Как найти количество элементов множества питон

Операция len(sets) вернет количество элементов в множестве sets (кардинальное число множества sets).

Эта операция поддерживается как неизменяемыми frozenset, так изменяемыми множествами set.

>>> x = {'july', 'aug', 'june', 'jan', 
         'may', 'march', 'dec', 'feb', 
         'oct', 'sep', 'nov', 'apr'}
>>> len(x)
# 12

>>> x = frozenset({0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 9})
>>> len(x)
# 8

Содержание:развернуть

  • Назначение в Python
  • Особенности set
  • Работа с set-ами
  • Создание

  • Пересечение

  • Добавление элемента

  • Удаление и очистка

  • Перебор элементов

  • Принадлежность объекта set-у

  • Сортировка множеств

  • Длина множества

  • Операции на множествах
  • Объединение

  • Пересечение

  • Разность множеств

  • Симметрическая разность

  • isdisjoint()

  • issubset()

  • issuperset()

  • update()

  • intersection_update()

  • difference_update()

  • symmetric_difference_update()

  • Свойства методов и операторов
  • Преобразования
  • Конвертация строки во множество

  • Конвертация списка во множество

  • Frozenset

Множество — интуитивно понятный математический термин, который часто используется в обыденной речи и означает набор или совокупность неких элементов, что обладают каким-то общим свойством.

Не слишком строгое определение множества, однако, с ним возникали проблемы даже у великих математиков.

В широком смысле, элементами множеств могут быть даже нематериальные вещи: чётные числа, несданные задачи по термодинамике, алгоритмы сортировки, любимые фильмы Юлии и Алексея и даже мысли об эклерах.

🐱 Возьмите в руки кота. Взяли? Хорошо. Теперь множество котов в ваших руках насчитывает ровно один мурлыкающий элемент. Если же пушистику вдруг не понравится, что вы его тискаете, и он выскочит из рук, то элементов внутри множества не останется. Множество, в котором нет ни одного элемента, называется пустым. Но что же там в Python?

Назначение в Python

Множества (set) в питоне появились не сразу, и здесь они представлены как неупорядоченные коллекции уникальных и неизменяемых объектов. Коллекции, которые не являются ни последовательностями (как списки), ни отображениями (как словари). Хотя с последними у множеств много общего.

Можно сказать, что set напоминает словарь, в котором ключи не имеют соответствующих им значений

Множества:

  • Дают возможность быстро удалять дубликаты, поскольку, по определению, могут содержать только уникальные элементы;
  • Позволяют, в отличие от других коллекций, выполнять над собой ряд математических операций, таких как объединение, пересечение и разность множеств;

Пример set-ов в Python:

# множество натуральных чисел от 1 до 10
natural_num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

# множество персонажей Братства Кольца
the_fellowship_of_the_ring_set = {'Гэндальф', 'Арагорн', 'Фродо', 'Сэм', 'Боромир', 'Леголас', 'Гимли', 'Мерри', 'Пиппин'}

# множество приближений math.sqrt(2)
sqrt_approximation_set = {1.4142135623, 1.414213562, 1.41421356, 1.4142135, 1.414213}

# множество результатов какого-то голосования
vote_result_set = {('P', 76.69), ('G', 11.77), ('J', 5.65), ('S', 1.68), ('Y', 1.05), ('T', 0.76), ('S', 0.68), ('B', 0.65)}

Особенности set

Одно из основных свойств множеств заключается в уникальности каждого из их элементов. Посмотрим, что получится, если сформировать set из строчки с заведомо повторяющимися символами:

strange_app = set('TikTok')
print(strange_app)

> {'o', 'T', 'i', 'k'}

Из результата были удалены дублирующиеся в слове ‘TikTok’ символы. Так множества в очередной раз доказали, что содержат в себе только уникальные элементы.

👉 Немаловажным является и тот факт, что при литеральном объявлении, итерируемые объекты сохраняют свою структуру.

pangram = {'съешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю'}
print(pangram)
> {'съешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю'}

Для сравнения:

pangram_second = set('съешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю')
print(pangram_ second)
# попить чаю с функцией set(), к сожалению, не выйдет
> {'щ', 'ь', 'э', 'н', 'з', 'с', 'м', ' ', 'р', 'о', 'ю', 'ш', 'ё', 'к', 'у', 'е', 'л', 'в', 'г', 'ы', 'ъ', 'х', 'ж', 'ц', 'п', 'и', ',', 'ч', 'а', 'т', 'й', 'ф', 'д', 'я', 'б'}

Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:

we_are_the_py_objects = {None, True, 42, 3.14, 'Force', ('Dark Side', 'Light Side')}
print(we_are_the_py_objects)

> {True, 3.14, ('Dark Side', 'Light Side'), 42, 'Force', None}

Здесь нет никакого противоречия с математической дефиницией, так как все составляющие we_are_the_py_objects имеют вполне конкретное общее свойство, являясь объектами языка Питон.

