Разное

Python 3 множества: Множества (set и frozenset) | Python 3 для начинающих и чайников

Содержание

пересечение и сортировка — Методы и операции над множествами

Множеством в языке программирования Python называется неупорядоченная совокупность уникальных значений. В качестве элементов этого набора данных могут выступать любые неизменяемые объекты, такие как числа, символы, строки. В отличие от массивов и списков, порядок следования значений не учитывается при обработке его содержимого. Над одним, а также несколькими множествами можно выполнять ряд операций, благодаря функциям стандартной библиотеки языка программирования Python.

Создание

Перед тем как начать работу с множеством, необходимо для начала его создать. Сделать это можно, просто присвоив переменной последовательность значений, выделив их фигурными скобками. Следующий пример показывает код, в котором создается множество целых чисел под названием a, после функция print выводит на экран его содержимое.

a = {1, 2, 0, 1, 3, 2}
print(a)

{0, 1, 2, 3}

Как можно заметить, все элементы полученной последовательности являются уникальными, без повторений. Существует и другой способ создания множеств, который подразумевает использование метода set. Аргументом этой функции может быть набор неких данных или даже строка с текстом, как это показано в следующем примере.

a = set('data')
print(a)

{'d', 'a', 't'}

В результате выполнения этого кода, программа заполняет новое множество уникальными символами из входной строки. Содержимое набора также выводится на экран.

Использование

Обычно используется для следующих операций:

  • Проверка, есть ли данное значение в множестве. Для этого используется in.
    a = {0, 1, 2, 3}
    print(2 in a)
    
    True
  • Наоборот, проверка отсутствия. Используется not in.
    a = {0, 1, 2, 3}
    print(2 not in a)
    
    False
  • Перебор всех элементов.
    for a in {0, 1, 2}:
        print(a)
    
    0
    1
    2

Генератор

Для создания множества можно в Python воспользоваться генератором, позволяющих заполнять списки, а также другие наборы данных с учетом неких условий. Заполнение проводится аналогично генерации списков, рассмотренной в отдельной статье.

Следующий код демонстрирует генерацию множества a с циклом for для нескольких чисел.

a = {i for i in [1, 2, 0, 1, 3, 2]}
print(a)

{0, 1, 2, 3}

Как и прежде, метод print показывает содержимое полученного набора значений, где нет повторений, поскольку одинаковые числа автоматически удаляются.

Изменение множеств

Для управления содержимым множеств в языке Python присутствуют специальные методы, дающие возможность добавлять и удалять отдельные элементы.

Получение размера

Узнать точное количество элементов, входящих в состав множества, поможет метод len, принимающий в качестве аргумента набор данных. Функция print выводит результат.

a = {0, 1, 2, 3}
print(len(a))

4

Добавление элемента

Чтобы внести новые значения, потребуется вызывать метод add. Аргументом в данном случае будет добавляемый элемент последовательности. В примере кода на Python добавим в множество элемент со значением 4.

a = {0, 1, 2, 3}
a.add(4)
print(a)

{0, 1, 2, 3, 4}

Удаление элемента

Для удаления элементов из множества используются следующие функции в Python (кроме очистки, которая будет рассмотрена ниже):

  • remove — удаление элемента с генерацией исключения в случае, если такого элемента нет;
  • discard — удаление элемента без генерации исключения, если элемент отсутствует;
  • pop — удаление первого элемента, генерируется исключение при попытке удаления из пустого множества.

Избавиться от лишних значений в наборе данных с помощью remove. В качестве входного параметра здесь выступает элемент, который нужно удалить (в примере удалим число со значением 3).

a = {0, 1, 2, 3}
a.remove(3)
print(a)

{0, 1, 2}

По поводу функции pop хотелось бы отметить, что так как множества не упорядочены, то удалится случайный элемент, который будет находиться в памяти первым. Но если они в памяти хранятся в отсортированном виде, что не факт, то скорее всего будет удален элемент с наименьшим значением. Но на это не стоит рассчитывать.

Полная очистка

Иногда необходимо полностью убрать все элементы. Чтобы не удалять каждый элемент отдельно, используется метод clear, не принимающий аргументов. Если вывести содержимое после этой операции, на экране появится только его название.

a = {0, 1, 2, 3}
a.clear()
print(a)

set()

В результате получили пустое множество.

Сортировка

Порядок следования элементов не учитывается. Поэтому нет смысла говорить о сортировке множеств в Python 3.

Но с другой стороны все дело обстоит не со всем так. Для быстрого поиска элемента, желательно их хранить в памяти в упорядоченном виде.

В начале рассмотрим, что будет с элементами разных типов данных в одном множестве. Такие элементы не должны сортироваться. Если мы будем выводить элементы с помощью команды print, то они выводятся примерно следующим образом:

a = {0, 1, 12, 'b', 'ab', 3, 2, 'a'}
print(a)

{0, 1, 'b', 3, 2, 12, 'ab', 'a'}

Как видим, у нас вывелись не отсортированные значения, если повторить запуск, то порядок будет меняться. Но это только в том случае, если перемешаны элементы разного типа.

Посмотрим, что будет, если попытаемся вывести только числа:

a = {0, 1, 12, 3, 2}
print(a)

{0, 1, 2, 3, 12}

Все элементы выведены упорядоченно. Теперь посмотрим что будет если преобразовать в список:

a = {0, 1, 12, 3, 2}
b = list(a)
print(b)

[0, 1, 2, 3, 12]

Аналогично, в список значения записались отсортированными по возрастанию.

Получается, что элементы хранятся в памяти в упорядоченном виде, если они одного типа. Но лучше не стоит на это расчитывать, алгоритмы Python могут поменяться.

Если вам нужно получить отсортированный список из множества, лучше воспользоваться для верности функцией sort. Элементы будут точно отсортированы. Ваш код будет понятен для других.

Операции над множествами

Помимо различных манипуляций с элементами множеств, существуют еще и операции над ними, позволяющие одной строчкой кода выполнять сложные преобразования.

Рассмотрим операции с множествами доступные в Python 3.

