Wprowadzenie do zestawów Python

W tym artykule omówimy zestawy w Pythonie. Python jest bardzo wszechstronnym językiem i szybko staje się jednym z podstawowych języków w dziedzinie nauki o danych, ponieważ łatwo jest go czytać i pisać, a także opiera się na koncepcji OOP. Zestaw jest nieuporządkowaną kolekcją reprezentowaną przez nawiasy klamrowe w języku Python. Nieuporządkowane tutaj oznacza, że ​​nie masz pewności, w jakiej kolejności pojawią się elementy. Zestaw różni się od listy tym, że może przechowywać tylko unikatowe elementy i nie powielać elementów.

Składnia:

Jak ogólnie w Pythonie, składnia jest na ogół łatwa. Składnia zestawu python jest następująca:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print(firstset)

Tutaj pierwszy zestaw jest nazwą zmiennej, w której zestaw jest przechowywany. Nawiasy klamrowe () reprezentują zestaw, a ponieważ dodajemy wartości ciągów, więc wymagane są podwójne / pojedyncze odwrócone przecinki. Wartości w zestawie są oddzielone przecinkami. Teraz, odkąd widzieliśmy składnię zestawu z przykładem w Pythonie. Omówmy teraz różne metody stosowane w zestawach Python.

Różne metody w zestawach Python

Przyjrzyjmy się różnym metodom obecnym jako wbudowany Python dla zestawów.

1. add (): jak sama nazwa wskazuje, służy do dodawania nowego elementu w zestawie. Oznacza to, że zwiększasz liczbę elementów w zestawie o jeden. Tutaj jedną bardzo ważną wiedzą o zestawie, o której należy pamiętać, jest to, że element jest dodawany tylko wtedy, gdy nie jest już obecny w zestawie zasobów, nie przyjmuje duplikatów elementów. Metoda add również nie zwraca żadnej wartości. Zróbmy przykład.

Kod:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.add("Sepoy")
print("The new word is", firstset)
#to check duplicate property of Set
firstset.add("Sepoy")
print("The new word is", firstset)

Teraz poniższy zrzut ekranu stanowi wynik działania kodu, który jest uruchamiany w programie Jupyter Notebook.

Jeśli zobaczysz wynik za pierwszym razem, gdy zostanie użyta funkcja add (), dodaje element, a rozmiar zestawu jest zwiększany o jeden, jak pokazano podczas wykonywania pierwszej instrukcji print, ale za drugim razem, gdy używamy metody add () aby dodać ten sam element (sepoy), jak za pierwszym razem, podczas wykonywania instrukcji print widzimy, że wyświetlane są te same elementy bez wzrostu wielkości zestawu, co oznacza, że ​​zestaw nie przyjmuje żadnych duplikatów.

2. clear (): Jak sama nazwa wskazuje, usuwa wszystkie elementy ze zbioru. Nie pobiera żadnego parametru ani nie zwraca żadnej wartości. Musimy po prostu wywołać metodę clear i wykonać ją. Spójrzmy na przykład:

Kod:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print("Before clear", firstset)
firstset.clear()
print("After clear", firstset)

Spójrzmy na wynik po wykonaniu tego samego kodu w Notatniku jupyter.

Tak więc powyższy zrzut ekranu pokazuje, że zanim wykonaliśmy metodę clear, lista została wydrukowana z elementami, a następnie, gdy wykonaliśmy metodę clear (), wszystkie elementy zostały usunięte i pozostaje nam pusty zestaw.

3. copy (): Ta metoda służy do utworzenia płytkiej kopii zestawu. Termin płytka kopia oznacza, że ​​jeśli dodasz nowe elementy do zestawu lub usuniesz elementy ze zbioru, oryginalny zestaw się nie zmieni. Jest to podstawowa zaleta korzystania z funkcji kopiowania. Zobaczymy przykład, aby zrozumieć koncepcję płytkiej kopii.

Kod:

originalset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
copiedset = originalset.copy()
print("originalset:: ", originalset)
print("copiedset:: ", copiedset)
# modify the copiedset to check shallow copy feature
copiedset.add("Rocky")
print("originalset:: ", originalset)
print("copiedset:: ", copiedset)

Teraz sprawdźmy dane wyjściowe w Jupyter Notebook.

Jak widać, kiedy dodawaliśmy funkcję dodawania nowego elementu do skopiowanego zestawu, skopiowany zestaw został zmodyfikowany, ale oryginalny zestaw pozostał taki sam.

4. różnica (): Jest to bardzo ważna wstawka funkcji. Ta funkcja zwraca zestaw, który jest różnicą między dwoma zestawami. Należy pamiętać, że tutaj różnica nie oznacza odejmowania, ponieważ tutaj jest różnica między liczbą elementów w dwóch zestawach, a nie wartościami elementów. Tutaj na przykład zestaw A1 - zestaw A2 oznacza, że ​​zwraca zestaw z elementami obecnymi w A1, ale nie w A2 i odwrotnie w przypadku zestawu A2 - zestaw A1 (obecny w A2, ale nie w A1). To samo zostanie wyjaśnione poniżej za pomocą przykładu.

