Bevezetés a Python-készletekbe
Ebben a cikkben a készleteket fogjuk megvitatni Pythonban. A Python nagyon sokoldalú nyelv, és az adattudomány területén gyorsan az egyik legfontosabb nyelv, mivel könnyen érthető az olvasás és írás, valamint az OOP-koncepció alapján. A Set egy rendezetlen gyűjtemény, amelyet göndör zárójelek képviselnek a Python-ban. Rendezés nélkül azt jelenti, hogy nem biztos abban, hogy az elemek milyen sorrendben jelennek meg. A készlet különbözik a listától, mivel csak egyedi elemeket képes tárolni, és nem tartalmaz másolatot.
Szintaxis:
Mint az általános python, a szintaxis általában egyszerű. A python halmaz szintaxisa a következő:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print(firstset)
Az első halmaz itt a változó neve, amelyben a halmaz tárolva van. A () göndör kapcsolókészlet jelöli a beállítást, és mivel karakterláncokat adunk hozzá, ezért dupla / egyirányú fordított vesszőkre van szükség. A halmaz értékeit vesszők választják el. Most, mivel a Python-ban egy példával láttuk a halmaz szintaxisát. Most tárgyaljuk a Python-készletekben alkalmazott különféle módszereket.
Különböző módszerek a Python készletekben
Vizsgáljuk meg a bemutatott különféle módszereket, mint a beépített Python for Sets.
1. add (): Ahogy a neve is sugallja, egy új elem hozzáadásához használták a készletbe. Ez azt jelenti, hogy egy-egyre növeli az elemek számát a készletben. Itt egy nagyon fontos tudás a halmazról, amelyet szem előtt kell tartani, az, hogy az elemet csak akkor adják hozzá, ha még nem létezik a halmazban. Ne vegyen másolatot. Az add metódus sem ad vissza értéket. Tegyünk egy példát.
Kód:
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)
Az alábbi képernyőképen látható a kód kimenete, amikor a Jupyter Notebookon futtatják.
Ha először látja a kimenetet, akkor az add () függvény használatakor hozzáadja az elemet, és a halmaz méretét eggyel megnöveli, amint az az első nyomtatási nyilatkozat végrehajtásakor látható, a második pedig az add () módszer használatakor. ugyanolyan elem (sepoy) hozzáadásához, mint az első alkalommal, amikor a nyomtatási nyilatkozatot végrehajtjuk, ugyanazok az elemek jelennek meg, a készlet méretének növekedése nélkül, ami azt jelenti, hogy a halmaz nem vesz másolatot.
2. clear (): Ahogy a neve is sugallja, eltávolítja az összes elemet a készletből. Nem vesz paramétert, és semmit sem ad vissza. Csak ki kell hívnunk az egyértelmű módszert, és végre kell hajtanunk. Nézzünk meg egy példát:
Kód:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print("Before clear", firstset)
firstset.clear()
print("After clear", firstset)
Nézzük meg a kimenetet, miután végrehajtottuk ugyanazt a kódot a jupyter Notebookban.
Tehát a fenti képernyőkép azt mutatja, hogy mielőtt végrehajtanánk az egyértelmű módszert, a listát kinyomtattuk az elemekkel, majd amikor végrehajtottuk a törlés () módszert, az összes elemet eltávolítottuk, és egy üres készlet maradt.
3. copy (): Ezt a módszert egy készlet sekély másolatának létrehozására használják. A sekély másolás kifejezés azt jelenti, hogy ha új elemeket ad hozzá a készlethez, vagy eltávolítja az elemeket a készletből, az eredeti készlet nem változik. Ez a másolás funkció használatának alapvető előnye. Lesz egy példát a sekély másolás koncepció megértésére.
Kód:
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)
Most nézzük meg a Jupyter Notebook kimenetet.
Mint láthatja, amikor a funkció hozzáadásához új elemet adtunk a másolt készlethez, a másolt készlet módosult, de az eredeti készlet változatlan maradt.
4. különbség (): Ez egy nagyon fontos funkció beillesztés. Ez a funkció egy halmazt ad vissza, amely a különbség a két halmaz között. Ne feledje, hogy itt a különbség nem jelenti a kivonást, mert itt a különbség a két halmazban levő elemek száma és nem az elemek értéke között. Például az A1 halmaz - az A2 halmaz azt jelenti, hogy visszaad egy halmazt, amelyben az elemek vannak jelen az A1-ben, de nem az A2-ben, és fordítva az A2 halmaz esetén - az A1-halmaz (jelen van A2-ben, de nem az A1-ben). Ugyanezt magyarázzuk el alább egy példa segítségével.
Kód:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
print(A1.difference(A2))
print(A2.difference(A1))
Most nézzük meg az alábbi képen látható kimenetet.
