Python中如何操作集合

Python中如何操作集合？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

一、集合常用方法總結

二、定義

1、語法

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
#把列表轉換為集合
>>> name_1 = set(name_1)
#轉換后，去重
>>> print(name_1,type(name_1))
{1, 2, 3, 4, 7, 8, 10} <class 'set'>

 三、關系測試

1、交集(intersection())

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#輸出結果
>>> name_1.intersection(name_2)
{8, 1, 10, 3}

2、并集(union())

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#輸出結果
>>> name_1.union(name_2)
{1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10}

 3、差集(difference())

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#輸出結果
>>> name_1.difference(name_2)
{2, 4, 7}

 特別提示：差集取的是數值在第一個集合中，但是不在第二個集合中（在我不在你）

4、issubset()

判斷一個集合是否是另一個集合的子集

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_3 = [1,2,3,4]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_3 = set(name_3)
#輸出結果
>>> name_3.issubset(name_1)
True

 5、issuperset()

判斷一個集合是否是另一個集合的父集

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_3 = [1,2,3,4]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_3 = set(name_3)
#輸出結果
>>> name_1.issuperset(name_3)
True

 6、對稱差集(symmetric_difference())

 把兩個集合沒有交集的數值取出來

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#輸出結果
>>> name_1.symmetric_difference(name_2)
{2, 4, 5, 7}

 7、isdisjoint()

判斷兩個集合是否有交集，沒有交集，則返回True

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_3 = [11]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
>>> name_3 = set(name_3)
#有交集
>>> name_1.isdisjoint(name_2)
False
#無交集
>>> name_1.isdisjoint(name_3)
True

 四、關系測試(特殊符號)

1、交集(&)

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#結果輸出
>>> name_1 & name_2
{8, 1, 10, 3}

2、并集(|)

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#結果輸出
>>> name_1 | name_2
{1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10}

 3、差集(-)

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#結果輸出
>>> name_1 - name_2
{2, 4, 7}

4、對稱差集(^)

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_2 = set(name_2)
#輸出
>>> name_1 ^ name_2
{2, 4, 5, 7}

5、是否是子集(<=)

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,10]
>>> name_3 = [1,2,3,4]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_3 = set(name_3)
#輸出
>>> name_3 <= name_1
True

6、是否是父集(>=)

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,10]
>>> name_3 = [1,2,3,4]
>>> name_1 = set(name_1)
>>> name_3 = set(name_3)
#輸出
>>> name_1 >= name_3
True

 五、基本操作

1、添加(add())

>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_2 = set(name_2)
#添加已存在，不報錯
>>> name_2.add(1)
>>> name_2
{8, 1, 10, 3, 5}
#添加不存在，添加一個新的數值
>>> name_2.add(11)
>>> name_2
{1, 3, 5, 8, 10, 11}

 2、添加多項(update())

>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_2 = set(name_2)
>>> name_2.update([12,13,14])
#輸出結果
>>> name_2
{1, 3, 5, 8, 10, 12, 13, 14}

 3、刪除(remove(),pop(),discard())

①remove()

>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_2 = set(name_2)
>>> name_2
{8, 1, 10, 3, 5}
>>> name_2.remove(1)
#輸出
>>> name_2
{8, 10, 3, 5}
#刪除不存在的元素，會報錯
>>> name_2.remove(1)
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
KeyError: 1

 特別提示：用remove刪除時，當元素不存在，會報錯

②pop()

>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_2 = set(name_2)
>>> name_2
{8, 1, 10, 3, 5}
#輸出
>>> name_2.pop()
8

 特別提示：pop是隨機刪除集合中的某個元素，并且打印

③discard()

>>> name_2 = [1,3,5,8,10]
>>> name_2 = set(name_2)
>>> name_2.discard(10)
#輸出結果
>>> name_2
{8, 1, 3, 5}
#刪除不存在元素，不報錯
>>> name_2.discard(10)

特別提示：用discard刪除不存在的元素，不會出現報錯

4、長度(len())

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_1 = set(name_1)
#結果輸出
>>> len(name_1)
7

 5、x in s

測試 x 是否是 s 的成員

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_1 = set(name_1)
#結果輸出
>>> 1 in name_1
True

 6、x not in s

測試 x 是否不是 s 的成員

>>> name_1 = [1,2,3,4,7,8,7,10]
>>> name_1 = set(name_1)
#輸出
>>> 12 not in name_1
True

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

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