Kod:

A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
print(A1.difference(A2))
print(A2.difference(A1))

Teraz spójrzmy na dane wyjściowe przedstawione na zrzucie ekranu poniżej.

Teraz na powyższym zrzucie ekranu, jeśli przyjrzysz się uważnie, istnieje różnica między pierwszym a drugim rezultatem. W pierwszym wyniku pokazano elementy, które są w A, ale nie w B, natomiast w drugim wyniku pokazano elementy obecne w B, ale nie w A.

5. intersection (): To bardzo różni się od poprzedniego zestawu wbudowanego w metodę. W tym przypadku tylko elementy, które są wspólne w obu zestawach lub w wielu zestawach (w przypadku więcej niż dwóch zestawów) są zwracane w postaci zestawu. Przejdźmy teraz do przykładu.

Kod:

A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.intersection(A2, A3))

Jak widać, te trzy zestawy miały tylko dwa wspólne elementy, które są 24 i 35. Stąd po wykonaniu kodu zwrócił zestaw zawierający tylko 24 i 35.

6. union (): Jest to funkcja, która zwraca zestaw wszystkich elementów oryginalnego zestawu, a także określonych zestawów. Ponieważ zwraca zestaw, więc wszystkie elementy będą miały tylko jeden wygląd. Jeśli dwa zestawy zawierają tę samą wartość, element pojawi się tylko raz.

Kod:

A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.union(A2, A3))

Na powyższym zrzucie ekranu widać wynik działania kodu. Jeśli przyjrzysz się uważnie, znajdziesz wszystkie wartości z A1 i wszystkie unikalne wartości z pozostałych dwóch zestawów.

7. issubset (): Ta funkcja zwraca wartości logiczne, które są prawdziwe lub fałszywe. Jeśli wszystkie elementy jednego zestawu są obecne w innym zestawie, wówczas zwraca true, w przeciwnym razie false. Zobaczymy przykład tego samego, aby lepiej zrozumieć.

Kod:

A1 =(3, 6, 8)
A2 =(45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issubset(A2))
print(A2.issubset(A1))

Jeśli zobaczysz powyższy zrzut wyjściowy, zobaczysz, że A2 ma wszystkie elementy A1, ale A1 nie ma wszystkich elementów A2. Dlatego A1 jest podzbiorem A2.

8. issuperset (): Ta funkcja zwraca wartości logiczne, które są prawdziwe lub fałszywe. Jeśli zestaw zawiera wszystkie elementy innego zestawu, ten zestaw można nazwać nadzbiorem drugiego zestawu, a wartość zwracana przez funkcję jest prawdziwa, w przeciwnym razie fałszywa. Zobaczymy przykład tego samego, aby lepiej zrozumieć.

Kod:

A1 = (3, 6, 8)
A2 = (45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issuperset(A2))
print(A2.issuperset(A1))

Jak widać z wyjściowego zrzutu ekranu, drugi zestaw A2 zawiera wszystkie elementy zestawu A1. Stąd jest nadzbiorem A1. To samo nie dotyczy A1 w odniesieniu do A2, dlatego zwraca wartość false.

9. remove (): Ta funkcja służy do usuwania elementów ze zbioru. Elementy do usunięcia są przekazywane jako argumenty. Funkcja usuwa element, jeśli jest obecny w zestawie, w przeciwnym razie zwraca błąd. Wykonamy przykład, aby to sprawdzić.

Kod:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.remove("Nilanjan")
print(firstset)
# to check error
firstset.remove("Rocky")

Jeśli zobaczysz powyższy zrzut ekranu podczas wykonywania kodu, usuwa on element „Nilanjan”, ponieważ był obecny w zestawie, ale gdy próbujemy usunąć „Rocky”, daje nam błąd, ponieważ „Rocky” nie jest obecny w zestawie.

10. discard (): Ta wbudowana metoda służy również do usuwania elementów ze zbioru, ale różni się od metody usuwania, którą omówiliśmy wcześniej. Jeśli element jest obecny w zestawie, usuwa element, ale jeśli jest obecny, nie zwraca błędu i normalnie po prostu drukuje zestaw. Zobaczymy przykład tego

Kod:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.discard("Nilanjan")
print(firstset)
firstset.discard("Rocky")
print(firstset)

Jeśli zobaczymy powyższy zrzut ekranu, zobaczymy, że nawet jeśli „Rocky” nie jest obecny w zestawie, nie widzimy błędu wyświetlanego inaczej niż w przypadku metody remove, w której błąd był wyświetlany.

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy pojęcie zestawów w pythonie i różne funkcje, które mogą być używane lub stosowane w zestawach. Zestawy, jak omówiono, są ważne w Pythonie, a wbudowane metody służą do manipulowania zestawami, a także do wykonywania operacji na zestawach.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po zestawach Python. Tutaj omawiamy wprowadzenie zestawów Python, Różne metody w zestawach Python wraz ze składnią. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Tablica ciągów w Pythonie
  2. Co to jest Python
  3. NLP w Pythonie
  4. Czy Python jest językiem skryptowym?
  5. Funkcje Pythona
  6. Tablica ciągów w JavaScript
  7. Kompletny przewodnik po tablicy łańcuchów w C