Но не стоит забывать и внутреннее определение set-ов. Важно помнить, что list-ы и dict-ы не подходят на роль элементов множества, из-за своей изменяемой природы.

glados = {['Great cake']}
print(glados)

> Traceback (most recent call last):
glados = {['Great cake']}
TypeError: unhashable type: 'list'

Функция set(), тем не менее, корректно обрабатывает случаи, когда ей на вход подаются списки или словари.

# словарь будет преобразован во множество его ключей, значения отбрасываются
some_dict = {'key_one': 'val_one', 'key_two': 'val_two'}
some_set = set(some_dict)
print(some_set)

> {'key_one', 'key_two'}

# элементы списка преобразуются в элементы множества, дубликаты удаляются
card_suit = ['heart', 'diamond', 'club', 'spade', 'spade']
suit_set = set(card_suit)
print(suit_set)

> {'club', 'diamond', 'spade', 'heart'}

Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.

tricky_list = [{'jocker': 'black'}, {'jocker': 'red'}]
sad_set = set(tricky_list)
print(sad_set)

> Traceback (most recent call last):
sad_set = set(tricky_list)
TypeError: unhashable type: 'dict'

Работа с set-ами

Создание

Объявим Python-множество S. Существует два способа это сделать:

Способ №1. Воспользовавшись литералом:

S = {'1', '2', '3'}
print(S)

> {'1', '2', '3'}

print(type(S))

> <class 'set'>

Способ №2. Применив встроенную функцию set():

Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:

# объявим список L
L = ['1', '2', '3']
# и предоставим его в set()
S_2 = set(L)
print(S_2)
# так как set — коллекция неупорядоченная, то результат вывода может отличаться
> {'1', '2', '3'}

print(type(S_2))

> <class 'set'>

👉 Замечание: пустое множество создаётся исключительно через set()

empty_set = set()
print(empty_set)
> set()

print(type(empty_set))
> <class 'set'>

Если же сделать так:

another_empty_set = {}
print(another_empty_set)
> {}

print(type(another_empty_set))
> <class 'dict'>

То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:

maybe_empty_set = {''}
print(maybe_empty_set)
> {''}

print(type(maybe_empty_set))
> <class 'set'>

То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента — этой самой пустой строки.

# количество элементов множества
print(len(maybe_empty_set))

> 1

Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:

true_or_false = set()
print(bool(true_or_false))

> False

Пересечение

В программировании нередки задачи, в которых требуется найти совпадающие элементы двух коллекций. Классическое решение основано на цикле for, но нас интересует другое — то, что строится на использовании set-ов.

# пусть есть два списка, и нужно отыскать и вывести их одинаковые компоненты
unbreakable_diamond = ['Jotaro', 'Josuke', 'Koichi']
golden_wind = ['Jotaro', 'Koichi', 'Giorno']
# & - здесь оператор пересечения
overlap = set(unbreakable_diamond) & set(golden_wind)
print(overlap)

> {'Jotaro', 'Koichi'}

Добавление элемента

Для добавления нового элемента в существующий набор используем метод add(x).

stats = {1.65, 2.33, 5.0}
stats.add(14.7)
print(stats)

> {1.65, 2.33, 5.0, 14.7}

Если среди исходных объектов, составляющих set, “x” уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.

big_cats = {'tiger', 'liger', 'lion', 'cheetah', 'leopard', 'cougar'}
big_cats.add('cheetah')
# это жестоко, но второго гепарда не появится
print(big_cats)

> {'cheetah', 'liger', 'cougar', 'lion', 'tiger', 'leopard'}

Удаление и очистка

Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу сlear():

set_with_elements = {'i am element', 'me too'}
print(set_with_elements)

> {'i am element', 'me too'}

set_with_elements.clear()
print(set_with_elements)

> set()

Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.