Объединение

Чтобы объединить все элементы двух разных множеств, стоит воспользоваться методом union на одном из объектов. Следующий пример демонстрирует работу данной функции, где создается последовательность чисел под именем c.

a = {0, 1, 2, 3}
b = {4, 3, 2, 1}
c = a.union(b)
print(c)

{0, 1, 2, 3, 4}

Добавление

Чтобы добавить все элементы из одного множества к другому, необходимо вызывать метод update на первом объекте. Таким образом можно перенести уникальные данные из одного набора чисел в другой, как это показано в следующем примере.

a = {0, 1, 2, 3}
b = {4, 3, 2, 1}
a.update(b)
print(a)

{0, 1, 2, 3, 4}

Пересечение

Чтобы найти общие элементы для двух разных множеств, следует применить функцию intersection, принимающую в качестве аргумента один из наборов данных. Код, приведенный ниже, создает новую последовательность чисел из пересечения двух множеств в Python 3.

a = {0, 1, 2, 3}
b = {4, 3, 2, 1}
c = a.intersection(b)
print(c)

{1, 2, 3}

Разность

Чтобы вычислить разность для двух разных множеств, необходимо воспользоваться методом difference. Функция позволяет найти элементы, уникальные для второго набора данных, которых в нем нет. Следующий код демонстрирует эту операцию.

a = {0, 1, 2, 3}
b = {4, 3, 2, 1}
c = a.difference(b)
print(c)

{0}

Отношения между множествами

Для определения подмножеств и надмножеств существуют специальные функции, возвращающие True или False в зависимости от результата выполнения.

Определение подмножества

Чтобы выяснить, является ли множество a подмножествомb, стоит попробовать вывести на экран результат выполнения метода issubset, как в следующем примере. Так как не все элементы набора чисел a присутствуют в b, функция вернет False.

a = {0, 1, 2, 3, 4}
b = {3, 2, 1}
print(a.issubset(b))

False

Определение надмножества

Чтобы узнать, является ли множество a надмножеством b, необходимо вызвать метод issuperset и вывести результат его работы на экран. Поскольку все элементы набора чисел b присутствуют в a, функция возвращает True.

a = {0, 1, 2, 3, 4}
b = {3, 2, 1}
print(a.issuperset(b))

True

Тип frozenset

Множество, содержимое которого не поддается изменению имеет тип frozenset. Значения из этого набора нельзя удалить, как и добавить новые. В следующем примере демонстрируется создание при помощи стандартной функции.

a = frozenset({"hello", "world"})
print(a)

frozenset({'hello', 'world'})

Поскольку содержимое frozenset должно всегда оставаться статичным, перечень функций, с которыми такое множество может взаимодействовать, имеет ограничения.

Преобразование множеств

Иногда возникает необходимость представления уже готовой последовательности значений в качестве совсем другого типа данных. Возможности языка позволяют конвертировать любое множество в строку, словарь или список при помощи стандартных функций.

Строка

Для преобразования множества в строку используется конкатенация текстовых значений, которую обеспечивает функция join. В этом случае ее аргументом является набор данных в виде нескольких строк. Запятая в кавычках выступает в качестве символа, разделяющего значения. Метод type возвращает тип данных объекта в конце приведенного кода.

a = {'set', 'str', 'dict', 'list'}
b = ','.join(a)
print(b)
print(type(b))

set,dict,list,str
<class 'str'>

Словарь

Чтобы получить из множества словарь, следует передать функции dict набор из нескольких пар значений, в каждом из которых будет находиться ключ. Метод print демонстрирует на экране содержимое полученного объекта, а type отображает его тип.

a = {('a', 2), ('b', 4)}
b = dict(a)
print(b)
print(type(b))

{'b': 4, 'a': 2}
<class 'dict'>

Следует отметить, что каждый элемент для такого преобразования – кортеж состоящий из двух значений:

  1. ключ будущего словаря;
  2. значение, соответствующее ключу.

Список

По аналогии с предыдущими преобразованиями можно получить список неких объектов. На этот раз используется метод list, получающий в качестве аргумента множество a. На выходе функции print отображаются уникальные значения для изначального набора чисел.

a = {1, 2, 0, 1, 3, 2}
b = list(a)
print(b)
print(type(b))

[0, 1, 2, 3]
<class 'list'>

Резюме

Следующая таблица отображает краткую сводку по всем пройденным функциям, включая их названия и назначение.

Название Назначение
len Получение размера
add Добавление элемента
remove Удаление элемента
clear Очистка
union Объединение
update Добавление всех элементов одного множества в другое
intersection Нахождение множества, элементы которого находятся на пересечении двух множеств
difference Нахождение множества, элементы которого входят в первое, но не входят во второе множество
issubset Проверка, является ли множество подмножеством
issuperset Проверка, является ли множество надмножеством

Заключение

Таким образом, были рассмотрены базовые возможности множеств стандартной библиотеки языка программирования Python. Использование этой совокупности уникальных значений, позволяет не только манипулировать различными видами данных, производя объединение, пересечение и вычитание определенных элементов. Благодаря стандартным функциям по работе с множествами, программист получает возможность конвертировать их в другие типы данных, обладающие упорядоченностью, такие как строка, список и словарь.

Python 3: Операции над множествами: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

На этом занятии мы рассмотрим несколько полезных функций для работы с множествами, а также вопросы, связанные с операциями над множествами и их сравнения.

Для определения
длины (числа элементов) множества используется функция len:

a={"abc", (1,2), 5, 4, True}
len(a)

Для проверки
наличия значения в множестве используется оператор in:

Он возвращает True, если значение
имеется и False в противном
случае. Или можно проверить на непринадлежность какого-либо значения:

Пересечение множеств

Для любых двух
множеств:

setA = {1,2,3,4}
setB = {3,4,5,6,7}

можно вычислять
их пересечение, то есть, находить значения, входящие в состав обоих множеств.
Это делается с помощью оператора &:

Здесь создается
новое множество с соответствующими значениями. Сами исходные множества остаются
без изменений. Мы можем сохранить ссылку на этот результат вот так:

Или, сделать
так:

это же будет
эквивалентно такой записи:

Если
пересекающихся значений нет, например, вот с таким множеством:

то результатом:

будет пустое
множество.

Этот оператор
можно заменить эквивалентным методом intersection:

setA = {1,2,3,4}
setB = {3,4,5,6,7}
setA.intersection(setB)

который
возвращает результат пересечения этих множеств. Сами же множества остаются без
изменений. То есть, его обычно используют так:

res = setA.intersection(setB)

Но если мы хотим
выполнить эквивалент вот такой операции:

то для этого
следует использовать метод intersection_update:

setA.intersection_update(setB)

Теперь множество
seta хранит
результат пересечения.

Объединение множеств

Противоположная
операция – объединение двух множеств выполняется с помощью оператора |:

setA = {1,2,3,4}
setB = {3,4,5,6,7}
setA | setB

на выходе
получим новое множество неповторяющихся значений из обоих множеств:

{1,
2, 3, 4, 5, 6, 7}

Эту же операцию
можно записать и так:

тогда на
результат объединения будет ссылаться переменная setA. Или же можно
воспользоваться методом

который
возвращает множество из объединенных значений.

