京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		python字典多键值及重复键值的使用方法
下面小编就为大家带来一篇python字典多键值及重复键值的使用方法(详解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个才参考。
在Python中使用字典,格式如下:
	dict={ key1:value1 , key2;value2 ...}
在实际访问字典值时的使用格式如下:    
dict[key]

多键值

字典的多键值形式如下:    
dict={(ke11,key12):value ,(key21,key22):value ...}
在实际访问字典里的值时的具体形式如下所示(以第一个键为例):    
dict[key11,key12]
或者是:    
dict[(key11,key12)]
以下是实际例子:
多值
在一个键值对应多个值时,格式:    
dict={key1:(value1,value2 ..), key2:(value1,value2 ...) ...}
访问字典里的值的格式如下:    
dict[key]
或者    
dict[key][index]

循环赋值(重点)
语法结构如以下实例所示

总结:
通过以上的说明,可以知道在字典的定义中, 冒号( : ) 号前后是分别是一个整体,即使用小括号()将冒号前后部分分别包括起来,在访问字典值时,最好把键放在小括号内成为一个整体。
键值相同的多个键值对
即在字典中,有至少两个成员的键相同,但是键对应的值是不同的,格式如下:    
dict={ key1: value1 
    key1: vaklue2,
    ... }
在这种形式形式中在后来赋给键的值将成为键的真实值。

使用列表、字典作为字典的值
格式    
dict={ key1:(key11:value,key12:value) ,
    key2:(key21:value,key22:value) 
    }
访问字典值得格式(以第一个键为例):    
dict[key1][key11]
实际例子如下所示:

以上就是小编为大家带来的python字典多键值及重复键值的使用方法(详解)全部内容了,希望大家多多支持脚本之家~
	
	
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28