Introduzione ai set di Python
In questo articolo discuteremo i set in Python. Python è un linguaggio molto versatile e sta rapidamente diventando uno dei linguaggi di riferimento nel campo della scienza dei dati in quanto è facile da leggere e scrivere e si basa anche sul concetto di OOP. Set è una raccolta non ordinata rappresentata da parentesi graffe in Python. Non ordinati qui significa che non si è sicuri in quale ordine verranno visualizzati gli articoli. Set è diverso da un elenco in cui può contenere solo elementi univoci e nessun elemento duplicato.
Sintassi:
Come in generale Python, la sintassi è generalmente semplice. La sintassi per il set python è la seguente:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print(firstset)
Qui, il primo set è il nome della variabile in cui è memorizzato il set. Le parentesi graffe () rappresentano set e poiché stiamo aggiungendo valori stringa, sono necessarie virgole doppie / singole invertite. I valori nell'insieme sono separati da virgole. Ora, poiché abbiamo visto la sintassi del set con un esempio in Python. Parliamo ora dei diversi metodi utilizzati nei set di Python.
Metodi diversi nei set di Python
Esaminiamo i diversi metodi presenti come Python integrato per i set.
1. add (): come suggerisce il nome, veniva utilizzato per aggiungere un nuovo elemento nel set. Significa che stai aumentando il numero di elementi nell'insieme di uno. Qui una conoscenza molto importante sull'insieme che deve essere tenuto presente è che l'elemento viene aggiunto solo se non è già presente nelle risorse dell'insieme non accetta elementi duplicati. Inoltre, il metodo add non restituisce alcun valore. Facciamo un esempio.
Codice:
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)
Ora lo screenshot seguente è l'output del codice quando viene eseguito su Jupyter Notebook.
Se vedi l'output la prima volta, quando viene utilizzata la funzione add () aggiunge l'elemento e la dimensione dell'insieme viene aumentata di uno come mostrato quando eseguiamo la prima istruzione di stampa ma la seconda volta quando usiamo il metodo add () per aggiungere lo stesso elemento (sepoy) come la prima volta, quando si esegue l'istruzione print vediamo che vengono visualizzati gli stessi elementi senza aumento delle dimensioni dell'insieme, il che significa che l'insieme non accetta valori duplicati.
2. clear (): come suggerisce il nome, rimuove tutti gli elementi dall'insieme. Non accetta alcun parametro né restituisce alcun valore. Non ci resta che chiamare il metodo clear ed eseguirlo. Vediamo un esempio:
Codice:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print("Before clear", firstset)
firstset.clear()
print("After clear", firstset)
Esaminiamo l'output dopo aver eseguito lo stesso codice nel Notebook jupyter.
Quindi, lo screenshot sopra mostra che prima che avessimo eseguito il metodo clear l'elenco è stato stampato con elementi e poi quando abbiamo eseguito il metodo clear () tutti gli elementi sono stati rimossi e ci rimane un set vuoto.
3. copy (): questo metodo viene utilizzato per creare una copia superficiale di un set. Il termine copia superficiale significa che se si aggiungono nuovi elementi nel set o si rimuovono elementi dal set, il set originale non cambia. È il vantaggio fondamentale dell'utilizzo della funzione di copia. Vedremo un esempio per comprendere il concetto di copia superficiale.
Codice:
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)
Ora controlliamo l'output in Notebook Jupyter.
Come puoi vedere quando usavamo la funzione per aggiungere un nuovo elemento nel set copiato, il set copiato veniva modificato ma il set originale rimaneva sempre lo stesso.
4. differenza (): questa è una funzione molto importante inserita. Questa funzione restituisce un set che è la differenza tra due set. Tieni presente che qui differenza non significa sottrazione perché qui è la differenza tra il numero di elementi in due insiemi e non i valori degli elementi. Qui ad esempio il set A1 - set A2 significa che restituisce un set con elementi presenti in A1 ma non in A2 e viceversa nel caso del set A2 - set A1 (presente in A2 ma non in A1). Lo stesso verrà spiegato di seguito con l'aiuto di un esempio.
Codice:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
print(A1.difference(A2))
print(A2.difference(A1))
Ora diamo un'occhiata all'output fornito nello screenshot qui sotto.
