Множества (sets) в Python
Множества не упорядочены и имеют очень быстрое время поиска (приблизительно O(1)). Они отлично подходят для использования, когда у вас есть коллекция вещей, порядок которых не имеет значения, и вам необходим поиск по имени много раз. Если нужен поиск по индексу, то лучше рассмотреть списки для использования. Если важна упорядоченность, то также лучше рассмотреть списки.
Множества изменяемы и поэтому не могут быть хэшированы, поэтому вы не можете их использовать в качестве ключей словаря или помещать их в другие наборы или где-либо еще, где требуются хэшированые типы. В таких случаях вы может использовать неизменяемое множество frozenset . Элементы множества должны быть способны к хэшированию. Это значит, что они должны иметь корректный метод __hash__ , который совместим с __eq__ . В общем, изменяемые типы такие как list или set не способны к хэшированию и не могут быть помещены во множество. Если вы столкнулись с этой проблемой, рассмотрите использование dict и неизменяемые ключи.
Получить уникальные элементы списка
Допустим, у вас есть список ресторанов — может быть, вы читаете его из файла. Вы заботитесь об уникальных ресторанах в списке. Лучший способ получить уникальные элементы из списка — превратить его во множество:
restaurants = ["McDonald's", "Burger King", "McDonald's", "Chicken Chicken"] unique_restaurants = set(restaurants) print(unique_restaurants) >>>Out:
Обратите внимание, что набор не в том же порядке, что и исходный список; это потому , что множества являются неупорядоченными, так же , как dict .
Это может быть легко преобразован обратно в List с Python встроенный в list функций, что дает еще один список , который тот же список , как оригинал , но без дубликатов:
list(unique_restaurants) >>>Out: ['Burger King', "McDonald's", 'Chicken Chicken'] Также принято видеть это одной строкой:
# удалены все дубликаты и возвращается другой список list(set(restaurants)) Теперь любые операции, которые могут быть выполнены в исходном списке, могут быть выполнены снова.
Операции на множествах
с другими наборами
# Пересечения множеств .intersection() >>>Out: & >>>Out: # Объединение множеств .union() >>>Out: | >>>Out: # Разница множеств .difference() >>>Out: - >>>Out: # Симметрическая разность множеств .symmetric_difference() >>>Out: ^ >>>Out: # проверка суперпозиции множеств .issuperset() >>>Out: False >= >>>Out: False # проверка подмножества .issubset() >>>Out: True <= >>>Out: True # проверка непересечения .isdisjoint() >>>Out: True .isdisjoint() >>>Out: False
с отдельными элементами
# проверка наличия элемента в множестве 2 in >>>Out: True 4 in >>>Out: False 4 not in >>>Out: True # Доблавение и удаление из множества s = s.add(4) s == >>>Out: True s.discard(3) s == >>>Out: True s.discard(5) #элемента 5 нет, поэтому если его не учитывать ничего не произойдет s == >>>Out: True s.remove(2) s == >>>Out: True s.remove(2) #нельзя удалить элемент 2, т.к. его уже нет в множестве >>>Out: KeyError: 2 #Операции множества возвращают новые множества, но имеют соответствующие комбинированные операторы присваивания:
| Метод | Операция на месте | метод на месте |
|---|---|---|
| объединение | s|= t | update |
| пересечение | s &= t | intersection_update |
| разница | s -= t | difference_update |
| симметрическая разница | s ^ = t | symmetric_difference_update |
s = s.update() s == >>>Out: TrueМножество множеств
, > #приводит к ошибке >>>Out: TypeError: unhashable type: 'set'
Вместо этого используйте frozenset :
), frozenset()>
Операции над множествами с использованием методов и встроенных функций
Определим два множества a и b
a = b = a.intersection(b) >>>Out:
объединение
a.union(b) возвращает новый набор с элементами, присутствующими в любом a и b
a.union(b) >>>Out:
разница
a.difference(b) возвращает новый набор с элементами , присутствующими в , но не в a b
a.difference(b) >>>Out: b.difference(a) >>>Out:
Симметричная разница
a.symmetric_difference(b) возвращает новый набор с элементами, присутствующими в любом a или b , но не в обоих множествах
a.symmetric_difference(b) >>>Out: b.symmetric_difference(a) >>>Out:
Примечание: a.symmetric_difference(b) == b.symmetric_difference(a)
Подмножество и суперсет
c.issubset(a) проверяет, соответствует ли каждый элемент c в a
a.issuperset(c) проверяет, является ли каждый элемент c находится d a .