Способ №1. Метод remove().
Метод удаляет элемент
elem из set-а. В случае отсутствия elem в наборе интерпретатор выбрасывает исключение.

point_coord = {('x', 52.4), ('y', -5), ('z', 0.3)}
print(point_coord)

> {('y', -5), ('z', 0.3), ('x', 52.4)}

point_coord.remove(('x', 52.4))
print(point_coord)

> {('y', -5), ('z', 0.3)}

point_coord.remove(('z', 11.8))
print(point_coord)

> Traceback (most recent call last):
point_coord.remove(('z', 11.8))
KeyError: ('z', 11.8)

Способ №2. Метод discard().
Производит предельно схожую с
remove() операцию с той лишь разницей, что, в случае отсутствия элемента в коллекции, исключение не возникает:

triangle_coord = {(0, 4), (3, 0), (-3, 0)}
print(triangle_coord)

> {(3, 0), (-3, 0), (0, 4)}

triangle_coord.discard((0, 4))
print(triangle_coord)

> {(3, 0), (-3, 0)}

triangle_coord.discard((54, 55))
print(triangle_coord)

> {(3, 0), (-3, 0)}

Способ №3. Метод pop().

Удаляет и возвращает случайный элемент множества:

sweets = {'candy', 'gingerbread', 'lollipop', 'candy floss', 'sweets'}
print(sweets)
> {'lollipop', 'candy', 'sweets', 'gingerbread', 'candy floss'}

print(sweets.pop())
> lollipop

print(sweets)
> {'candy', 'sweets', 'gingerbread', 'candy floss'}

Перебор элементов

Множество, как и любую другую коллекцию, итерируем циклом for:

iterate_me = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5}
for num in iterate_me:
print(num)

>
1.1
1.4
1.3
1.2
1.5

Принадлежность объекта set-у

Оператор in даёт возможность проверить наличие элемента в наборе:

berry_club = {'Tomato', 'Currant', 'Sea buckthorn', 'Grape', 'Barberry'}
print('Tomato' in berry_club)
> True

print('Strawberry' in berry_club)
> False

Сортировка множеств

Операция сортировки отсутствует для множеств Python по определению. Множество — неупорядоченный набор. Но не нужно расстраиваться. С помощью функции sorted(), вы всегда можете получить отсортированный список:

some_digits = {1, 55, 34, 2, 12, 14, -4}
print(sorted(some_digits))
> [-4, 1, 2, 12, 14, 34, 55]

cities = {'Москва', 'Калининград', 'Новосибирск', 'Архангельск', 'Белгород', 'Хабаровск'}
print(sorted(cities))
> ['Архангельск', 'Белгород', 'Калининград', 'Москва', 'Новосибирск', 'Хабаровск']

Длина множества

Размеры определенного set-а получаем функцией len():

eng_alph = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'}
print(len(eng_alph))
> 26

Операции на множествах

Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка. Поехали.

Объединение

(оператор |, логическое ИЛИ)

Объединением двух множеств “X” и “Y” является такое третье множество “Z”, каждый элемент которого принадлежит либо множеству “X”, либо “Y”.

lang_X = {'C++', 'Perl', 'PHP'}
lang_Y = {'Java', 'C#', 'PHP', 'Python'}
lang_Z = lang_X.union(lang_Y) # или так lang_Z = lang_X | lang_Y
print(lang_Z)

> {'Java', 'C#', 'Python', 'PHP', 'C++', 'Perl'}

Пересечение

(оператор &, логическое И)

Пересечением двух множеств “A” и “B” является такое третье множество “C”, каждый элемент которого принадлежит и множеству “A”, и множеству “B”.

bats_enemies = {'Darkside', 'Jocker', 'Bane'}
sups_enemies = {'General Zod', 'Darkside', 'Lobo'}
JL_enemies = bats_enemies.intersection(sups_enemies)
# или так JL_enemies = bats_enemies & sups_enemies
print(JL_enemies)

> {'Darkside'}

Разность множеств

(оператор -)

Разностью двух множеств “O” и “P” является такое третье множество “S”, каждый элемент которого принадлежит множеству “O” и не принадлежит множеству “P”.

minuend = {23, 44, 1, 34, 98}
subtrahend = {23, 44, 1, 55, 76}
total = minuend.difference(subtrahend) # или так total = minuend - subtrahend
print(total)
> {34, 98}

Симметрическая разность

(оператор ^)

Симметрической разностью двух множеств “M” и “N” является такое третье множество “L”, каждый элемент которого принадлежит либо множеству “M”, либо “N”, но не их пересечению.

f_set = {11, 'a', 18, 'v', 65, 'g'}
s_set = {11, 'z', 32, 'v', 0, 'g'}
t_set = f_set.symmetric_difference(s_set) # или так t_set = f_set ^ s_set
print(t_set)
> {32, 0, 65, 18, 'a', 'z'}

Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.

isdisjoint()

Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:

it = {'green', 'white', 'red'}
ru = {'white', 'blue', 'red'}
ukr = {'blue', 'yellow'}

# вернет False, если множества пересекаются
print(ukr.isdisjoint(it))

> True

# и True, в противном случае
print(ru.isdisjoint(it))

> False

В Python нет оператора, который бы соответствовал этому методу.