Вычитания множеств

Следующая
операция – это вычитание множеств. Например, для множеств:

setA = {1,2,3,4}
setB = {3,4,5,6,7}

операция

возвратит новое
множество, в котором из множества setA будут удалены
все значения, существующие в множестве setB:

{1, 2}

Или, наоборот,
из множества setB вычесть
множество setA:

получим значения

{5, 6, 7}

из которых
исключены величины, входящие в множество setA.

Также можно
выполнять эквивалентные операции:

setA -= setB  # setA = setA - setB
setB -= setA  # setB = setB - setA

В этом случае
переменные setA и setB будут ссылаться
на соответствующие результаты вычитаний.

Следующая
операция симметричная разность на выходе дает такое множество:

setA = {1,2,3,4}; setB = {3,4,5,6,7}
setA ^ setB

то есть,
множество, составленное из значений, не входящих одновременно в оба множества. В
данном случае получим результат:

{1, 2, 5, 6, 7}

Сравнение множеств

Множества можно
сравнивать между собой:

На равенство

В данном случае
получим False, т.к. множества
не равны. Они считаются равными, если все элементы, входящие в одно множество,
также принадлежат другому множеству и мощности этих множеств равны (то есть они
содержат одинаковое число элементов). Например, такие:

setA = {7,6,5,4,3}; setB = {3,4,5,6,7}

тогда оператор

вернет значение True. Как видите,
порядок элементов в множествах не играет роли при их сравнении.

На неравенство

Противоположное
сравнение на неравенство записывается так:

и возвращает True, если множества
не равны и False, если равны.

На больше, меньше

В Python операторы <,
> применительно к множествам, по сути, определяют вхождение или не вхождение
одного множества в другое. Математически, одно множество принадлежит (входит)
другому, если все элементы первого множества принадлежат элементам второго
множества:

Например,
возьмем множества

setA = {7,6,5,4,3}; setB = {3,4,5}

тогда операция

вернет True, а операция

значение False. Но, если хотя
бы один элемент множества setB не будет принадлежать множеству setA:

то обе операции
вернут False.

Для равных
множеств

setA = {7,6,5,4,3}; setB = {3,4,5,6,7}

обе операции
также вернут False. Но вот такие
операторы:

setA <= setB
setA >= setB

вернут True.

Это основные
операции работы над множествами. В качестве самостоятельного задания напишите
программу, которая из введенного с клавиатуры текста определяет число
уникальных слов. Для простоты можно полагать, что слова разделяются пробелом
или символом переноса строки ‘\n’.





Python 3: множества — set

На этом занятии поговорим о новом типе данных в Python – множестве (set). По
определению:

Множество (set) – это
неупорядоченная коллекция уникальных элементов.

То есть
коллекция, в которой отсутствуют дублирующие значения. Для создания
множества используется следующий синтаксис:

{значение1,
значение2, …, значениеN}

Например:

Выведем в
консоль эту коллекцию и ее тип:

Увидим:

{1, 2, 3, ‘hello’} <class ‘set’>

Это объявление
очень похоже на словарь. Только в словаре мы помимо значений еще указывали
ключи. Здесь же ключей нет – только значения. Причем, если мы попробуем
добавить туда вот такие повторяющиеся значения:

a={1,2,3,"hello", 2,3, "hello"}

то они будут
проигнорированы:

{1, 2, 3, ‘hello’}

И это ключевая
особенность работы этой коллекции: она автоматически отбрасывает все дубли.

В качестве
значений множества можно использовать любой неизменяемый тип: числа, строки,
кортежи. Например:

a={1,1,"hi","hi",("a","b"), ("a","b")}

получим результат:

{‘hi’, 1, (‘a’, ‘b’)}

Также множества
можно создавать с помощью специальной функции set:

или, указать в
качестве аргумента любой итерируемый объект:

b=set("hello world!")
b=set([1,1,2,3,5,3,2,1])

или даже функцию range:

Обратите
внимание, если попытаться создать пустое множество вот так:

то получим не
пустое множество, а пустой словарь! Пустое множество создается именно с помощью
функции set:

Как можно
использовать множества в программах? Например, если нам нужно из списка удалить
все дубли:

мы можем его
сначала превратить в множество из уникальных значений:

а, затем,
обратно в список, используя функцию list:

Видите, как эту
операцию можно просто реализовать на Python. Причем, две
последние операции можно объединить в одну вот так:

Элементы
множества можно обходить с помощью оператора цикла for:

setA = {7,6,5,4,3}
for x in setA:
   print(x)

В результате,
все значения множества будут выведены в консоль. Причем, мы можем перебирать
именно значения множеств, индексов у этих элементов нет, т.к. множество – это
неупорядоченная коллекция. И вот такая операция

приведет к
ошибке.

Методы добавления/удаления элементов в множестве

Для добавления
элемента в множество используется метод add:

И, так как
множества – это изменяемый тип данных, то этот метод сразу добавит этот
элемент, если такого еще нет. То есть, если мы попробуем добавить 7 еще раз:

то множество не
изменится.

Если необходимо
в множество добавить сразу несколько значений, то для этого можно
воспользоваться методом update:

b.update(["a", "b", (1,2)])

В качестве
аргумента мы должны указать итерируемый объект, например, список, значения
которого и будут добавлены в множество, разумеется, с проверкой их
уникальности. Или, так:

Строка – это
тоже итерируемый объект, и ее уникальные символы будут добавлены в множество. И
так далее, в качестве аргумента метода update можно указывать
любой перебираемый объект.

Для удаления
элемента по значению используется метод discard:

Если еще раз
попытаться удалить двойку:

то ничего не
произойдет и множество не изменится.

Другой метод для
удаления элемента по значению – remove:

но при повторном
таком вызове:

возникнет
ошибка, т.к. значение 4 в множестве уже нет. То есть, данный метод возвращает
ошибку при попытке удаления несуществующего значения. Это единственное отличие
в работе этих двух методов.

Также удалять
элементы можно и с помощью метода pop:

При этом он
возвращает удаляемое значение, а сам удаляемый элемент оказывается, в общем-то,
случайным, т.к. множество – это неупорядоченный список. Если вызвать этот метод
для пустого множества, то возникнет ошибка:

Наконец, если
нужно просто удалить все элементы из множества, то используется метод:

На следующем занятии мы продолжим рассматривать множества и поговорим об операциях над них, а также о возможности их сравнения.

Множества Python | Python

Множество — это неупорядоченный набор элементов. Каждый элемент уникален (не имеет дубликатов) и должен быть неизменным (его нельзя изменить). Но само множество можно изменять: добавлять или удалять элементы из него.

Множество создается размещением с помощью функции set(). При этом элементы экранируются фигурными скобками и разделяются запятыми.

