python set內置函數的具體使用
更新時間：2019年07月02日 09:56:19 作者：CHENHAOZ
這篇文章主要介紹了python set內置函數的具體使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
set集合
- 無序可變
- 由不同元素組成
- 其元素必須為可哈希的類型（通俗來說不可變類型）
集合的兩種定義方式
- 使用{} Eg：{1,2,3,4,5}
- 使用set(可迭代類型)函數 Eg：set("hello")
- * 使用frozenset()函數創(chuàng)建不可變集合
基本函數
s = set("hello")
"""
添加一個元素到集合中
"""
s.add('b')
"""
使用可迭代對象更新集合
"""
s.update([1,2,3,4])
"""
清空集合
"""
s.clear()
"""
拷貝集合（淺拷貝）返回拷貝的副本
"""
s.copy()
"""
隨機刪除一個元素
如果集合為空返回KeyError異常
"""
s = set("hello")
s.pop()
"""
刪除指定元素 沒有該元素會報錯
"""
s.remove('e')
"""
刪除指定元素 沒有不報錯
"""
s.discard('e')
集合交、并、差、交叉補
s1 = {1,2,3,4,5}
s2 = {1,2,3,6,7}
"""
交集
>>> s1.intersection(s2)
{1, 2, 3}
>>> s1&s2
{1, 2, 3}
"""
s1.intersection(s2)
s1&s2
"""
并集
>>> s1.union(s2)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
>>> s1|s2
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
"""
s1.union(s2)
s1|s2
"""
差集
>>> s1.difference(s2)
{4, 5}
>>> s1-s2
{4, 5}
"""
s1.difference(s2)
s1-s2
"""
交叉補集（取各自的不同部分）
>>> s1.symmetric_difference(s2)
{4, 5, 6, 7}
"""
s1.symmetric_difference(s2)
"""
其他update函數
"""
s1.difference_update(s2)
s1.intersection_update(s2)
s1.symmetric_difference_update(s2)
is判斷函數
s1 = {1,2,3}
s2 = {1,2}
"""
返回兩個集合是否有交集
"""
s1.isdisjoint(s2)
"""
返回s1是否為s2子集
"""
s1.issubset(s2)
"""
返回s1是否為s2父集
"""
s1.issuperset(s2)
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關文章
這篇文章主要介紹了Python繪制折線圖可視化神器pyecharts，文章圍繞主題展開詳細的內容介紹，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下2022-07-07
anaconda如何創(chuàng)建和刪除環(huán)境
這篇文章主要介紹了anaconda如何創(chuàng)建和刪除環(huán)境,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2023-04-04
本教程并未涵蓋Python語言的全部內容，只是一個入門的教程，Python有非常多的庫以及很多的功能特點需要學習，小編只是拋磚引玉，希望大家可以從中受益2018-09-09
數據分列在數據處理中很常見,數據分列一般指的都是字符串分割,本文主要介紹了pandas數據分列實現(xiàn)分割符號&固定寬度,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下2024-04-04
這篇文章主要介紹了用Python做垃圾分類的實現(xiàn)原理，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，具有一定的參考借鑒價值 ,需要的朋友可以參考下2019-07-07
python中import,from……import的使用詳解
這篇文章主要介紹了python中import,from……import的使用方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-02-02
這篇文章主要介紹了Django中間件基礎用法詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2019-07-07
這篇文章主要介紹了django實現(xiàn)將修改好的新模型寫入數據庫，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-03-03
Python初學者需要注意的事項小結(python2與python3)
這篇文章主要介紹了Python初學者需要注意的事項小結，包括了python2與python3的一些區(qū)別,需要的朋友可以參考下2018-09-09
在Python中，可以使用sklearn庫中的特征降維方法對數據進行處理。主要包括基于PCA算法的降維、基于LDA算法的降維、以及利用特征選擇方法進行降維。這些方法可以提高模型的訓練效率和預測準確率，特別是在高維數據集中具有重要的作用2023-04-04