作者:韩信子 @ShowMeAI
教程地址:http://www.showmeai.tech/tuto…
本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/80
申明:版权所有,转载请分割平台与作者并注明出处
1.Python 汇合
汇合(set)是一个无序的不反复元素序列。
能够应用大括号 {} 或者 set() 函数创立汇合,留神:创立一个空集合必须用 set() 而不是 {},因为 {} 是用来创立一个空字典。
创立格局:
parame = {value01,value02,...}
或者
set(value)
如下为示例代码(代码能够在在线 python3 环境中运行):
>>> company = {'Baidu', 'ShowMeAI', 'google', 'ByteDance', 'ShowMeAI', 'Taobao', 'Tencent'}
>>> print(company) # 这里演示的是去重性能
{'Baidu', 'ShowMeAI', 'google', 'ByteDance', 'Taobao', 'Tencent'}
>>> 'Baidu' in basket # 疾速判断元素是否在汇合内
True
>>> 'Meituan' in basket
False
>>> # 上面展现两个汇合间的运算.
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 汇合 a 中蕴含而汇合 b 中不蕴含的元素
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 汇合 a 或 b 中蕴含的所有元素
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 汇合 a 和 b 中都蕴含了的元素
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 不同时蕴含于 a 和 b 的元素
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
相似列表推导式,同样汇合反对汇合推导式 (Set comprehension):
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
2. 汇合的基本操作
(1)增加元素
语法格局如下:
s.add(x)
将元素 x 增加到汇合 s 中,如果元素已存在,则不进行任何操作。
>>> company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao"))
>>> company.add("Facebook")
>>> print(company)
{'Taobao', 'Facebook', 'Google', 'ShowMeAI'}
还有一个办法,也能够增加元素,且参数能够是列表,元组,字典等,语法格局如下:
s.update(x)
x 能够有多个,用逗号离开。如下为示例代码(代码能够在在线 python3 环境中运行):
>>> company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao"))
>>> company.update({"Facebook", "LinkedIn"})
>>> print(company)
{'LinkedIn', 'Google', 'ShowMeAI', 'Facebook', 'Taobao'}
>>> company.update([1,4],[5,6])
>>> print(company)
{1, 3, 4, 5, 6, 'Google', 'Taobao', 'Runoob'}
(2)移除元素
语法格局如下:
s.remove(x)
将元素 x 从汇合 s 中移除,如果元素不存在,则会产生谬误。如下为示例代码(代码能够在在线 python3 环境中运行):
>>> company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao"))
>>> company.remove("Taobao")
>>> print(company)
{'Google', 'ShowMeAI'}
>>> company.remove("Facebook") # 不存在会产生谬误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Facebook'
此外还有一个办法也是移除汇合中的元素,且如果元素不存在,不会产生谬误。格局如下所示:
s.discard(x)
>>> company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao"))
>>> company.discard("Facebook") # 不存在不会产生谬误
>>> print(company)
{'Taobao', 'Google', 'ShowMeAI'}
咱们也能够设置随机删除汇合中的一个元素,语法格局如下:
s.pop()
company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao", "Facebook"))
x = company.pop()
print(x)
输入后果:
ShowMeAI
屡次执行测试后果都不一样。
set 汇合的 pop 办法会对汇合进行无序的排列,而后将这个无序排列汇合的右面第一个元素进行删除。
(3)计算汇合元素个数
语法格局如下:
len(s)
计算汇合 s 元素个数。
company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao", "Facebook"))
print(len(company))
(4)清空集合
语法格局如下:
s.clear()
清空集合 s。
company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao", "Facebook"))
company.clear()
(5)判断元素是否在汇合中存在
语法格局如下:
x in s
判断元素 x 是否在汇合 s 中,存在返回 True,不存在返回 False。
company = set(("Google", "ShowMeAI", "Taobao", "Facebook"))
"Facebook" in company
(6)汇合内置办法残缺列表
办法 | 形容 |
---|---|
add() | 为汇合增加元素 |
clear() | 移除汇合中的所有元素 |
copy() | 拷贝一个汇合 |
difference() | 返回多个汇合的差集 |
difference_update() | 移除汇合中的元素,该元素在指定的汇合也存在。 |
discard() | 删除汇合中指定的元素 |
intersection() | 返回汇合的交加 |
intersection_update() | 返回汇合的交加。 |
isdisjoint() | 判断两个汇合是否蕴含雷同的元素,如果没有返回 True,否则返回 False。 |
issubset() | 判断指定汇合是否为该办法参数汇合的子集。 |
issuperset() | 判断该办法的参数汇合是否为指定汇合的子集 |
pop() | 随机移除元素 |
remove() | 移除指定元素 |
symmetric_difference() | 返回两个汇合中不反复的元素汇合。 |
symmetric_difference_update() | 移除以后汇合中在另外一个指定汇合雷同的元素,并将另外一个指定汇合中不同的元素插入到以后汇合中。 |
union() | 返回两个汇合的并集 |
update() | 给汇合增加元素 |
3. 视频教程
请点击到 B 站查看【双语字幕】版本
https://www.bilibili.com/vide…
材料与代码下载
本教程系列的代码能够在 ShowMeAI 对应的 github 中下载,可本地 python 环境运行,能迷信上网的宝宝也能够间接借助 google colab 一键运行与交互操作学习哦!
本教程系列波及的 Python 速查表能够在以下地址下载获取:
- Python 速查表
拓展参考资料
- Python 教程—Python3 文档
- Python 教程 - 廖雪峰的官方网站
ShowMeAI 相干文章举荐
- python 介绍
- python 装置与环境配置
- python 根底语法
- python 根底数据类型
- python 运算符
- python 条件管制与 if 语句
- python 循环语句
- python while 循环
- python for 循环
- python break 语句
- python continue 语句
- python pass 语句
- python 字符串及操作
- python 列表
- python 元组
- python 字典
- python 汇合
- python 函数
- python 迭代器与生成器
- python 数据结构
- python 模块
- python 文件读写
- python 文件与目录操作
- python 谬误与异样解决
- python 面向对象编程
- python 命名空间与作用域
- python 工夫和日期
ShowMeAI 系列教程举荐
- 图解 Python 编程:从入门到精通系列教程
- 图解数据分析:从入门到精通系列教程
- 图解 AI 数学根底:从入门到精通系列教程
- 图解大数据技术:从入门到精通系列教程