Чем отличаются set и frozenset python
Python: Set/Frozenset (Множество)
Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.
Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.
Для множеств используются фигурные скобки, как у словарей. Достаточно перечислить элементы в скобках.
Но таким способом нельзя создать пустое множество, вместо него будет создан пустой словарь.
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set():
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно пройтись (Iterable):
Число элементов вычисляется через len().
Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.
Проверить принадлежит ли какой-либо объект множеству можно с помощью оператора in.
Множество удобно использовать для удаления повторяющихся элементов. Создадим список с элементами, которые повторяются по несколько раз и сконвертируем его во множество. На этот раз множество создадим через метод set().
Два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов, порядок этих элементов не важен. Обратите внимание, что состав множеств отличается, но тем не менее они одинаковы (см. начало статьи).
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются и пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.
Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества. Само множество является подмножеством самого себя.
Другие методы: ‘clear’ (очистка множества), ‘copy’, ‘pop’ (удаляет первый элемент из множества. Так как множества не упорядочены, нельзя точно сказать, какой элемент будет первым), ‘remove’, ‘update’, ‘__bases__’, ‘__contains__’, ‘add’, ‘difference’, ‘difference_update’, ‘discard’, ‘intersection’ (пересечение), ‘intersection_update’, ‘isdisjoint’ (истина, если set и other не имеют общих элементов), ‘issubset’, ‘issuperset’, ‘symmetric_difference’, ‘symmetric_difference_update’, ‘union’ (объединение нескольких множеств).
У множеств можно находить объединение или пересечение элементов.
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества.
Добавление элементов в множество можно рассматривать как частный случай объединения множеств за тем исключением, что добавление элементов изменяет исходное множество, а не создаёт новый объект.
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элемента из множества можно рассматривать как частный случай разности, где удаляемый элемент – это одноэлементное множество. Следует отметить, что удаление элемента, как и в аналогичном случае с добавлением элементов, изменяет исходное множество.
Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.
Как видно из примера выше, число 0 принадлежит обоим исходным множествам, и поэтому оно не входит в результирующее множество. Для операции симметрической разности, помимо оператора ^, также существует два специальных метода – symmetric_difference и symmetric_difference_update. Оба этих метода принимают iterable-объект в качестве аргумента, отличие же состоит в том, что symmetric_difference возвращает новый объект-множество, в то время как symmetric_difference_update изменяет исходное множество.
frozenset
Методы: ‘__name__’, ‘copy’, ‘__bases__’, ‘__contains__’, ‘difference’, ‘intersection’, ‘isdisjoint’, ‘issubset’, ‘issuperset’, ‘symmetric_difference’, ‘union’.
Создадим два разных типа множества, сравним их и попытаемся добавить новые элементы.
BestProg
Содержание
Поиск на других ресурсах:
Класс set используется для создания и обработки изменяемых (mutable) множеств. Класс frozenset предназначен для создания неизменяемых (immutable) или хешированных (hashable) множеств.
Все функции можно разбить на следующие категории:
Функция len() возвращает количество элементов в множестве (мощность множества). Общая форма описания функции
Пример.
Пример.
Функция union() используется для объединения множеств. Общая форма вызова функции следующая
Пример.
Функция intersection() реализует так называемое «пересечение множеств». При пересечении множеств, получается новое множество, которое содержит общие для двух множеств элементы.
Согласно документации Python общая форма функции следующая
Пример.
Функция difference() реализует разность множеств. Общая форма использования функции следующая
Функция difference() может быть заменена операцией – (минус).
Пример.
Функция symmetric_difference() реализует симметричную разность, при которой из двух множеств вычитаются общие для этих множеств элементы. Общая форма функции следующая
Пример.
Функция copy() выполняет копирование множеств. Функция не получает параметров. Функция возвращает копию множества. Общая форма функции
Пример.
Функция update() обновляет множество, добавляя к ней новые элементы. Общая форма использования функции следующая
Функция обновляет текущее множество, поэтому не вызывается в правой части оператора присваивания.
Данная функция выполняет операцию |= над множествами.
Пример.
Функция intersection_update() выполняет обновление текущего множества с помощью пересечения множеств. Общая форма использования функции следующая
Данная функция выполняет операцию &= над множествами.
Пример.
Функция difference_update() реализует обновление множества с помощью операции вычитания множеств. Общая форма использования функции
Пример.
Функция add() предназначена для добавления элемента к множеству. Общая форма использования функции следующая
здесь set – множество, к которому добавляется элемент elem. Элемент может быть любого простого типа.
Пример.
Результат выполнения программы
Функция remove() удаляет элемент из множества. Общая форма объявления функции
Пример.
Функция discard() удаляет элемент из множества, если элемент есть в этом множестве. Общая форма использования функции следующая
Пример.