Множество может содержать любое количество элементов. Они могут быть различных типов. Но множество не может содержать изменяемый элемент, такой как список или словарь.

# множество целых чисел
my_set = {1, 2, 3}
print(my_set)

# множество значений разных типов
my_set = {1.0, "Hello", (1, 2, 3)}
print(my_set)

Другие примеры:

# множество не содержит дубликатов
# Вывод: {1, 2, 3, 4}
my_set = {1,2,3,4,3,2}
print(my_set)

# множество не может содержать изменяемых значений
# здесь [3, 4] - это изменяемый список
# Если вы раскомментируете строку #12,
# это приведет к ошибке.
# TypeError: unhashable type: 'list'

#my_set = {1, 2, [3, 4]}

# мы можем создать множество из этого списка
# Вывод: {1, 2, 3}
my_set = set([1,2,3,2])
print(my_set)

Создать пустое множество сложнее. Пустые фигурные скобки {} создадут пустой словарь Python. Чтобы создать множество без элементов, нужно вызвать функцию set() без аргументов.

# инициализируем a с помощью {}
a = {}

# проверяем тип данных a
# Вывод: <class 'dict'>
print(type(a))

# инициализируем a с помощью set()
a = set()

# проверяем тип данных a
# Вывод: <class 'set'>
print(type(a))

Множества могут быть изменены. Но элементы в них неупорядоченные, поэтому индексирование не имеет смысла.

Нельзя получить доступ или изменить элемент множества, используя для этого индексацию или срез. Множество их не поддерживает.

Можно добавить один элемент, используя метод add(), несколько — используя метод update(). Он может принимать в качестве аргумента кортежи, списки, строки или другие множества. Во всех случаях дубликаты невозможны.

# инициализируем my_set
my_set = {1,3}
print(my_set)

# если вы раскомментируете строку 9,
# то получите ошибку
# TypeError: 'set' object does not support indexing

#my_set[0]

# добавление элемента
# Вывод: {1, 2, 3}
my_set.add(2)
print(my_set)

# добавление нескольких элементов
# Вывод: {1, 2, 3, 4}
my_set.update([2,3,4])
print(my_set)

# добавление списка и множества
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}
my_set.update([4,5], {1,6,8})
print(my_set)

Результат работы программы:

{1, 3}
{1, 2, 3}
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}

Это можно сделать с помощью методов discard() и remove(). Различие между ними состоит в том, что при использовании discard(), если элемент не существует во множестве, оно остается неизменным. А метод remove() выдаст ошибку.

Следующий пример иллюстрирует это.

# инициализируем my_set
my_set = {1, 3, 4, 5, 6}
print(my_set)

# удаляем элемент
# Вывод: {1, 3, 5, 6}
my_set.discard(4)
print(my_set)

# удаляем элемент
# Вывод: {1, 3, 5}
my_set.remove(6)
print(my_set)

# удаляем элемент,
# который отсутствует в my_set
# Вывод: {1, 3, 5}
my_set.discard(2)
print(my_set)

# удаляем элемент,
# который отсутствует в my_set
# Если вы раскомментируете строку 27,
# то получите ошибку.
# Вывод: KeyError: 2

#my_set.remove(2) 

Точно так же можно удалить и вернуть элемент, используя метод pop(). Но нет способа определить, какой элемент будет извлечен.

Мы также можем удалить все элементы из множества, используя метод clear().

# инициализируем my_set
# Вывод: множество уникальных элементов
my_set = set("HelloWorld")
print(my_set)

# извлекаем элемент
# Вывод: случайный элемент
print(my_set.pop())

# извлекаем еще один элемент
# Вывод: случайный элемент
my_set.pop()
print(my_set)

# очищаем my_set
#Вывод: set()
my_set.clear()
print(my_set)

Множества могут использоваться для выполнения математических операций: объединение, пересечение и симметричная разница.

Рассмотрим следующие два множества:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

Объединение A и B — это множество всех элементов из обоих множеств.

Объединение  осуществляется с помощью оператора |. Эту же операцию можно осуществить с помощью метода union().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор |
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(A | B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию union
>>> A.union(B)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

# используем функцию union для B
>>> B.union(A)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Пересечение A и B – операция получения набора элементов, которые являются общими для обоих множеств.

Пересечение осуществляется с помощью оператора &. Эту же операцию можно произвести с помощью метода intersection().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор &
# Вывод: {4, 5}
print(A & B) 

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию intersection для A
>>> A.intersection(B)
{4, 5}

# используем функцию intersection для B
>>> B.intersection(A)
{4, 5}

Разница A и B (A — B) – операция получения множества элементов, которые принадлежат только  A, но не принадлежат B. Точно так же,  B — A представляет собой множество элементов принадлежащих B , но не принадлежащих А.

Разница определяется с помощью оператора -. или метода difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор - для A
# Вывод: {1, 2, 3}
print(A - B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию difference для A
>>> A.difference(B)
{1, 2, 3}

# используем оператор - для B
>>> B - A
{8, 6, 7}

# используем функцию difference для B
>>> B.difference(A)
{8, 6, 7}

Симметричная разница A и B — это множество элементов в A и B, за исключением тех, которые являются общими для обоих множеств. Она определяется с помощью оператора ^ или метода symmetric_difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор ^
# Вывод: {1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(A ^ B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию symmetric_difference для A
>>> A.symmetric_difference(B)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

# используем функцию symmetric_difference для B
>>> B.symmetric_difference(A)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Список всех методов, которые доступны для работы с объектами множеств.

Методы множеств Python
Метод Описание
add() Добавляет элемент во множество.
clear() Удаляет все элементы из множества.
copy() Возвращает копию множества.
difference() Возвращает разницу двух или более множеств в качестве нового множества.
difference_update() Удаляет все элементы другого множества из заданного множества.
discard() Удаляет элемент из множества, если он содержится в нем.
intersection() Возвращает пересечение двух множеств в качестве нового множества.
intersection_update() Обновляет множество пересечением с другим множеством.
isdisjoint() Возвращает значение True,   если два множества имеют нулевое пересечение.
issubset() Возвращает значение  True,  если другое множество содержит это множество.
issuperset() Возвращает значение True,  если это множество содержит другое множество.
pop() Удаляет и возвращает произвольный элемент множество. Выдает KeyError,  если множество пусто.
remove() Удаляет элемент из набора. Если элемент не является членом множества, выдает KeyError.
symmetric_difference() Возвращает симметричную разницу двух множеств как новое множество.
symmetric_difference_update() Обновляет множество симметричной разницей между собой и другим множеством.
union() Возвращает объединение множеств в новом наборе.
update() Обновляет множество объединением с другим множеством.