c = c.issubset(a) >>>Out: True a.issuperset(c) >>>Out: True Последние операции имеют эквивалентные операторы, как показано ниже:
| Метод | Оператор |
|---|---|
| a.intersection(b) | a & b |
| a.union(b) | a | b |
| a.difference(b) | a — b |
| a.symmetric_difference(b) | a ^ b |
| a.issubset(b) | a |
| a.issuperset(b) | a >= b |
Несвязные множества
Множества a и d не пересекаются, если ни один элемент a не находится также в d , и наоборот.
d = a.isdisjoint(b) # are in both sets >>>Out: False a.isdisjoint(d) >>>Out: True # это эквивалентная проверка, но менее эффективная len(a & d) == 0 >>>Out: True # еще менее эффективная a & d == set() >>>Out: True Тестирование членства
Встроенный ключевое слово in ищет вхождения
1 in a >>>Out: True 6 in a >>>Out: False длина
Встроенная функция len() возвращает количество элементов в множестве
len(a) >>>Out: 4 len(b) >>>Out: 3Множества против мультимножеств
Множества — это неупорядоченные коллекции отдельных элементов. Но иногда мы хотим работать с неупорядоченными коллекциями элементов, которые не обязательно различны и отслеживают множественность элементов.
Рассмотрим этот пример:
setA = setA >>>Out: set(['a', 'c', 'b']) При сохранении строки ‘a’ , ‘b’ , ‘b’ , ‘c’ в структуру набора данных , мы потеряли информацию о том , что ‘b’ встречается дважды. Конечно, сохранение элементов в списке сохранит эту информацию.
listA = ['a','b','b','c'] listA >>>Out: ['a', 'b', 'b', 'c'] но структура данных списка вводит дополнительный ненужный порядок, который замедляет наши вычисления.
from collections import Counter counterA = Counter(['a','b','b','c']) counterA >>>Out: Counter()Counter представляет собой словарь, где элементы хранятся в виде ключей словаря и их счетчики хранятся в виде значений словаря. И, как и все словари, это неупорядоченная коллекция.
�� Как создать множество в Питоне: пошаговое руководство с примерами и подробностями!
Чтобы создать множество в Python, вы можете использовать фигурные скобки «<>» или функцию «set()». Вот примеры: Использование фигурных скобок:
my_set =
Использование функции set():
my_set = set(["apple", "banana", "cherry"])В обоих примерах мы создаем множество с элементами «apple», «banana» и «cherry». Обратите внимание, что множество содержит уникальные значения и не сохраняет порядок элементов.
Детальный ответ
Как создать множество в Python
Множество в Python — это структура данных, которая содержит уникальные элементы без определенного порядка. В этой статье мы рассмотрим, как создать и работать с множествами в Python.
Создание множества
Для создания множества в Python используется фигурные скобки или функция set(). Рассмотрим оба варианта:
# Создание множества с использованием фигурных скобок my_set = # Создание множества с использованием функции set() my_set = set([1, 2, 3, 4, 5])
В обоих случаях мы создаем множество с числами от 1 до 5. Обратите внимание, что множество содержит только уникальные элементы, поэтому повторяющиеся значения будут автоматически удалены.