Ora, nello screenshot sopra, se guardi attentamente c'è una differenza tra il primo e il secondo risultato. Nel primo risultato, sono mostrati gli elementi che sono in A ma non in B mentre nel secondo risultato sono mostrati elementi presenti in B ma non in A.
5. intersection (): è molto diverso dal set incorporato del metodo precedente. In questo caso, vengono restituiti solo gli elementi comuni in entrambi i set o in più set (nel caso di più di due set) sotto forma di un set. Ora facciamo un esempio.
Codice:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.intersection(A2, A3))
Come puoi vedere, i tre set avevano solo due elementi in comune che sono 24 e 35. Quindi, eseguendo il codice, ha restituito un set contenente solo 24 e 35.
6. union (): è una funzione che restituisce un set con tutti gli elementi del set originale e anche i set specificati. Dal momento che restituisce un set in modo che tutti gli elementi abbiano un solo aspetto. Se due set contengono lo stesso valore, l'elemento verrà visualizzato una sola volta.
Codice:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.union(A2, A3))
Nella schermata sopra, puoi vedere l'output del codice durante l'esecuzione. Se osservi attentamente troverai tutti i valori di A1 e tutti i valori univoci delle altre due serie.
7. issubset (): questa funzione restituisce valori booleani veri o falsi. Se tutti gli elementi di un set sono presenti in un altro set, allora restituisce true, altrimenti false. Vedremo un esempio dello stesso per capire meglio.
Codice:
A1 =(3, 6, 8)
A2 =(45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issubset(A2))
print(A2.issubset(A1))
Se vedi lo screenshot di output sopra puoi vedere che A2 ha tutti gli elementi di A1 ma A1 non ha tutti gli elementi di A2. Quindi A1 è un sottoinsieme di A2.
8. issuperset (): questa funzione restituisce valori booleani veri o falsi. Se un set contiene tutti gli elementi di un altro set, quel set può essere chiamato un superset dell'altro set e il valore restituito dalla funzione è vero, altrimenti falso. Vedremo un esempio dello stesso per capire meglio.
Codice:
A1 = (3, 6, 8)
A2 = (45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issuperset(A2))
print(A2.issuperset(A1))
Come puoi vedere dallo screenshot dell'output, che il secondo set A2 contiene tutti gli elementi del set A1. Quindi è un superset di A1. Lo stesso non vale per A1 rispetto ad A2, quindi restituisce false.
9. remove (): questa funzione viene utilizzata per rimuovere elementi dall'insieme. Gli elementi da rimuovere vengono passati come argomenti. La funzione rimuove l'elemento se è presente nell'insieme, altrimenti restituisce un errore. Eseguiremo un esempio per verificarlo.
Codice:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.remove("Nilanjan")
print(firstset)
# to check error
firstset.remove("Rocky")
Se vedi lo screenshot sopra quando il codice viene eseguito, rimuove l'elemento "Nilanjan" come era presente nel set ma quando proviamo a rimuovere "Rocky" ci dà un errore in quanto "Rocky" non è presente nel set.
10. discard (): questo metodo integrato viene utilizzato anche per rimuovere elementi dall'insieme ma è diverso dal metodo di rimozione di cui abbiamo discusso in precedenza. Se l'elemento è presente nel set rimuove l'elemento ma se è presente non restituisce alcun errore e normalmente stampa solo il set. Vedremo un esempio di questo
Codice:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.discard("Nilanjan")
print(firstset)
firstset.discard("Rocky")
print(firstset)
Se vediamo lo screenshot sopra possiamo vedere che anche se “Rocky” non è presente nel set non vediamo alcun errore essere visualizzato a differenza del caso del metodo di rimozione in cui è stato visualizzato un errore.
Conclusione
Abbiamo discusso in questo articolo il concetto di set in python e le diverse funzioni che possono essere utilizzate o applicate in set. Gli insiemi, come discusso, sono importanti in Python e i metodi integrati sono usati per manipolare gli insiemi e anche per eseguire operazioni con insiemi.
Articoli consigliati
Questa è una guida ai set di Python. Qui discutiamo dell'introduzione dei set Python, Metodi diversi nei set Python insieme alla sintassi. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più–
- Array di stringhe in Python
- Che cos'è Python
- PNL in Python
- Python è un linguaggio di scripting?
- Funzionalità di Python
- Array di stringhe in JavaScript
- Guida completa alla matrice di stringhe in C