issubset()

Показывает, является ли “I” подмножеством “J” (Метод вернет True, если все элементы “I” принадлежат “J”):

solar_system = {'Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune'}
first_three_planets = {'Mercury', 'Venus', 'Earth'}
poor_small_guy = {'Pluto'}
emptyness = set()

print(first_three_planets.issubset(solar_system))
# или так first_three_planets <= solar_system
> True

print(poor_small_guy.issubset(solar_system))
# poor_small_guy <= solar_system
> False

# как и в математике, пустое множество есть подмножество любого множества
print(emptyness.issubset(solar_system))
# emptyness <= solar_system
> True

# также любое множество является подмножеством самого себя
print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy))
# poor_small_guy <= poor_small_guy
> True

Оператор < определяет, является ли одно множество строгим подмножеством другого. В большинстве ситуаций, он ведёт себя точно так же, как и <=, кроме последнего случая. Сравниваемые наборы не должны быть идентичными. Таким образом, для данного оператора не существует соответствующего метода.

print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy))
# poor_small_guy < poor_small_guy

> False

issuperset()

Показывает, является ли “F” надмножеством “G”:

print(solar_system.issuperset(first_three_planets))
# solar_system >= first_three_planets
> True

print(poor_small_guy.issuperset(solar_system))
# poor_small_guy >= solar_system

> False

# в сердечке Плутона лишь пустота…
print(poor_small_guy.issuperset(emptyness))
# poor_small_guy >= emptyness

> True

Особенности оператора строгого надмножества > идентичны таковым у <.

print(poor_small_guy > poor_small_guy)
> False

И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.

Квартет методов, которые присваивают set-у результат его объединения с другим множеством. “Другое множество” передаётся методу в качестве аргумента.

update()

Изменяет исходное множество по объединению:

dogs_in_first_harness = {'Lessie', 'Bork', 'Spark'}
dogs_in_second_harness = {'Lucky'}
dogs_in_second_harness.update(dogs_in_first_harness)
# или так dogs_in_second_harness |= dogs_in_first_harness
print(dogs_in_second_harness)

> {'Spark', 'Bork', 'Lucky', 'Lessie'}

intersection_update()

По пересечению:

basin_measurements_west = {-8745, -9000, -7990}
basin_measurements_east = {-7990, -6934, -8100}
basin_measurements_west.intersection_update(basin_measurements_east)
# или так basin_measurements_west &= basin_measurements_east
print(basin_measurements_west)

> {-7990}

difference_update()

По разности:

prices_may = {100, 200, 125}
prices_june = {100, 200, 300}
prices_may.difference_update(prices_june) # или так prices_may -= prices_june
print(prices_may)

> {125}

symmetric_difference_update()

И, наконец, по симметрической разности:

his_bag = {'croissant', 'tea', 'cookies'}
her_bag = {'tea', 'cookies', 'chocolate', 'waffles'}
her_bag.symmetric_difference_update(his_bag)
print(her_bag) # или так her_bag ^= his_bag

> {'croissant', 'chocolate', 'waffles'}

Свойства методов и операторов

Как показано выше, данные операции, за некоторым исключением, выполнятся двумя способами: при помощи метода или соответствующего ему оператора (например union() и оператор |). Главным и основным их различием является то, что метод может принимать в качестве аргумента не только set, но и любой итерируемый объект, в то время, как оператор требует в качестве операндов наличие фактических множеств.

list_of_years = [2019, 2018, 2017]
set_of_years = {2009, 2010, 2011}
print(set_of_years.union(list_of_years))

> {2017, 2018, 2019, 2009, 2010, 2011}

print(set_of_years | list_of_years)

>
Traceback (most recent call last):>
print(set_of_years | list_of_years)
TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'set' and 'list'

Но есть и сходства. Например, важным является то, что некоторые операторы и методы позволяют совершать операции над несколькими сетами сразу:

one = set('11111')
two = set('22222')
three = set('33333')
four = set('44444')
five = set('55555')

uni_set_v1 = one.union(two, three, four, five)
print(uni_set_v1)

> {'2', '1', '5', '3', '4'}

uni_set_v2 = one | two | three | four | five
print(uni_set_v2)

> {'2', '1', '5', '3', '4'}

es1 = {11, 21, 31, 311, 3111}
es2 = {111, 211, 311, 411}
es3 = {1111, 2111, 3111, 4111}
# порядок выполнения операций слева --> направо
print(es1 - es2 - es3)

> {11, 21, 31}
print(es1.difference(es2, es3))
> {11, 21, 31}

Тем интереснее, что оператор ^ симметрической разности позволяет использовать несколько наборов, а метод symmetric_difference() — нет.

tc1 = {10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 50.5}
tc2 = {10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 500}
tc3 = {1, 50.1, 1000}

print(tc1 ^ tc2 ^ tc3) # вы же помните про порядок операций (слева-направо)?

