Introduktion til Python-sæt
I denne artikel skal vi diskutere sæt i Python. Python er et meget alsidigt sprog, og det er hurtigt ved at blive et af de gå til sprog inden for datavidenskab, da det er let at forstå læse og skrive og også baseret på OOPs-konceptet. Sæt er en uordnet samling, der er repræsenteret ved krøllede parenteser i Python. Uordnet her betyder, at du ikke er sikker i hvilken rækkefølge elementerne vises. Sæt er forskelligt fra en liste, at det kun kan gemme unikke elementer og ingen duplikatelementer.
Syntaks:
Som i generelt python er syntaksen generelt let. Syntaks for pythonsæt er som følger:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print(firstset)
Her er det første sæt det variabelnavn, som sættet er gemt i. De krøllede seler () repræsenterer sæt, og da vi tilføjer strengværdier, kræves dobbelt / enkelt inverterede kommaer. Værdierne i sættet adskilles med kommaer. Nu, da vi har set syntaks for sæt med et eksempel i Python. Lad os nu diskutere de forskellige metoder, der bruges i Python-sæt.
Forskellige metoder i Python-sæt
Lad os gennemgå de forskellige metoder, der findes som indbygget Python for Sets.
1. tilføj (): Som navnet antyder, bruges det til at tilføje et nyt element i sættet. Det betyder, at du øger antallet af elementer i sættet med et. Her en meget vigtig viden om sæt, der skal huskes, er, at elementet kun tilføjes, hvis det ikke allerede er til stede i det sæt aktiver ikke tager duplikatelementer. Tilføjelsesmetoden returnerer heller ingen værdi. Lad os gøre et eksempel.
Kode:
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)
Nu er skærmbilledet nedenfor output af koden, når den køres på Jupyter Notebook.
Hvis du ser output første gang, når add () -funktionen bruges, tilføjes elementet, og størrelsen på sættet øges med en, som vist, når vi udfører den første udskrivning, men anden gang når vi bruger add () -metoden for at tilføje det samme element (sepoy) som første gang, når vi udfører udskrivningssætningen, ser vi de samme elementer vises uden stigning i størrelsen på sættet, hvilket betyder, at sættet ikke tager duplikatværdier.
2. clear (): Som navnet antyder, fjerner alle elementerne fra sættet. Den tager hverken nogen parameter eller returnerer nogen værdi. Vi er bare nødt til at kalde den klare metode og udføre den. Lad os se på et eksempel:
Kode:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print("Before clear", firstset)
firstset.clear()
print("After clear", firstset)
Lad os se på output efter at have udført den samme kode i jupyter Notebook.
Så ovenstående skærmbillede viser, at før vi havde udført den klare metode, blev listen udskrevet med elementer, og når vi udførte den rene () -metode, blev alle elementerne fjernet, og vi har et tomt sæt.
3. kopi (): Denne metode bruges til at oprette en lav kopi af et sæt. Udtrykket lav kopi betyder, at hvis du tilføjer nye elementer i sættet eller fjerner elementer fra sættet, ændres det originale sæt ikke. Det er den grundlæggende fordel ved at bruge kopifunktionen. Vi vil se et eksempel på forståelse af det lave kopibegreb.
Kode:
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)
Lad os nu kontrollere output i Jupyter Notebook.
Som du kan se, at når vi plejede at tilføje funktion til at tilføje et nyt element i det kopierede sæt, blev det kopierede sæt ændret, men det originale sæt forblev stadig det samme.
4. forskel (): Dette er en meget vigtig funktion indsat. Denne funktion returnerer et sæt, der er forskellen mellem to sæt. Husk, at her betyder forskel ikke subtraktion, for her er det forskellen mellem antallet af elementer i to sæt og ikke værdierne for elementer. Her betyder for eksempel sæt A1 - sæt A2, at det returnerer et sæt med elementer, der er til stede i A1, men ikke i A2, og vice versa i tilfælde af sæt A2 - sæt A1 (findes i A2, men ikke i A1). Det samme vil blive forklaret nedenfor ved hjælp af et eksempel.
Kode:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
print(A1.difference(A2))
print(A2.difference(A1))
Lad os nu se på output, der leveres i skærmbilledet nedenfor.
I ovenstående skærmbillede, hvis du ser nøje, er der en forskel mellem det første og det andet resultat. I det første resultat vises det elementerne, der er i A, men ikke i B, mens det i det andet resultat er vist elementer, der er til stede i B, men ikke i A.