Мы можем проверить, существует ли элемент во множестве, используя ключевое слово in.

# инициализируем my_set
my_set = set("apple")

# проверяем, присутствует ли 'a'
# Вывод: True
print('a' in my_set)

# проверяем, присутствует ли 'p' 
# Вывод: False
print('p' not in my_set)

Используя цикл for, можно выполнить переборку каждого элемента во множестве.

>>> for letter in set("apple"):
...     print(letter)
...    
a
p
e
l

Встроенные функции, такие как all(), any(), enumerate(), len(), max(), min(), sorted(), sum() , используются с множеством для выполнения различных задач.

Встроенные функции для работы с множествами
Функция Описание
all() Возвращает значение True, если все элементы множества являются true (или если множество пусто).
any() Возвращает значение True, если какой-либо элемент множества является true. Если множество пусто, возвращает значение False.
enumerate() Возвращает пронумерованный объект. Содержит индекс и значение всех элементов множества в виде пары.
len() Возвращает длину (количество элементов) множества.
max() Возвращает наибольший элемент во множестве.
min() Возвращает наименьший элемент во множестве.
sorted() Возвращает новый отсортированный список, состоящий из элементов множества (не сортирует само множество).
sum() Возвращает сумму всех элементов множества.

Frozenset — это новый класс, который имеет характеристики множества. Но его элементы не могут быть изменены после назначения. В то время как кортежи представляют собой неизменяемые списки, Frozensets являются неизменяемыми множествами.

Frozenset может быть создан с помощью функции frozenset(). Этот тип данных поддерживает такие методы, как copy(), difference(), intersection(), isdisjoint(), issubset(), issuperset(), symmetric_difference() и union(). Но он не поддерживает методы добавления или удаления элементов.

# инициализируем A и B
A = frozenset([1, 2, 3, 4])
B = frozenset([3, 4, 5, 6]) 

Протестируйте эти примеры.

>>> A.isdisjoint(B)
False
>>> A.difference(B)
frozenset({1, 2})
>>> A | B
frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6})
>>> A.add(3)
...
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

Данная публикация представляет собой перевод статьи «Python Sets» , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

телеграм канал. Подпишись, будет полезно!

Python | Множества

Множества

Последнее обновление: 21.06.2017

Множество (set) представляют еще один вид набора элементов. Для определения множества используются фигурные скобки, в которых перечисляются элементы:


users = {"Tom","Bob","Alice", "Tom"}
print(users)	# {"Tom","Bob","Alice"}

Обратите внимание, что несмотря на то, что функция print вывела один раз элемент «Tom», хотя в определении множества этот элемент содержится два раза.
Все потому что множество содержит только уникальные значения.

Также для определения множества может применяться функция set(), в которую передается список или кортеж элементов:

users3 = set(["Mike", "Bill", "Ted"])

Функцию set удобно применять для создания пустого множества:


users = set()

Для получения длины множества применяется встроенная функция len():


users = {"Tom","Bob","Alice"}
print(len(users)}	# 3

Добавление элементов

Для добавления одиночного элемента вызывается метод add():


users = set()
users.add("Sam")
print(users)

Удаление элементов

Для удаления одного элемента вызывается метод remove(), в который передается удаляемый элемент. Но следует учитывать, что если
такого элемента не окажется в множестве, то будет сгенерирована ошибка. Поэтому перед удалением следует проверять на наличие элемента с помощью оператора in:


users = {"Tom", "Bob", "Alice"}

user = "Tom"
if user in users: 
    users.remove(user)
print(users)	# {"Bob", "Alice"}

Также для удаления можно использовать метод discard(), который не будет генерировать исключения при отсутствии элемента:


user = "Tim"
users.discard(user)

Для удаления всех элементов вызывается метод clear():


users.clear()

Перебор множества

Для перебора элементов можно использовать цикл for:


users = {"Tom","Bob","Alice"}

for user in users:
    print(user)

При переборе каждый элемент помещается в переменную user.

Операции с множествами

С помощью метода copy() можно скопировать содержимое одного множества в другую переменную:


users = {"Tom","Bob","Alice"}
users3 = users.copy()

Метод union() объединяет два множества и возвращает новое множество:


users = {"Tom","Bob","Alice"}
users2 = {"Sam","Kate", "Bob"}

users3 = users.union(users2)
print(users3)   # {"Bob", "Alice", "Sam", "Kate", "Tom"}

Пересечение множеств позволяет получить только те элементы, которые есть одновременно в обоих множествах.
Метод intersection() производит операцию пересечения множеств и возвращает новое множество:


users = {"Tom","Bob","Alice"}
users2 = {"Sam","Kate", "Bob"}

users3 = users.intersection(users2)
print(users3)   # {"Bob"}

Вместо метода intersection мы могли бы использовать операцию логического умножения:


users = {"Tom","Bob","Alice"}
users2 = {"Sam","Kate", "Bob"}

print(users & users2)   # {"Bob"}

В этом случае мы получили бы тот же результат.

Еще одна операция — разность множеств возвращает те элементы, которые есть в первом множестве, но отсутствуют во втором. Для
получения разности множеств можно использовать метод difference или операцию вычитания:


users = {"Tom","Bob","Alice"}
users2 = {"Sam","Kate", "Bob"}

users3 = users.difference(users2)
print(users3)           # {"Tom", "Alice"}
print(users - users2)   # {"Tom", "Alice"}

Отношения между множествами

Метод issubset позволяет выяснить, является ли текущее множество подмножеством (то есть частью) другого множества:


users = {"Tom", "Bob", "Alice"}
superusers = {"Sam", "Tom", "Bob", "Alice", "Greg"}

print(users.issubset(superusers))   # True
print(superusers.issubset(users))   # False

Метод issuperset, наоборот, возвращает True, если текущее множество является надмножеством (то есть содержит) для другого множества:


users = {"Tom", "Bob", "Alice"}
superusers = {"Sam", "Tom", "Bob", "Alice", "Greg"}

print(users.issuperset(superusers))   # False
print(superusers.issuperset(users))   # True

frozen set

Тип frozen set является видом множеств, которое не может быть изменено. Для его создания используется функция
frozenset:

users = frozenset({"Tom", "Bob", "Alice"})

В функцию frozenset передается набор элементов — список, кортеж, другое множество.