Функция pop() вытягивает элемент из множества. Функция возвращает извлеченный элемент. Общая форма использования функции
Пример.
Результат выполнения программы
Функция clear() удаляет все элементы из множества. Общая форма использования функции следующая
здесь set – множество, из которого удаляются элементы.
set и frozenset() в Python
Автор: Кольцов Д · Опубликовано 17.11.2020 · Обновлено 17.11.2020
Встроенная функция set() создает набор в Python.
set() принимает единственный необязательный параметр:
Пример: Создание наборов из строки, кортежа, списка и диапазона
Примечание. Мы не можем создавать пустые наборы, используя синтаксис <>, поскольку он создает пустой словарь. Чтобы создать пустой набор, мы используем set().
Пример 2: Создание наборов из другого набора, словаря и frozenset набора
Пример 3: Создание set() для настраиваемого итерируемого объекта
Функция frozenset() возвращает неизменяемый объект frozenset, инициализированный элементами из данного итеративного объекта.
frozenset набор — это просто неизменная версия объекта набора Python. Хотя элементы набора можно изменить в любое время, элементы замороженного набора остаются неизменными после создания.
Благодаря этому такие наборы можно использовать как ключи в Словаре или как элементы другого набора. Но, как и набор, он не упорядочен (элементы могут быть установлены по любому индексу).
Функция frozenset() принимает единственный параметр:
Функция возвращает неизменяемый Frozenset, инициализированный элементами из заданного итеративного объекта.
Если параметры не переданы, возвращается пустой Frozenset.
Пример 1
Пример 2: frozenset() для словаря
Когда вы используете словарь как итерацию для замороженного набора, для создания набора нужны только ключи словаря.
Операции
Как и обычные наборы, frozenset может также выполнять различные операции, такие как копирование, различие, пересечение, симметричное_различие и объединение.
Точно так же доступны другие методы набора, такие как isdisjoint, issubset и Issueperset.
Множества в Python (set, frozenset)
Множество — интуитивно понятный математический термин, который часто используется в обыденной речи и означает набор или совокупность неких элементов, что обладают каким-то общим свойством.
Не слишком строгое определение множества, однако, с ним возникали проблемы даже у великих математиков.
В широком смысле, элементами множеств могут быть даже нематериальные вещи: чётные числа, несданные задачи по термодинамике, алгоритмы сортировки, любимые фильмы Юлии и Алексея и даже мысли об эклерах.
🐱 Возьмите в руки кота. Взяли? Хорошо. Теперь множество котов в ваших руках насчитывает ровно один мурлыкающий элемент. Если же пушистику вдруг не понравится, что вы его тискаете, и он выскочит из рук, то элементов внутри множества не останется. Множество, в котором нет ни одного элемента, называется пустым. Но что же там в Python?
Назначение в Python
Множества (set) в питоне появились не сразу, и здесь они представлены как неупорядоченные коллекции уникальных и неизменяемых объектов. Коллекции, которые не являются ни последовательностями (как списки), ни отображениями (как словари). Хотя с последними у множеств много общего.
Можно сказать, что set напоминает словарь, в котором ключи не имеют соответствующих им значений
Пример set-ов в Python:
# множество натуральных чисел от 1 до 10 natural_num_set = <1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10># множество персонажей Братства Кольца the_fellowship_of_the_ring_set = <'Гэндальф', 'Арагорн', 'Фродо', 'Сэм', 'Боромир', 'Леголас', 'Гимли', 'Мерри', 'Пиппин'># множество приближений math.sqrt(2) sqrt_approximation_set = <1.4142135623, 1.414213562, 1.41421356, 1.4142135, 1.414213># множество результатов какого-то голосования vote_result_set =
Особенности set
Одно из основных свойств множеств заключается в уникальности каждого из их элементов. Посмотрим, что получится, если сформировать set из строчки с заведомо повторяющимися символами:
strange_app = set(‘TikTok’) print(strange_app) >
Из результата были удалены дублирующиеся в слове ‘TikTok’ символы. Так множества в очередной раз доказали, что содержат в себе только уникальные элементы.
👉 Немаловажным является и тот факт, что при литеральном объявлении, итерируемые объекты сохраняют свою структуру.
pangram_second = set(‘съешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю’) print(pangram_ second) # попить чаю с функцией set(), к сожалению, не выйдет >
Отдельное python множество может включать в себя объекты разных типов:
Здесь нет никакого противоречия с математической дефиницией, так как все составляющие we_are_the_py_objects имеют вполне конкретное общее свойство, являясь объектами языка Питон.