> {1, 1000, 50.1, 50.5, 500}

print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3))

> Traceback (most recent call last):
print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3))
TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)

Преобразования

Конвертация строки во множество

Чтобы перевести строку во множество, достаточно представить её в виде литерала этого множества.

my_string = 'Lorem ipsum dolor sit amet'
sting_to_set = {my_string}
print(sting_to_set)

> {'Lorem ipsum dolor sit amet'}

Конвертация списка во множество

Со списком подобный трюк не пройдет, но здесь на помощь спешит функция set():

my_list = [2, 4, 8, 16, 32]
list_to_set = set(my_list)
print(list_to_set)

> {32, 2, 4, 8, 16}

Frozenset

Закончим статью описанием такой структуры данных, что максимально близка Python-множествам. Она называется Frozenset.

Frozen set-ы, по сути, отличаются от обычных лишь тем, что являются неизменяемым типом данных, в то время, как простой set возможно изменять.

Приведём пример:

ordinary_set = set()
frozen_set = frozenset()

print(ordinary_set == frozen_set)
> True

# на них также определены теоретико-множественные операции
print(type(ordinary_set-frozen_set))
> <class 'set'>

# отличие кроется в неизменяемости
ordinary_set.add(1)
print(ordinary_set)
> {1}

frozen_set.add(1)
> Traceback (most recent call last):
frozen_set.add(1)
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

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.

Improve Article

Save Article

Like Article

  • Read
  • Discuss
  • Improve Article

    Save Article

    Like Article

    In Python, a Set is a collection data type that is unordered and mutable. A set cannot have duplicate elements. Here, the task is to find out the number of elements present in a set. See the below examples.

    Examples:

    Input: a = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
    Output: 6
    
    Input: a = {'Geeks', 'For'}
    Output: 2
    

    The idea is use len() in Python

    Find-Length-of-set

    Example 1:

    Python3

    set1 = set()  

    set1.add(8

    set1.add(9

    set1.add((6, 7)) 

    print("The length of set is:", len(set1))

    Output:

    The length of set is: 3
    

    Example 2:

    Python3

    n = len({1, 2, 3, 4, 5})

    print("The length of set is:", n)

    Output:

    The length of set is: 5
    

    How does len() work?
    len() works in O(1) time as the set is an object and has a member to store its size. Below is description of len() from Python docs.

    Return the length (the number of items) of an object. The argument may be a sequence (such as a string, bytes, tuple, list, or range) or a collection (such as a dictionary, set, or frozen set).

    Last Updated :
    07 Jan, 2022

    Like Article

    Save Article

    Множества в Python – это структура данных, которые содержат неупорядоченные элементы. Элементы также не является индексированным. Как и список, множество позволяет внесение и удаление элементов. Однако, есть ряд особенных характеристик, которые определяют и отделяют множество от других структур данных:

    • Множество не содержит дубликаты элементов;
    • Элементы множества являются неизменными (их нельзя менять), однако само по себе множество является изменяемым, и его можно менять;
    • Так как элементы не индексируются, множества не поддерживают никаких операций среза и индексирования.

    В этой статье мы обсудим различные операции, которые можно применять на множествах в Python.

    Содержание:

    • Создание множеств
    • Доступ к элементам множеств
    • Добавление элементов во множество
    • Удаление элементов из множеств
    • Объединение множеств
    • Пересечение множеств
    • Разница множеств
    • Сравнение множеств
    • Методы множеств
    • Frozenset в Python
    • Вывод

    Создание множеств

    Существует два пути, следуя которым, мы можем создавать множества в Python.

    Есть вопросы по Python?

    На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

    Telegram Чат & Канал

    Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

    Паблик VK

    Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

    Мы можем создать множество путем передачи всех элементов множества внутри фигурных скобок {} и разделить элементы при помощи запятых (,). Множество может содержать любое количество элементов и элементы могут быть разных типов, к примеру, целые числа, строки, кортежи, и т. д. Однако, множество не поддерживает изменяемые элементы, такие как списки, словари, и так далее.