В такое множество мы не можем добавить новые элементы, как и удалить из него уже имеющиеся. Собственно поэтому frozen set поддерживает ограниченный набор операций:

  • len(s): возвращает длину множества

  • x in s: возвращает True, если элемент x присутствует в множестве s

  • x not in s: возвращает True, если элемент x отсутствует в множестве s

  • s.issubset(t): возвращает True, если t содержит множество s

  • s.issuperset(t): возвращает True, если t содержится в множестве s

  • s.union(t)

    : возвращает объединение множеств s и t

  • s.intersection(t): возвращает пересечение множеств s и t

  • s.difference(t): возвращает разность множеств s и t

  • s.copy(): возвращает копию множества s

Множества в Python — tirinox.ru

Множество (англ. «set«) – неупорядоченная коллекция из уникальных (неповторяющихся) элементов. Элементы множества в Python должны быть немутабельны (неизменяемы), хотя само содержимое множества может меняться: можно добавлять и удалять элементы из множества.

О неизменяемых множествах написано в конце этой статьи.

CPython: внутри множества реализованы как хэш-таблицы, в которых есть только ключи без значений и добавлены некоторые оптимизации, которые используют отсутствие значений. Проверка членства выполняется за время O(1), так как поиск элементов в хэш-таблицы тоже выполняется за О(1). Если интересно, как это реализовано на С: вот ссылка.

Создание множества

Сформировать множество можно несколькими способами. Самый простой – перечислить элементы через запятую внутри фигурных скобок {}. Множество может содержать элементы разных типов, главное, чтобы они были неизменяемы. Поэтому кортеж можно поместить в множество, а список – нельзя.

>>> my_set = {1, 2, 3, 4}

>>> my_hetero_set = {"abc", 3.14, (10, 20)}  # можно с кортежем

>>> my_invalid_set = {"abc", 3.14, [10, 20]}  # нельзя со списком
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

Можно также воспользоваться встроенной функцией set, чтобы создать множество из другой коллекции: списка, кортежа или словаря. Если это будет словарь – то новое множество будет составлено только из ключей этого словаря. Можно создать множество даже из строки: будет добавлена каждая буква (но только один раз):

>>> my_set2 = set([11, 22, 33])
>>> my_set2
{33, 11, 22}

>>> my_set3 = set((1, 2, 3))
>>> my_set3
{1, 2, 3}

>>> my_set4 = set({"a": 10, "b": 20})
>>> my_set4
{'b', 'a'}

>>> my_set5 = set("hello")
>>> my_set5
{'h', 'l', 'e', 'o'}

Как создать пустое множество? {} – вернет нам пустой словарик, а не множество. Поэтому, нужно использовать set() без аргументов.

>>> is_it_a_set = {}
>>> type(is_it_a_set)
<class 'dict'>

>>> this_is_a_set = set()
>>> type(this_is_a_set)
<class 'set'>
Изменение множеств

Множества можно менять, добавляя или удаляя элементы. Так как они не упорядочены, то индексирование не имеет смысла и не поддерживается: мы не может получать доступ к элементам множества по индексу, как мы это делаем для списков и кортежей.

Добавление одного элемента выполняется методом add(). Нескольких элементов из коллекции или нескольких коллекций – методом update():

>>> my_set = {44, 55}
>>> my_set.add(50)
>>> my_set
{50, 44, 55}

>>> my_set.update([1, 2, 3])
>>> my_set
{1, 2, 3, 44, 50, 55}

>>> my_set.update([2, 3, 6], {1, 50, 60}) 
>>> my_set
{1, 2, 3, 6, 44, 50, 55, 60}

>>> my_set.update("string")
>>> my_set
{1, 2, 3, 6, 'i', 44, 'r', 50, 's', 55, 'n', 'g', 60, 't'}

Естественно, что при добавлении элементов дубликаты игнорируются.

Удаление элементов из множества

Для удаления элемента существуют методы discard() и remove(). Делают они одно и тоже, но если удаляемого элемента нет во множестве, то discard() оставит множество неизменным молча, а remove() – бросит исключение:

>>> my_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> my_set.discard(2)
>>> my_set
{1, 3, 4, 5, 6}

>>> my_set.remove(4)
>>> my_set
{1, 3, 5, 6}

>>> my_set.discard(10)
>>> my_set
{1, 3, 5, 6}

>>> my_set.remove(10)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 10

Также есть метод pop(), который берет какой-нибудь (первый попавшийся) элемент множества, удаляет его и возвращает как результат:

>>> my_set = {3, 4, 5, 6, 1, 2}
>>> my_set
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> my_set.pop()
1
>>> my_set
{2, 3, 4, 5, 6}

Наконец, очистить множество (т.е. удалить все его элементы) можно методом clear():

>>> my_set = {1, 2, 3}
>>> my_set.clear()
>>> my_set
set()
Проверка членства

Узнать есть ли элемент в множестве очень легко оператором in (или not in, если хотим убедиться в отсутствии элемента):

>>> s = {"banana", "apple"}
>>> "banana" in s
True
>>> "tomato" not in s
True

Таким образом проверяется членства одного элемента, если нужно узнать является ли одно множество подмножеством другого, то оператор in тут не подойдет:

>>> {1, 2} in {1, 2, 3}
False

Тут подойдут операторы < и >. Чтобы получить True, с «широкой» стороны оператора должно стоять множество, полностью содержащее множество, стоящее по «узкую» сторону галочки:

>>> {1, 2} < {1, 2, 3, 4}
True
>>> {5, 6, 7, 8} > {5, 8}
True
>>> {1, 2, 3} < {1, 2, 4}
False
Итерация множеств

Пробежаться по элементам множества также легко, как и по элементам других коллекций оператором for-in (порядок обхода не определен точно):

my_set = {"Moscow", "Paris", "London"}
for elem in my_set:
    print(elem)
Moscow
London
Paris

Операции над множествами

Самое интересное – проводить математические операции над множествами.

Рассмотрим два множества A и B:

A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}
Объединение

Объединение множеств – множество, в котором есть все элементы одного и другого множеств. Это коммуникативная операция (от перемены мест ничего не меняется).

В Python используется либо метод union(), либо оператор вертикальная черта «|»:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

>>> A | B
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

>>> A.union(B)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

>>> B.union(A)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
Пересечение множеств

Пересечение множеств – множество, в которое входят только общие элементы, то есть которые есть и в первом, и во втором множестве. Также коммуникативная операция.

Пересечение вычисляют методом intersection() или оператором амперсандом «&»:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

>>> A & B
{4, 5}

>>> B & A
{4, 5}

>>> A.intersection(B)
{4, 5}
Разность множеств

Разность множеств A и В – множество элементов из A, которых нет в B. Не коммуникативная операция!

Выполняется знаком минус «-» или оператором difference():

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

>>> A - B
{1, 2, 3}

>>> B - A
{8, 6, 7}

>>> A.difference(B)
{1, 2, 3}

>>> B.difference(A)
{8, 6, 7}

Как видно есть разница, в каком порядке идут операнды.