Но не стоит забывать и внутреннее определение set-ов. Важно помнить, что list-ы и dict-ы не подходят на роль элементов множества, из-за своей изменяемой природы.
glados = <['Great cake']>print(glados) > Traceback (most recent call last): glados = <['Great cake']>TypeError: unhashable type: ‘list’
# словарь будет преобразован во множество его ключей, значения отбрасываются some_dict = <'key_one': 'val_one', 'key_two': 'val_two'>some_set = set(some_dict) print(some_set) > <'key_one', 'key_two'># элементы списка преобразуются в элементы множества, дубликаты удаляются card_suit = [‘heart’, ‘diamond’, ‘club’, ‘spade’, ‘spade’] suit_set = set(card_suit) print(suit_set) >
Однако в списках не должно быть вложенных изменяемых элементов.
tricky_list = [<'jocker': 'black'>, <'jocker': 'red'>] sad_set = set(tricky_list) print(sad_set) > Traceback (most recent call last): sad_set = set(tricky_list) TypeError: unhashable type: ‘dict’
Работа с set-ами
Создание
Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:
# объявим список L L = [‘1’, ‘2’, ‘3’] # и предоставим его в set() S_2 = set(L) print(S_2) # так как set — коллекция неупорядоченная, то результат вывода может отличаться > <'1', '2', '3'>print(type(S_2)) >
👉 Замечание: пустое множество создаётся исключительно через set()
empty_set = set() print(empty_set) > set() print(type(empty_set)) >
Если же сделать так:
another_empty_set = <> print(another_empty_set) > <> print(type(another_empty_set)) >
То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:
maybe_empty_set = <''>print(maybe_empty_set) > <''>print(type(maybe_empty_set)) >
То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента — этой самой пустой строки.
# количество элементов множества print(len(maybe_empty_set)) > 1
Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:
true_or_false = set() print(bool(true_or_false)) > False
Пересечение
Добавление элемента
stats = <1.65, 2.33, 5.0>stats.add(14.7) print(stats) >
Если среди исходных объектов, составляющих set, «x» уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.
big_cats = <'tiger', 'liger', 'lion', 'cheetah', 'leopard', 'cougar'>big_cats.add(‘cheetah’) # это жестоко, но второго гепарда не появится print(big_cats) >
Удаление и очистка
Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу сlear() :
set_with_elements = <'i am element', 'me too'>print(set_with_elements) > <'i am element', 'me too'>set_with_elements.clear() print(set_with_elements) > set()
Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.
triangle_coord = <(0, 4), (3, 0), (-3, 0)>print(triangle_coord) > <(3, 0), (-3, 0), (0, 4)>triangle_coord.discard((0, 4)) print(triangle_coord) > <(3, 0), (-3, 0)>triangle_coord.discard((54, 55)) print(triangle_coord) >
Удаляет и возвращает случайный элемент множества:
Перебор элементов
Множество, как и любую другую коллекцию, итерируем циклом for :
iterate_me = <1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5>for num in iterate_me: print(num) > 1.1 1.4 1.3 1.2 1.5
Принадлежность объекта set-у
Оператор in даёт возможность проверить наличие элемента в наборе:
berry_club = <'Tomato', 'Currant', 'Sea buckthorn', 'Grape', 'Barberry'>print(‘Tomato’ in berry_club) > True print(‘Strawberry’ in berry_club) > False
Сортировка множеств
Длина множества
Операции на множествах
Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка. Поехали.
Объединение
Объединением двух множеств «X» и «Y» является такое третье множество «Z», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «X», либо «Y».
lang_X = <'C++', 'Perl', 'PHP'>lang_Y = <'Java', 'C#', 'PHP', 'Python'>lang_Z = lang_X.union(lang_Y) # или так lang_Z = lang_X | lang_Y print(lang_Z) >
Пересечение
Пересечением двух множеств «A» и «B» является такое третье множество «C», каждый элемент которого принадлежит и множеству «A», и множеству «B».
bats_enemies = <'Darkside', 'Jocker', 'Bane'>sups_enemies = <'General Zod', 'Darkside', 'Lobo'>JL_enemies = bats_enemies.intersection(sups_enemies) # или так JL_enemies = bats_enemies & sups_enemies print(JL_enemies) >
Разность множеств
Разностью двух множеств «O» и «P» является такое третье множество «S», каждый элемент которого принадлежит множеству «O» и не принадлежит множеству «P».