    Рассмотрим пример создания множества в Python:

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    print(num_set)

    Результат:

    Только что мы создали множество чисел. Мы также можем создать множество из строк. Например:

    string_set = {“Nicholas”, “Michelle”, “John”, “Mercy”}  

    print(string_set)

    Результат:

    {‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘John’, ‘Mercy’}

    Возможно вы обратили внимание на то, что элементы в выдаче выше находятся в другом порядке, отличном от того, как мы добавляли их в множество. Это связано с тем, что элементы множества находятся в произвольном порядке. Если вы запустите тот же код еще раз, возможно вы получите выдачу с элементами, которые каждый раз будут находиться в другом порядке.

    Мы также можем создать множество с элементами разных типов. Например:

    mixed_set = {2.0, “Nicholas”, (1, 2, 3)}  

    print(mixed_set)

    Результат:

    {2.0, ‘Nicholas’, (1, 2, 3)}

    Все элементы в упомянутом выше множестве принадлежат разным типам.

    Мы также можем создать множество из списков. Это можно сделать, вызвав встроенную функцию Python под названием set(). Например:

    num_set = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])  

    print(num_set)

    Результат:

    Как упоминалось ранее, множества не содержат дубликаты элементов. Предположим, наш список содержит дубликаты элементов, как показано ниже:

    num_set = set([1, 2, 3, 1, 2])  

    print(num_set)

    Результат:

    Множество удалило дубликаты и выдало только по одному экземпляру элементов. Это также происходит при создании множества с нуля. Например:

    num_set = {1, 2, 3, 1, 2}  

    print(num_set)

    Результат:

    И снова, множество удалило дубликаты и вернуло только один из дублируемых объектов.

    Создание пустого множества подразумевает определенную хитрость. Если вы используете пустые фигурные скобки {} в Python, вы скорее создадите пустой словарь, а не множество. Например:

    Результат:

    Как показано в выдаче, тип переменной х является словарем.

    Чтобы создать пустое множество в Python, мы должны использовать функцию set() без передачи какого-либо значения в параметрах, как показано ниже:

    Результат:

    Выдача показывает, что мы создали множество.

    Доступ к элементам множеств

    Python не предоставляет прямой способ получения значения к отдельным элементам множества. Однако, мы можем использовать цикл для итерации через все элементы множества. Например:

    months = set([“Jan”, “Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”, “July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    for m in months:  

        print(m)

    Результат:

    March  

    Feb  

    Dec  

    Jan  

    May  

    Nov  

    Oct  

    Apr  

    June  

    Aug  

    Sep  

    July

    Мы также можем проверить наличие элемента во множестве при помощи in, как показано ниже:

    months = set([“Jan”, “Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”, “July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    print(“May” in months)

    Результат:

    Код возвращает «True«, а это означает, что элемент был найден во множестве. Аналогичным образом, при поиске элемента, который отсутствует во множестве, мы получим «False«, как показано ниже:

    months = set([“Jan”, “Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”, “July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    print(“Nicholas” in months) # False

    Как и ожидалось, код вернул «False«.

    Добавление элементов во множество

    Python позволяет нам вносить новые элементы во множество при помощи функции add(). Например:

    months = set([“Jan”, “March”, “Apr”, “May”, “June”, “July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    months.add(“Feb”)

    print(months)

    Результат:

    {‘Oct’, ‘Dec’, ‘Feb’, ‘July’, ‘May’, ‘Jan’, ‘June’, ‘March’, ‘Sep’, ‘Aug’, ‘Nov’, ‘Apr’}

    Элемент «Feb» успешно внесен во множество. Если это было множество чисел, мы не можем передать новый элемент внутри скобочек, как мы делаем это для строк. Например:

    num_set = {1, 2, 3}  

    num_set.add(4)  

    print(num_set)

    Результат:

    В следующем разделе мы обсудим, как удалять элементы из множеств.

    Удаление элемента из множеств

    Python позволяет нам удалять элемент из множества, но не используя индекс, так как множество элементов не индексированы. Элементы могут быть удалены при помощи обоих методов discard() и remove().

    Помните, что метод discard() не будет выдавать ошибку, если элемент не был найден во множестве. Однако, если метод remove() используется и элемент не был найден, возникнет ошибка.

    Давайте продемонстрируем как удалять элемент при помощи метода discard():

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    num_set.discard(3)  

    print(num_set)

    Результат:

    Элемент 3 был удален из множества.

    Аналогично, метод remove() может использоваться следующим образом:

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    num_set.remove(3)  

    print(num_set)

    Результат:

    Теперь попробуем удалить элемент, которого нет во множестве. Сначала используем метод discard():

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    num_set.discard(7)  

    print(num_set)

    Результат:

    Выдача выше показывает, что никакого воздействия на множество не было оказано. Теперь посмотрим, что выйдет из использования метода remove() по аналогичному сценарию:

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    num_set.remove(7)  

    print(num_set)

    Результат:

    Traceback (most recent call last):  

      File “C:Usersadminsets.py”, line 2, in <module>

        num_set.remove(7)

    KeyError: 7

    Выдача показывает, что метод выдал ошибку KeyError, так как мы пытались удалить элемент, которого нет во множестве.