Операции со множествами
Множества поддерживают различные операции, такие как добавление элементов, удаление элементов, проверка на вхождение элемента и другие. Рассмотрим несколько примеров:
my_set = # Добавление элемента в множество my_set.add(6) # Удаление элемента из множества my_set.remove(3) # Проверка на вхождение элемента в множество if 4 in my_set: print("Число 4 присутствует в множестве")
В этом примере мы создали множество с числами от 1 до 5. Затем мы добавили число 6 в множество, удалили число 3 из множества и проверили, содержится ли число 4 в множестве. Если число 4 присутствует в множестве, будет выведено сообщение «Число 4 присутствует в множестве».
Математические операции с множествами
Множества в Python также поддерживают операции объединения, пересечения, разности и симметричной разности. Рассмотрим примеры каждой операции:
set1 = set2 = # Объединение множеств union_set = set1.union(set2) # Пересечение множеств intersection_set = set1.intersection(set2) # Разность множеств difference_set = set1.difference(set2) # Симметричная разность множеств symmetric_difference_set = set1.symmetric_difference(set2)
В этом примере у нас есть два множества: set1 и set2. Мы выполняем операции объединения, пересечения, разности и симметричной разности по этим множествам. Результат каждой операции сохраняется в соответствующей переменной.
Итерирование по множеству
Для итерирования по множеству в Python можно использовать цикл for. Каждый элемент множества будет пройден в теле цикла. Рассмотрим пример:
my_set = # Итерирование по множеству for element in my_set: print(element)
В этом примере мы итерируемся по множеству my_set и выводим каждый элемент. Результатом будет построчный вывод чисел от 1 до 5.
Преобразование списка в множество
Если у вас есть список и вы хотите преобразовать его в множество, вы можете использовать функцию set(). Это полезно, если вы хотите удалить дублирующиеся элементы из списка. Рассмотрим пример:
my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] # Преобразование списка в множество my_set = set(my_list)
В этом примере у нас есть список my_list. Мы преобразуем его в множество, используя функцию set(). Результатом будет множество без дублирующихся элементов.
Заключение
Множества в Python — это удобная структура данных для работы с уникальными элементами. В этой статье мы рассмотрели, как создавать множества, выполнять различные операции с ними и итерироваться по ним. Помните, что множества не гарантируют определенного порядка элементов, поэтому используйте их соответственно вашим потребностям.
�� Как в питоне написать множество: простое объяснение и примеры!
Множество (set) в Python — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. В этой статье мы рассмотрим, как создавать и работать с множествами в Python.
1. Создание множества
Можно создать множество в Python, перечисляя его элементы в фигурных скобках (<>). Например:
my_set =
Также можно использовать конструктор set(). Например:
my_set = set(['apple', 'banana', 'orange'])2. Операции над множеством
В Python есть различные операции, которые можно выполнять над множествами. Давайте рассмотрим некоторые из них:
2.1 Добавление элемента
Вы можете добавлять элементы в множество с помощью метода add(). Например:
my_set.add('grape')2.2 Удаление элемента
Вы можете удалять элементы из множества с помощью метода remove() или discard(). Разница между ними заключается в том, что remove() вызовет ошибку, если элемент не найден, а discard() просто не будет ничего делать. Например:
my_set.remove('banana')2.3 Проверка наличия элемента
Вы можете проверить наличие элемента в множестве с помощью оператора in. Например:
if 'apple' in my_set: print('Яблоко есть во множестве')3. Математические операции над множествами
В Python можно выполнять математические операции над множествами, такие как объединение, пересечение и разность.