5. skæringspunkt (): Det er meget anderledes end det foregående indbyggede sæt. I dette tilfælde returneres kun de elementer, der er fælles i begge sæt eller i flere sæt (i tilfælde af mere end to sæt) i form af et sæt. Lad os nu gennemgå et eksempel.
Kode:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.intersection(A2, A3))
Som du kan se, at de tre sæt kun havde to elementer til fælles, som er 24 og 35. Ved udførelsen af koden returneres det derfor et sæt, der kun indeholdt 24 og 35.
6. union (): Det er en funktion, der returnerer et sæt med alle elementer i det originale sæt og også de specificerede sæt. Da det returnerer et sæt, så har alle elementerne kun et udseende. Hvis to sæt indeholder den samme værdi, vises elementet kun én gang.
Kode:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.union(A2, A3))
I ovenstående skærmbillede kan du se output af koden ved udførelse. Hvis du ser nøje på, finder du alle værdier fra A1 og alle unikke værdier fra de to andre sæt.
7. issubset (): Denne funktion returnerer booleske værdier, der er rigtige eller forkerte. Hvis alle elementerne i et sæt er til stede i et andet sæt, returnerer det sandt ellers falsk. Vi vil se et eksempel på det samme for at forstå bedre.
Kode:
A1 =(3, 6, 8)
A2 =(45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issubset(A2))
print(A2.issubset(A1))
Hvis du ser ovenstående outputskærmbillede, kan du se, at A2 har alle elementerne i A1, men A1 ikke har alle elementerne i A2. Derfor er A1 en undergruppe af A2.
8. issuperset (): Denne funktion returnerer booleske værdier, der er rigtige eller forkerte. Hvis et sæt indeholder alle elementer i et andet sæt, kan dette sæt kaldes et supersæt for det andet sæt, og værdien, der returneres af funktionen, er sandt ellers falsk. Vi vil se et eksempel på det samme for at forstå bedre.
Kode:
A1 = (3, 6, 8)
A2 = (45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issuperset(A2))
print(A2.issuperset(A1))
Som du kan se fra output-skærmbillede, at det andet sæt A2 indeholder alle elementer i sæt A1. Derfor er det et supersæt af A1. Det samme er ikke tilfældet for A1 med hensyn til A2, hvorfor det returnerer falsk.
9. fjern (): Denne funktion bruges til at fjerne elementer fra sættet. Elementerne, der skal fjernes, sendes som argumenter. Funktionen fjerner elementet, hvis det findes i sættet, ellers returnerer det en fejl. Vi udfører et eksempel for at kontrollere dette.
Kode:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.remove("Nilanjan")
print(firstset)
# to check error
firstset.remove("Rocky")
Hvis du ser skærmbilledet ovenfor, når koden udføres, fjerner det elementet "Nilanjan", som det var til stede i sættet, men når vi prøver at fjerne "Rocky", giver det os en fejl, da "Rocky" ikke er til stede i sættet.
10. kassér (): Denne indbyggede metode bruges også til at fjerne elementer fra sættet, men den adskiller sig fra fjernelsesmetoden, som vi diskuterede tidligere. Hvis elementet er til stede i sættet, fjerner det elementet, men hvis det er til stede, returnerer det ingen fejl og udskriver normalt kun sættet. Vi vil se et eksempel på dette
Kode:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.discard("Nilanjan")
print(firstset)
firstset.discard("Rocky")
print(firstset)
Hvis vi ser ovenstående skærmbillede, kan vi se, at selvom “Rocky” ikke er til stede i sættet, ser vi ingen fejl vises i modsætning til i tilfælde af fjernelsesmetode, hvor en fejl blev vist.
Konklusion
Vi har diskuteret i denne artikel begrebet sæt i python og de forskellige funktioner, der kan bruges eller anvendes i sæt. Sæt, som diskuteret, er vigtige i python, og de indbyggede metoder bruges til at manipulere sætene og også til at udføre operationer med sæt.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Python-sæt. Her diskuterer vi introduktionen af Python-sæt, forskellige metoder i Python-sæt sammen med Syntax. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere–
- String Array i Python
- Hvad er Python
- NLP i Python
- Er Python et scriptingsprog?
- Python-funktioner
- String Array i JavaScript
- Komplet guide til strenge-array i C.