Симметричная разность

Симметричная разность – это объединение множеств за исключеним их пересечения. По другому, это сумма разностей. Это коммуникативный оператор.

Используется метод symmetric_difference() или оператор крышка «^»:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

>>> A ^ B
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

>>> B ^ A
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

>>> A.symmetric_difference(B)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Обратите внимание на эквивалентность операции определениям, которые я привел в начале этого раздела:

>>> A ^ B == (A - B) | (B - A)   # объединение простых разностей
True

>>> A ^ B == (A | B) - (A & B)   # разность объединения и пересечения
True
Прочее

Ко множествам можно применять стандартные функции all(), any(), enumerate(), len(), max(), min(), sorted(), sum(). Описания их ищите тут.

Прочие методы класса set:

copy() Возвращает копию множества
difference_update(other_set) Удаляет из этого множества все элементы, которые есть во множестве, переданным в аргументе
intersection_update(other_set) Обновляет это множество элементами из пересечения множеств
isdisjoint(other_set) Возвращает True, если множества не пересекаются
issubset(other_set) Возвращает True, если это множество является подмножеством другого
issuperset(other_set) Возвращает True, если это множество является надмножеством другого
symmetric_difference_update(other_set) Добавляет в это множество симметричную разность этого и другого множеств

Замороженное множество

Замороженное множество (frozen set) также является встроенной коллекцией в Python. Обладая характеристиками обычного множества, замороженное множество не может быть изменено после создания (подобно тому, как кортеж является неизменяемой версией списка).

Будучи изменяемыми, обычные множества являются нехешируемыми (unhashable type), а значит не могут применятся как ключи словаря или элементы других множеств.

Замороженные множества являются хэшируемыми, а значит могут быть ключами словаря и элементами других множеств.

Создаются замороженные множества функцией frozenset(), где аргументом будет другая коллекция. Примеры:

>>> A = frozenset({1, 2, 3})
>>> A
frozenset({1, 2, 3})

>>> B = frozenset(['a', 'b', 'cd'])
>>> B
frozenset({'cd', 'b', 'a'})

Над замороженными множествами можно производить все вышеописанные операции, кроме тех, что изменяют содержимое этого множества. Причем результатом логических операций будут тоже замороженные множества:

>>> A = frozenset('hello')
>>> B = frozenset('world')
>>> A | B
frozenset({'o', 'r', 'd', 'e', 'l', 'h', 'w'})
>>> A & B
frozenset({'o', 'l'})
>>> A ^ B
frozenset({'d', 'e', 'h', 'r', 'w'})

Теперь вы знаете много о множествах в Python.

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 




1 560

Словари и множества в Python и асимптотика стандартных операций

Понятие сложности алгоритмов уже было рассмотрено в первом семестре, в основном в работах, связанных с сортировками. Цель данной работы понять трудоемкость стандартных процедур в языке python а так же разобраться с думя мощными концепциями — множество(set) и словарь(dict).

Трудоемкость будет рассмотренна на примере встроенных методов и операций классов list, dict, set.

Для начала вспомним операции работы со списками.

Операция Пример Трудоемкость Замечания
Взятие индекса l[i] O(1)  
Сохранение элемента l[i] = 0 O(1)  
Длина len(l) O(1)  
Добавление в конец l.append(5) O(1)  
Извлечение с конца l.pop() O(1)  
Очистка списка l.clear() O(1) Аналогично l = []
Срез(Slice) l[a:b] O(b-a)  
Расширение l.extend(A) O(len(A)) Зависит только от длины A
Создание list(A) O(len(A)) Зависит от длины A (итерируемый объект)
Проверка ==, != l1 == l2 O(N)  
Присваивание в срез [a:b] = … O(N)  
Удаление элемента del l[i] O(N)  
Поиск элемента x (not) in l O(N) Поиск работает за O(N)
Копирование списка l.copy() O(N) То же самое что l[:], который O(N)
Удаление из списка l.remove(..) O(N)  
Извлечение элемента l.pop(i) O(N) O(N-i): l.pop(0):O(N) (см. выше)
Экстремумы min(l)/max(l) O(N) Поиск работает за O(N)
Обращение l.reverse() O(N)  
Итерирование for v in l: O(N)  
Сортировка l.sort() O(N Log N)  
Перемножение k*l O(k N) 5*l будет за O(N), len(l)*l будет O(N**2)

У разработчиков типа данных list Python было много вариантов каким сделать его во время реализации. Каждый выбор повлиял на то, как быстро список мог выполнять операции. Одно из решений было сделать список оптимальным для частых операций.

Индексирование и присваивание

Две частые операции — индексирование и присваивание на позицию индекса. В списках Python значения присваиваются и извлекаются из определенных известных мест памяти. Независимо от того, насколько велик список, индексный поиск и присвоение занимают постоянное количество времени и, таким образом их трудоемкость O(1).

Pop, Shift, Delete

Извлечение элемента(pop) из списка Python по умолчанию выполняется с конца, но, передавая индекс, вы можете получить элемент из определенной позиции. Когда pop вызывается с конца, операция имеет сложность O(1) , а вызов pop из любого места — O(n). Откуда такая разница?

Когда элемент берется из середины списка Python, все остальные элементы в списке сдвигаются на одну позицию ближе к началу. Это суровая плата за возможность брать индекс за O(1), что является более частой операцией.

По тем же причинам вставка в индекс — O(N); каждый последующий элемент должен быть сдвинут на одну позицию ближе к концу, чтобы разместить новый элемент. Неудивительно, что удаление ведет себя таким же образом.

Итерирование

Итерирование выполняется за O(N), потому что для итерации по N элементам требуется N шагов. Это также объясняет, почему оператор in, max, min в Python является O(N): чтобы определить, находится ли элемент в списке, мы должны перебирать каждый элемент.

Срезы

Чтобы получить доступ к фрагменту [a: b] списка, мы должны перебрать каждый элемент между индексами a и b. Таким образом, доступ к срезу — O(k), где k — размер среза. Удаление среза O(N) по той же причине, что удаление одного элемента — O(N): N последующих элементов должны быть смещены в сторону начала списка.

Умножение на int

Чтобы понять умножение списка на целое k, вспомним, что конкатенация выполняется за O(M), где M — длина добавленного списка. Из этого следует, что умножение списка равно O(N k), так как умножение k-размера списка N раз потребует времени k (N-1).

Разворот списка

Разворот списка — это O(N), так как мы должны переместить каждый элемент.