    С методом pop(), мы можем удалить и вернуть элемент. Так как элементы находятся в произвольном порядке, мы не можем утверждать или предсказать, какой элемент будет удален.

    Например:

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    print(num_set.pop())

    Результат:

    Вы можете использовать тот же метод при удалении элемента и возврате элементов, которые остаются во множестве. Например:

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    num_set.pop()  

    print(num_set)

    Результат:

    Эти элементы остаются во множестве.

    Метод Python под названием clear() поможет удалить все элементы во множестве. Например:

    num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  

    num_set.clear()  

    print(num_set)

    Результатом является пустой set() без каких-либо элементов внутри.

    Объединение множеств

    Предположим, у нас есть два множества, А и В. Объединение этих двух множеств — это множество со всеми элементами обеих множеств. Такая операция выполняется при помощи функции Python под названием union().

    Рассмотрим пример:

    months_a = set([“Jan”, “Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”])  

    months_b = set([“July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    all_months = months_a.union(months_b)  

    print(all_months)

    Результат:

    {‘Oct’, ‘Jan’, ‘Nov’, ‘May’, ‘Aug’, ‘Feb’, ‘Sep’, ‘March’, ‘Apr’, ‘Dec’, ‘June’, ‘July’}

    Объединение может состоять из более чем двух множеств, и все их элементы сложатся в одно большое множество. Например:

    x = {1, 2, 3}  

    y = {4, 5, 6}  

    z = {7, 8, 9}

    output = x.union(y, z)

    print(output)

    Результат:

    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

    При выполнении операции объединения, дубликаты игнорируются, так что только один из двух элементов дубликатов будет отображаться. Например:

    x = {1, 2, 3}  

    y = {4, 3, 6}  

    z = {7, 4, 9}

    output = x.union(y, z)

    print(output)

    Результат:

    Оператор | может также использоваться при поиске объединения двух или более множеств. Например:

    months_a = set([“Jan”,“Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”])  

    months_b = set([“July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    print(months_a | months_b)

    Результат:

    {‘Feb’, ‘Apr’, ‘Sep’, ‘Dec’, ‘Nov’, ‘June’, ‘May’, ‘Oct’, ‘Jan’, ‘July’, ‘March’, ‘Aug’}

    Если вы хотите создать объединение из более двух множеств, разделите названия множеств при помощи оператора | . Взглянем на пример:

    x = {1, 2, 3}  

    y = {4, 3, 6}  

    z = {7, 4, 9}

    print(x | y | z)

    Результат:

    Пересечение множеств

    Предположим, у вас есть два множества: А и В. Их пересечение представляет собой множество элементов, которые являются общими для А и для В.

    Операция пересечения во множествах может быть достигнута как при помощи оператора &, так и метода intersection(). Рассмотрим пример:

    x = {1, 2, 3}  

    y = {4, 3, 6}

    print(x & y) # Результат: 3

    В обеих множествах 3 является общим элементом. То же самое может быть достигнуто при использовании метода intersection():

    x = {1, 2, 3}  

    y = {4, 3, 6}

    z = x.intersection(y)  

    print(z) # Результат: 3

    В следующем разделе мы обсудим, как определить разницу между множествами.

    Разница между множествами

    Предположим, у вас есть два множества: А и В. Разница между А и В (А — В) — это множество со всеми элементами, которые содержатся в А, но не в В. Соответственно, (В — А) — это множество со всеми элементами в В, но не в А.

    КОД

    Для определения разницы между множествами в Python, мы можем использовать как функцию difference(), так и оператор — . Рассмотрим пример:

    set_a = {1, 2, 3, 4, 5}  

    set_b = {4, 5, 6, 7, 8}  

    diff_set = set_a.difference(set_b)  

    print(diff_set)

    Результат:

    В показанном выше скрипте, только первые три элемента множества set_a отсутствуют во множестве set_b, формируя нашу выдачу. Оператор минус - можно также применить для нахождения разницы между двумя множествами, как показано ниже:

    set_a = {1, 2, 3, 4, 5}  

    set_b = {4, 5, 6, 7, 8}  

    print(set_a set_b)

    Результат:

    Симметричная разница между множествами А и В — это множество с элементами, которые находятся в А и В, за исключением тех элементов, которые являются общими для обеих множеств. Это определяется использованием метода Python под названием symmetric_difference(), или оператора ^. Посмотрим на пример:

    set_a = {1, 2, 3, 4, 5}  

    set_b = {4, 5, 6, 7, 8}  

    symm_diff = set_a.symmetric_difference(set_b)  

    print(symm_diff)

    Результат:

    Симметричную разницу можно также найти следующим образом:

    set_a = {1, 2, 3, 4, 5}  

    set_b = {4, 5, 6, 7, 8}  

    print(set_a ^ set_b)

    Результат:

    Сравнение множеств

    Мы можем сравнить множества в зависимости от того, какие элементы в них содержатся. Таким образом, мы можем сказать, является ли множество родительским, или дочерним от другого множества. Результат такого сравнения будет либо True, либо False.

    Чтобы проверить, является ли множество А дочерним от В, мы можем выполнить следующую операцию:

    Чтобы узнать является ли множество В дочерним от А, мы можем выполнить следующую операцию, соответственно:

    Например:

    months_a = set([“Jan”, “Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”])  

    months_b = set([“Jan”, “Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”, “July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    subset_check = months_a <= months_b  

    superset_check = months_b >= months_a

    print(subset_check)  

    print(superset_check)

    Результат:

    Дочернее и родительское множество может также быть проверено при помощи методов issubset() и issuperset(), как показано ниже:

    months_a = set([“Jan”,“Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”])  

    months_b = set([“Jan”,“Feb”, “March”, “Apr”, “May”, “June”, “July”, “Aug”, “Sep”, “Oct”, “Nov”, “Dec”])

    subset_check = months_a.issubset(months_b)  

    superset_check = months_b.issuperset(months_a)

    print(subset_check)  

    print(superset_check)

    Результат:

    В следующем разделе мы обсудим некоторые из наиболее часто используемых методов для манипуляции множествами, предоставленных в Python, которые мы не успели упомянуть.

    Методы множеств

    Python содержит огромное количество встроенных методов, включая следующие:

    Метод copy()

    Этот метод возвращает копию множества. Например:

    string_set = {“Nicholas”, “Michelle”, “John”, “Mercy”}  

    x = string_set.copy()

    print(x)

    Результат:

    {‘John’, ‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘Mercy’}

    Выдача показывает, что х является копией множества string_set.

    Метод isdisjoint()

    Этот метод проверяет, является ли множество пересечением или нет. Если множества не содержат общих элементов, метод возвращает True, в противном случае — False. Например:

    names_a = {“Nicholas”, “Michelle”, “John”, “Mercy”}  

    names_b = {“Jeff”, “Bosco”, “Teddy”, “Milly”}

    x = names_a.isdisjoint(names_b)  

    print(x)

    Результат:

    Оба множества не имеют общих элементов, что делает выдачу True.

    Метод len()

    Этот метод возвращает длину множества, которая является общим количеством элементов во множестве. Пример:

    names_a = {“Nicholas”, “Michelle”, “John”, “Mercy”}

    print(len(names_a)) # Результат: 4

    Выдача показывает, что длина множества является 4.

    Frozenset в Python

    Frozenset (замороженное множество) – это класс с характеристиками множества, однако, как только элементы становятся назначенными, их нельзя менять. Кортежи могут рассматриваться как неизменяемые списки, в то время как frozenset-ы — как неизменные множества.

    Множества являются изменяемыми и нехешируемыми, это значит, что мы не можем использовать их как словарные ключи. Замороженные множества (frozenset) являются хешированными и могут использоваться в качестве ключей словаря.

    Для создания замороженного множества, мы используем метод frozenset(). Давайте создадим два замороженных множества, Х и Y:

    X = frozenset([1, 2, 3, 4, 5, 6])  

    Y = frozenset([4, 5, 6, 7, 8, 9])

    print(X)  

    print(Y)

    Результат:

    frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6})  

    frozenset({4, 5, 6, 7, 8, 9})

    Замороженные множества поддерживают использование множественных методов Python, таких как copy(), difference(), symmetric_difference(), isdisjoint(), issubset(), intersection(), issuperset() и union().

    Вывод

    Данная статья предоставляет подробное введение во множества языка программирования Python. Математическое определение множеств аналогично определению множеств в Python.

    Множество — это набор элементов в произвольном порядке. Само по себе, множество является изменяемым, однако его элементы являются неизменяемыми.

    Однако, мы можем добавлять и убирать элементы из множества без каких-либо проблем. В большей структур данных элементы являются индексированными. Однако, элементы множеств не являются индексированными. Это делает невозможным для нас выполнять операции, которые направлены на определенные элементы множества.

    Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

    E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md

    Образование
    Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

    • 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
    • 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

    Добавить комментарий