Симметрическая разность
Симметрической разностью двух множеств «M» и «N» является такое третье множество «L», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «M», либо «N», но не их пересечению.
f_set = <11, 'a', 18, 'v', 65, 'g'>s_set = <11, 'z', 32, 'v', 0, 'g'>t_set = f_set.symmetric_difference(s_set) # или так t_set = f_set ^ s_set print(t_set) >
Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.
isdisjoint()
Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:
it = <'green', 'white', 'red'>ru = <'white', 'blue', 'red'>ukr = <'blue', 'yellow'># вернет False, если множества пересекаются print(ukr.isdisjoint(it)) > True # и True, в противном случае print(ru.isdisjoint(it)) > False
В Python нет оператора, который бы соответствовал этому методу.
issubset()
Показывает, является ли «I» подмножеством «J» (Метод вернет True, если все элементы «I» принадлежат «J»):
solar_system = <'Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune'>first_three_planets = <'Mercury', 'Venus', 'Earth'>poor_small_guy = <'Pluto'>emptyness = set() print(first_three_planets.issubset(solar_system)) # или так first_three_planets True print(poor_small_guy.issubset(solar_system)) # poor_small_guy False # как и в математике, пустое множество есть подмножество любого множества print(emptyness.issubset(solar_system)) # emptyness True # также любое множество является подмножеством самого себя print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy)) # poor_small_guy True
print(poor_small_guy.issubset(poor_small_guy)) # poor_small_guy False
issuperset()
Показывает, является ли «F» надмножеством «G»:
print(solar_system.issuperset(first_three_planets)) # solar_system >= first_three_planets > True print(poor_small_guy.issuperset(solar_system)) # poor_small_guy >= solar_system > False # в сердечке Плутона лишь пустота… print(poor_small_guy.issuperset(emptyness)) # poor_small_guy >= emptyness > True
print(poor_small_guy > poor_small_guy) > False
И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.
update()
Изменяет исходное множество по объединению:
dogs_in_first_harness = <'Lessie', 'Bork', 'Spark'>dogs_in_second_harness = <'Lucky'>dogs_in_second_harness.update(dogs_in_first_harness) # или так dogs_in_second_harness |= dogs_in_first_harness print(dogs_in_second_harness) >
intersection_update()
difference_update()
symmetric_difference_update()
И, наконец, по симметрической разности:
his_bag = <'croissant', 'tea', 'cookies'>her_bag = <'tea', 'cookies', 'chocolate', 'waffles'>her_bag.symmetric_difference_update(his_bag) print(her_bag) # или так her_bag ^= his_bag >
Свойства методов и операторов
list_of_years = [2019, 2018, 2017] set_of_years = <2009, 2010, 2011>print(set_of_years.union(list_of_years)) > <2017, 2018, 2019, 2009, 2010, 2011>print(set_of_years | list_of_years) > Traceback (most recent call last):> print(set_of_years | list_of_years) TypeError: unsupported operand type(s) for |: ‘set’ and ‘list’
Но есть и сходства. Например, важным является то, что некоторые операторы и методы позволяют совершать операции над несколькими сетами сразу:
Тем интереснее, что оператор ^ симметрической разности позволяет использовать несколько наборов, а метод symmetric_difference() — нет.
tc1 = <10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 50.5>tc2 = <10.1, 20.2, 30.3, 40.4, 500>tc3 = <1, 50.1, 1000>print(tc1 ^ tc2 ^ tc3) # вы же помните про порядок операций (слева-направо)? > <1, 1000, 50.1, 50.5, 500>print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3)) > Traceback (most recent call last): print(tc1.symmetric_difference(tc2, tc3)) TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)
Преобразования
Конвертация строки во множество
Чтобы перевести строку во множество, достаточно представить её в виде литерала этого множества.
my_string = ‘Lorem ipsum dolor sit amet’ sting_to_set =
Конвертация списка во множество
Со списком подобный трюк не пройдет, но здесь на помощь спешит функция set() :
my_list = [2, 4, 8, 16, 32] list_to_set = set(my_list) print(list_to_set) >
Frozenset
Общие операции с множествами set и frozenset.
Так же дополнительно смотрите описание типа frozenset в языке программирования Python.
Определение количества элементов в множестве в Python.
Операция len(sets) вернет количество элементов в множестве sets (кардинальное число множества sets). Эта операция поддерживаются как неизменяемыми frozenset, так изменяемыми множествами set.
Проверка вхождения элемента в множество в Python.
Операция x in sets проверяет наличие значения элемента x в множестве sets. Если значение x присутствует в множестве операция вернет True, если нет, то False. Операция x not in sets противоположна.
Метод sets.isdisjoint() в Python, отсутствие элементов в множестве.
Метод sets.isdisjoint() возвращает True, если множество sets не имеет общих элементов с итерируемым объектом other. Итерируемый объект other, это объект поддерживающий итерацию по своим элементам, может быть список, кортеж, другое множество
Метод sets.issubset() в Python, вхождение элементов в множество.
Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets **является подмножеством** итерируемого объекта other, если нет, т
Проверка множества на правильное подмножество в Python.
Метод sets.issuperset() в Python, вхождение элементов в множество.
Метод sets.issuperset() позволяет проверить находится ли каждый элемент последовательности other в множестве sets. Метод возвращает True, если множество sets является надмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False.