Упражнение №1

Допишите в следующем коде учаток функции, где repeat_count раз повторяется взятие операции pop по индексу pop_position.
Сделается чтобы если pop_position == None то брался pop() без указания индекса. Допишите код получения массивов values1, values2, values3. Покажите преподавателю получившиеся графики.

import matplotlib.pyplot as plt
import time

def get_pop_time(size, repeat_count, pop_position=None):
    '''
    size - размер списка из нулей на котором будем тестировать скорость операции pop
    repeat_count - количество повторений для усреднения
    pop_position - позиция с которой делаем pop
    '''
    l = [0] * size
    start_time = time.time()
    #
    # code here
    #
    end_time = time.time()
    return (end_time - start_time) / repeat_count

repeat_count = 1000
# code here
values1 = [get_pop_time(...) for size in range(10, 1000)]
values2 = [get_pop_time(...) for size in range(10, 1000)]
values3 = [get_pop_time(...) for size in range(10, 1000)]

plt.plot(values1, label='Pop no args')
plt.plot(values2, label

Python 3: множество — набор

На этом занятии поговорим о новом типе данных в Python — множестве (множестве). По
определению:

Множество (набор) — это
неупорядоченная коллекция уникальных элементов.

То есть
коллекция, в которой отсутствуют дублирующие значения. Для создания
много используется следующий синтаксис:

{значение1,
значение2,…, значениеN}

Например:

Выведем в
консоль эту коллекцию и ее тип:

Увидим:

{1, 2, 3, ‘привет’} <класс 'набор'>

Это объявление
очень похоже на словарь.Только в возможности мы указываем еще указывали
ключи. Здесь же ключей нет — только значения. Причем, если мы попробуем
добавить туда вот такие повторяющиеся значения:

 a = {1,2,3, "привет", 2,3, "привет"} 

то они будут
проигнорированы:

{1, 2, 3, ‘привет’}

И это ключевая
особенность работы этой коллекции: она автоматически отбрасывает все дубли.

В качестве
значений числа можно использовать любой другой тип числа, строки,
кортежи.Например:

 a = {1,1, "привет", "привет", ("a", "b"), ("a", "b")} 

получим результат:

{‘привет’, 1, (‘a’, ‘b’)}

Также множество
можно создать с помощью специальной функции set:

или, указать в
качестве аргумента любой итерируемый объект:

 b = set («привет, мир!»)
b = set ([1,1,2,3,5,3,2,1]) 

или даже функция диапазон:

Обратите внимание
внимание, если попытка создать пустое множество вот так:

то получим не
пустое множество, пустой словарь! Пустое создание создается именно с помощью
набор функций:

Как можно
использовать множество в программах? Например, если нам нужно из списка удалить
все дубли:

мы можем его
сначала превратить в множество из уникальных значений:

а« затем,
обратно в список, используя список функций:

Видите, как эту
предложить можно просто реализовать на Python.Причем, две
последние операции можно объединить в одну вот так:

элементов
много можно обойти с помощью оператора цикла для:

 setA = {7,6,5,4,3}
для x в setA:
печать (х) 

В результате,
все значения выведены в консоль. Причем, мы можем перебирать
именно значения множеств, индексов у этих элементов нет, т.к. множество — это
неупорядоченная коллекция. И вот такая операция

приведет к
ошибка.

Методы добавления / удаления элементов в множестве

Для добавления
элемент в множество используется метод add:

И, так как
множества — это изменяемый тип данных, этот метод сразу добавит этот метод
элемент, если такого еще нет. То есть, если мы попробуем добавить 7 еще раз:

то множество не
изменится.

Если необходимо
в множество добавить сразу несколько значений, то для этого можно
воспользоваться методом обновления:

 г.update (["a", "b", (1,2)]) 

В качестве
аргумента мы должны указать итерируемый объект, например, список, значения
которого и будут добавлены в множество, разумеется, с проверкой их
уникальности. Или, так:

Строка — это
тоже итерируемый объект, и его уникальные символы будут добавлены в множество. И
так далее, в качестве аргумента метода обновления можно указать
любой перебираемый объект.

Для удаления
элемента по значению используется метод discard:

Если еще раз
попытка удалить двойку:

то ничего не
произойдет и множество не изменится.

Другой метод для
удаление элемента по значению — удалить:

но при повторном
такой вызове:

возникнет
ошибка, т.к. значение 4 в множестве уже нет. То есть, данный метод возвращает
ошибку при попытке удаления несуществующего значения. Это единственное отличие
в работе этих двух методов.

Также удалять
элементы можно и с помощью метода pop:

При этом он
возвращает удаляемое значение, а сам удаляемый элемент оказывается, в общем-то,
случайным, т.к. множество — это неупорядоченный список. Если вызвать этот метод
для пустого множества, то возникнет ошибка:

Наконец, если
нужно просто удалить все элементы из множества, то используется метод:

На следующем занятии мы продолжим рассматривать последовательность и поговорим об операциях над ними, а также возможности их сравнения.

.

Python | метод set ()

Набор , термин в математике для выполнения, состоит из отдельного языка, также расширен на его языке Python и может быть легко сделан с помощью set ().

Метод set () используется для преобразования любого повторяемого элемента в отдельный элемент и отсортированную последовательность повторяемых элементов, обычно называемую Set.

Синтаксис: набор (итерация)

Параметры: Любая итеративная последовательность, такая как список, кортеж или словарь.

Возвращает: Пустой набор, если ни один элемент не передан. Отсортированный, неповторяющийся элемент, итерация изменен как переданный в качестве аргумента

Код № 1: Демонстрация набора () со списком и кортежем

lis1 = [ 3 , , , 1 , 4 , 5 ]

tup1 = ( 3 , 000 , 000 , 4 , 5 )

print ( "Список до преобразования:" + 9 lis0009 str

) print ( "Кортеж перед преобразованием:" + str (tup1))

print ( "Список после преобразования:" + str ( set (lis1)))

print ( tuple после преобразования: " + str ( set (tup1)))

Выход:

Список до преобразования: [3, 4, 1, 4, 5]
Кортеж до преобразования: (3, 4, 1, 4, 5)
Список после преобразования: {1, 3, 4, 5}
Кортеж после преобразования: {1, 3, 4, 5}
 

Свойства множества ()

  • Параметры не переданы для создания пустого набора
  • Словарь также можно создать с помощью набора, но после преобразования остаются только ключи, значения теряются.

Код № 2: Демонстрация работы набора на основе

dic1 = { 4 : 000000000000000000 : 'для' , 3 : 'geeks' }

распечатать ( : : "+ " перед преобразованием словаря str (dic1))

print ( "Словарь после преобразования:" + str ( ) набор

Выход:

Словарь перед преобразованием: {1: "для", 3: "гики", 4: "гики"}
Словарь после преобразования: {1, 3, 4}
 

Рекомендуемые посты:

Питон | метод set ()

0.00 (0%) 0 голосов

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2022 © Все права защищены. Карта сайта