3.1 Объединение
Объединение двух множеств можно выполнить с помощью оператора | или метода union(). Например:
set1 = set2 = union_set = set1 | set2 print(union_set) # Вывод:
3.2 Пересечение
Пересечение двух множеств можно выполнить с помощью оператора & или метода intersection(). Например:
set1 = set2 = intersection_set = set1 & set2 print(intersection_set) # Вывод:
3.3 Разность
Разность двух множеств можно выполнить с помощью оператора — или метода difference(). Например:
set1 = set2 = difference_set = set1 - set2 print(difference_set) # Вывод:
4. Итерация по множеству
Вы можете выполнять итерацию по элементам множества с помощью цикла for. Например:
my_set = for fruit in my_set: print(fruit)5. Пример использования множества
Давайте рассмотрим пример, где множество может быть полезным. Предположим, у вас есть список студентов, и вы хотите найти уникальные имена в этом списке. Вы можете легко выполнить это с помощью множества. Например:
students = ['John', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Alice'] unique_names = set(students) print(unique_names) # Вывод:
Заключение
Множества в Python предоставляют удобный способ работать с уникальными элементами. Вы можете создавать множества, выполнять операции добавления и удаления элементов, проверять наличие элементов, выполнять математические операции над множествами и выполнять итерацию по элементам множества. Удачи в использовании множеств в своих проектах на Python!
Множества в Python – объяснение с примерами
Если вы новичок в Python, то, скорее всего, уже сталкивались со списками. Однако слышали ли вы про множества в Python?
В этой статье мы рассмотрим, что такое множества, как их создавать и какие операции с ними можно совершать.
Что такое множества в Python?
В Python множества очень похожи на списки, за исключением того факта, что их элементы неизменяемы. Это означает, что вы не можете изменять элементы уже объявленного множества. Но добавлять и удалять элементы из множества можно.
Другими словами, множество – это изменяемая неупорядоченная группа элементов, в которой сами элементы неизменяемы.
Другой особенностью множества является то, что оно может включать в себя элементы разных типов. Это означает, что у вас в одном множестве могут быть числа, строки и и даже кортежи !
Как создать множество
Наиболее распространенный способ создания множества в Python – использование встроенной функции set() .
first_set = set((«Connor», 32, (1, 2, 3))) first_set # second_set = set(«Connor») second_set #
Вы также можете создавать множества, используя синтаксис фигурных скобок <> :
third_set = type(third_set) #
Функция set() принимает итерируемый объект и возвращает список объектов, которые будут вставлены в множество. При помощи синтаксиса <> в множество вставляются объекты, взятые в фигурные скобки.
Независимо от способа создания множества каждый его элемент должен быть неизменяемым объектом. Поэтому, если вы добавите список в множество, то столкнетесь с ошибкой, ведь списки изменяемы:
incorrect_set = # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # TypeError: unhashable type: 'list'
Как добавить или удалить элемент из множества
Мы уже знаем, что множества можно менять. Это означает, что вы можете добавлять и удалять элементы, которые принадлежат множеству.
Вот пример добавления элементов в множество с помощью функции update() .
add_set = set((1, 2, 3, 4)) add_set # add_set.update((1,)) add_set # add_set.update((«cello», «violin»)) add_set #
Но обратите внимание: если мы попытаемся добавить в множество cello — элемент, который уже есть в множестве, — ничего не поменяется:
add_set.update((«cello»,)) add_Set #
Это связано с тем, что множества в Python не могут содержать дубликатов. Итак, когда мы попытались добавить еще одну строку cello в множество, Python понял, что мы пытаемся добавить повторяющийся элемент, и не обновил набор. Это одно из ключевых отличий множества от списка.
А вот так можно удалить элементы из множества:
sub_set = add_set sub_set.remove(«violin») sub_set #
Функция remove(x) удаляет элемент x из множества. Если же элемента x нет в множестве, то функция возвращает KeyError :
sub_set.remove("guitar") # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # KeyError: 'guitar
Есть еще пара способов удалить элемент из множества:
- метод discard(x) удаляет элемент x из множества, но не возвращает никаких ошибок, если x отсутствует в множестве
- pop() удаляет и возвращает случайный элемент из множества
- метод clear() удаляет все элементы из множества
Вот несколько примеров для иллюстрации и лучшего понимания:
m_set = set((1, 2, 3, 4)) m_set.discard(5) # Цифры 5 в множестве нет, но ошибка не возникает m_set.pop() # 4 m_set # m_set.clear() m_set # set()
Операции над множествами в Python
Если вы помните основы математики в старшей школе, вы, вероятно, вспомните такие математические операции над множеством, как объединение, пересечение, разность и симметричная разность. Что ж, те же самые операции применимы и ко множествам в Python.
