round()的计算规则是：
- 对于 - 1.5：四舍五入到最近的偶数，结果是 - 2
- 对于 1.5：四舍五入到最近的偶数，结果是 2
所以输出结果是[-2. 2.]
再看各个选项：
A 选项
np.floor(arr)（向下取整）：- -1.5 → -2（向负无穷方向取整）
- 1.5 → 1（向负无穷方向取整）
- 结果：
[-2. 1.]
B 选项
np.ceil(arr)（向上取整）：- -1.5 → -1（向正无穷方向取整）
- 1.5 → 2（向正无穷方向取整）
- 结果：
[-1. 2.]
C 选项
np.trunc(arr)（截断小数部分）：- -1.5 → -1（只保留整数部分）
- 1.5 → 1（只保留整数部分）
- 结果：
[-1. 1.]
D 选项
np.rint(arr)（四舍五入到最近整数）：- 行为与
np.round()完全一致，采用银行家舍入法 - -1.5 → -2，1.5 → 2
- 结果：
[-2. 2.]
- 行为与
因此，只有 D 选项的输出结果与题目中程序的输出结果相同，正确答案是 D。
5 NumPy库中“数值处理” 和 “数组操作” 的函数
在 NumPy 中，除了题目中涉及的round()、floor()、ceil()、trunc()、rint()这些数值处理函数，还有很多常用的函数，我们可以从 “数值处理” 和 “数组操作” 两个维度来补充相关知识：
一、常用数值处理函数（针对数组元素的计算）
四舍五入相关
np.round(arr, decimals=0)：四舍五入到指定小数位数（默认 0 位），对x.5采用 “银行家舍入法”（向最近偶数取整）。np.rint(arr)：与np.round()功能完全一致，返回四舍五入后的整数数组。
取整相关
np.floor(arr)：向下取整（向负无穷方向取整），例如2.9→2，-2.1→-3。np.ceil(arr)：向上取整（向正无穷方向取整），例如2.1→3，-2.9→-2。np.trunc(arr)：截断小数部分（直接保留整数部分），例如2.9→2，-2.9→-2。np.floor_divide(a, b)：对数组a和b执行向下取整除法（类似//运算符）。
绝对值与符号
np.abs(arr)/np.absolute(arr)：计算数组元素的绝对值，例如-3.5→3.5。np.sign(arr)：返回数组元素的符号（正数→1，负数→-1，0→0）。
幂运算与对数
np.sqrt(arr)：计算平方根（仅对非负数有效）。np.power(arr, n)：计算数组元素的 n 次幂。np.exp(arr)：计算自然指数（e 的幂）。np.log(arr)/np.log10(arr)：计算自然对数（底为 e）/ 常用对数（底为 10）。
二、数组操作函数（针对数组结构的处理）
数组形状调整
np.reshape(arr, new_shape)：改变数组形状（元素总数不变）。np.flatten()：将多维数组展平为一维数组（返回副本）。np.ravel()：与flatten()类似，但返回视图（修改会影响原数组）。
数组拼接与分割
np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)：沿指定轴拼接两个数组（默认 axis=0 为行方向）。np.vstack((arr1, arr2))：垂直拼接（按行），np.hstack((arr1, arr2))：水平拼接（按列）。np.split(arr, indices_or_sections, axis=0)：沿指定轴分割数组。
统计相关
np.sum(arr)：计算数组元素总和。np.mean(arr)：计算平均值。np.max(arr)/np.min(arr)：计算最大值 / 最小值。np.argmax(arr)/np.argmin(arr)：返回最大值 / 最小值的索引。np.std(arr)/np.var(arr)：计算标准差 / 方差。
三、关键区别总结
round()vsrint()：功能完全一致，均为四舍五入到最近整数（银行家舍入法）。floor()vsceil()：前者向下取整，后者向上取整（方向相反）。trunc()vsfloor()：对正数效果相同（如2.9都→2），对负数不同（-2.9：trunc→-2，floor→-3）。
通过这些函数，可以高效处理 NumPy 数组的数值计算和结构调整，是数据分析和科学计算的基础工具。
6 Python 中移除列表元素的相关方法
在 Python 中，下面哪个方法or语句可以移除列表中指定位置的元素？
A pop()
B remove()
C clear()
D del
正确答案：AD
我们来详细复习一下 Python 中移除列表元素的相关方法，特别是针对 “指定位置” 的移除方式：
1. pop() 方法
- 功能：移除列表中指定索引位置的元素，并返回该元素的值
- 语法：
list.pop(index) - 说明：
- 如果不指定索引，默认移除列表最后一个元素
- 示例：
python
运行
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] removed = fruits.pop(1) # 移除索引1的元素 print(fruits) # 输出: ['apple', 'cherry'] print(removed) # 输出: 'banana'
2. del 语句
- 功能：删除列表中指定索引位置的元素（或整个列表）
- 语法：
del list[index] - 说明：
- 不仅可以删除单个元素，还能删除切片（连续多个元素）
- 示例：
python
运行
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] del fruits[0] # 移除索引0的元素 print(fruits) # 输出: ['banana', 'cherry'] # 删除切片 numbers = [1,2,3,4,5] del numbers[1:3] # 移除索引1到2的元素 print(numbers) # 输出: [1,4,5]
其他相关方法（对比区分）
remove()方法：
按 “元素值” 移除**第一个**匹配项，而不是按位置。
示例：fruits.remove('banana')（删除第一个值为 'banana' 的元素）clear()方法：
清空列表中所有元素，使其变为空列表，不针对特定位置。
示例：fruits.clear()（结果为[]）
总结
- 专门用于 “移除指定位置元素” 的是
pop()方法 和del语句（对应题目中的 A 和 D 选项） - 区分关键：
pop()有返回值，del无返回值；两者都需要指定索引位置