A fenti képernyőképen, ha alaposan megnézed, különbség van az első és a második eredmény között. Az első eredményben megmutatjuk azokat az elemeket, amelyek A-ban vannak, de nem a B-ben, míg a második eredményben bemutatjuk azokat a elemeket, amelyek jelen vannak B-ben, de nem A-ban.
5. kereszteződés (): Nagyon különbözik az előző módszer beépített készletétől. Ebben az esetben csak azokat az elemeket adják vissza, amelyek mindkét halmazban vagy több halmazban (több mint két halmaz esetén) közösek, és mindkettőben halmazban vannak. Most nézzünk át egy példát.
Kód:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.intersection(A2, A3))
Mint láthatja, hogy a három halmaznak csak két közös eleme volt, amelyek a 24 és a 35. Ezért a kód végrehajtásakor a csak a 24. és a 35. elemet tartalmazó halmazat adott vissza.
6. union (): Ez egy olyan funkció, amely egy eredeti készlet összes elemével és a megadott halmazokkal együtt egy settet ad vissza. Mivel a készlet visszaad, így az összes elemnek csak egy megjelenése lesz. Ha két készlet ugyanazt az értéket tartalmazza, akkor az elem csak egyszer jelenik meg.
Kód:
A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.union(A2, A3))
A fenti képernyőképen láthatja a kód kiadását a végrehajtáskor. Ha alaposan megnézed, megtalálja az összes értéket az A1-ből és az összes egyedi értéket a másik két készletből.
7. issubset (): Ez a függvény igaz vagy hamis logikai értékeket ad vissza. Ha egy halmaz összes eleme van egy másik halmazban, akkor az igaz, hamis visszatér. Látni fogunk ennek egy példáját, hogy jobban megértsük.
Kód:
A1 =(3, 6, 8)
A2 =(45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issubset(A2))
print(A2.issubset(A1))
Ha a fenti kimeneti képernyőképet látja, láthatja, hogy A2 rendelkezik az A1 összes elemével, de az A1 nem rendelkezik az A2 összes elemével. Az A1 tehát az A2 részhalmaza.
8. emitperset (): Ez a függvény igaz vagy hamis logikai értékeket ad vissza. Ha egy halmaz egy másik halmaz összes elemét tartalmazza, akkor ezt a halmazt a másik halmaz szuperhalmazának lehet nevezni, és a függvény által visszaadott érték igaz, hamis. Látni fogunk ennek egy példáját, hogy jobban megértsük.
Kód:
A1 = (3, 6, 8)
A2 = (45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issuperset(A2))
print(A2.issuperset(A1))
Amint a kimeneti képernyőképről látható, hogy az A2 második halmaz az A1 halmaz összes elemét tartalmazza. Ezért az A1 szuperhalmaza. Ugyanez nem igaz az A1-re az A2 vonatkozásában, tehát hamis értéket ad vissza.
9. remove (): Ez a funkció az elemek eltávolításához szolgál a készletből. Az eltávolítandó elemek érvekként kerülnek átadásra. A funkció eltávolítja az elemet, ha az szerepel a készletben, különben hibát ad vissza. Példát készítünk ennek ellenőrzésére.
Kód:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.remove("Nilanjan")
print(firstset)
# to check error
firstset.remove("Rocky")
Ha a fenti képernyőképet látja a kód végrehajtásakor, akkor eltávolítja a „Nilanjan” elemet, ahogy az a készletben volt, de amikor megpróbáljuk eltávolítani a „Rocky” -ot, akkor hibaüzenetet ad, mivel a „Rocky” nincs jelen a készletben.
10. discard (): Ez a beépített módszer az elemek eltávolításához is használható, de különbözik a korábban tárgyalt eltávolítási módszertől. Ha az elem jelen van a készletben, az eltávolítja az elemet, de ha van, akkor nem ad vissza hibát, és általában csak a készletet kinyomtatja. Látni fogunk erre egy példát
Kód:
firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.discard("Nilanjan")
print(firstset)
firstset.discard("Rocky")
print(firstset)
Ha látjuk a fenti képernyőképet, láthatjuk, hogy annak ellenére, hogy a „Rocky” nincs jelen a készletben, nem látunk hibát, ellentétben az eltávolítási módszerrel, ahol egy hiba jelenik meg.
Következtetés
Ebben a cikkben megvitattuk a halmazok fogalmát a pythonban és a különféle funkciókat, amelyek felhasználhatók vagy alkalmazhatók a halmazokban. A halmazok, amint azt tárgyaltuk, fontosak a pythonban, és a beépített módszereket használják a halmazok manipulálására és a halmazokkal történő műveletek végrehajtására.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Python készletekhez. Itt tárgyaljuk a Python-készletek, Különböző módszerek a Python-készletekben és a Szintaxis bevezetését. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Húros tömb a Pythonban
- Mi a Python?
- NLP Pythonban
- A Python szkriptnyelv?
- Python szolgáltatások
- Karakterlánc-tömb a JavaScript-ben
- Teljes útmutató a Strings Array-hez a C-ben