1. Объединение множеств
Результат объединения двух множеств – это множество всех элементов из обоих множеств без дубликатов. Для объединения множеств в Python используется метод union() или оператор | .
first_set = second_set = first_set.union(second_set) # first_set | second_set # использование оператора `|` #
2. Пересечение множеств
Результат пересечения двух множеств – это множество всех общих элементов из обоих множеств. Для получения пересечения можно использовать метод crossction() или оператор & .
first_set = second_set = first_set.intersection(second_set) # first_set & second_set # использование оператора `&` #
3. Разность множеств
Разность двух множеств – множество из всех элементов первого множества, которых нет во втором множестве. Для получения разности можно использовать метод difference() или оператор — . Чтобы было понятнее, как работает данная операция, внимательно изучите пример:
first_set = second_set = first_set.difference(second_set) # first_set — second_set # использование оператора `-` # second_set — first_set #
4. Симметричная разность
Симметричная разность двух множеств – это множество из всех элементов, имеющихся только в первом множестве и только во втором, но не в обоих сразу.
Для этой операции вы можете использовать метод symric_difference() или оператор ^ .
first_set = second_set = first_set.symmetric_difference(second_set) # first_set ^ second_set # использование оператора `^` #
Как изменить множество с помощью операций
Каждая из операций над множествами, которые мы обсуждали выше, может использоваться для изменения существующего множества в Python.
Для обновления значения переменной можно использовать расширенный синтаксис присваивания, такой как += или *= . Со множествами это тоже работает:
a = b = a.update(b) # объединение a # a &= b # пересечение a # a -= set((7, 8, 9)) # разность a # a ^= b # симметричная разность a #
Другие операции над множествами в Python
Эти операции встречаются не так часто. С их помощью можно увидеть, как множества соотносятся друг с другом. Для осуществления этих операций используются следующие методы и операторы:
- a.issubset(b) или оператор
- a.issuperset(b) или оператор >= возвращает True , если a является надмножеством b
- a.isdisjoint(b) возвращает True , если в множествах a и b нет общих элементов
Frozenset или неизменяемые множества в Python
Поскольку множества изменяемы, они не могут быть хешированы. Это означает, что вы не можете использовать их в качестве ключей словаря.
Python позволяет вам обойти это, используя вместо обычного множества frozenset . У него есть все свойства множества, за исключением того, что он неизменяемый (это означает, что добавлять или удалять элементы из frozenset нельзя). Он также является хешируемым, поэтому его можно использовать в качестве ключей к словарю.
Тип данных frozenset обладает всеми методами обычного множества (например, difference() , symric_difference() или union() ), но поскольку он неизменяемый, у него нет методов для добавления и удаления элементов.
a = frozenset((1, 2, 3, 4)) b = frozenset((3, 4, 5, 6)) a.issubset(b) # False a.update(b) # raises an error # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'update'
Использовать же неизменяемое множество в качестве ключей словаря крайне просто:
a = frozenset((1, 2, 3, 4)) b = frozenset(("w", "x", "y", "z")) d = d # ): 'hello', frozenset(): 'world'>
Заключение
Вот и все! В этой статье мы рассмотрели такой тип данных, как множества: что они собой представляют, как их создавать и как работать с ними. Также мы на примерах разобрали различные операции над множествами.
Освоив множества, вы сможете покорить большинство встроенных функций в Python. Все, что вам нужно сейчас – это практика. Удачи и успехов в написании кода!