чем отличается set и 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.
Проверка множества на правильное надмножество в Python.
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.
Каковы различия между Set, FrozenSet, MutableSet и AbstractSet в модуле ввода python?
Я пытаюсь комментировать мой код, но я немного смущен, когда дело доходит до наборов. Я читал некоторые моменты в PEP 484:
но это не помогает.
мой первый вопрос: каковы общие черты и различия между Set, FrozenSet, MutableSet и AbstractSet?
мой второй вопрос: почему, если я попробую
Я использую Python 3.4, и я установил mypy-lang через pip.
4 ответов
будьте осторожны с аннотациями и печатать. Идеи, обсуждаемые в 484, являются совершенно новыми и реализованы в typing модуль. Этот модуль доступен только в Python3.5 (Последний typing также доступен из pip для Py2 и Py3).
это примечание, которое вы процитировали, из раздела в 484, который начинается:
то, что списки заметок являются типами аннотаций, а не фактическими классами объектов (builtin или from collections ). Не путайте их.
аннотации являются новыми для 3.0 (не в 2.Н вообще). В обычном интерпретаторе все, что они делают, это заполняют функцию __annotations__ словарь. В интерпретаторе нет ничего, что использует или требует аннотаций.
http://mypy-lang.org/ описывает себя как experiemental проверки текста. Вам нужно посмотреть документацию, чтобы увидеть, насколько она совместима с 484 так далее.
https://docs.python.org/3/library/collections.abc.html#module-collections.abc имеет некоторые абстрактные определения, которые я считаю typing использует. Я никогда ими не пользовался. Они в основном предназначены для людей, разрабатывающих новые классы объектов, а не для «обычных» пользователей.
на typing тег для этого вопроса, вероятно, не является хорошей идеей. У него не так много последователей, и он слишком общий. Он не относится к этому модулю Python.
Поиск [python] 484 для других вопросов SO, связанных с этим стилем аннотаций.
вам не нужно включать его, он встроен, вы просто делаете:
cities = frozenset([«Frankfurt», «Basel»,»Freiburg»])
два года опоздала на вечеринку, но все равно.
вы можете думать о AbstractSet и MutableSet как интерфейс в Java или абстрактный базовый класс в Python. В Python строение set() и frozenset() являются одной реализацией, но кто-то может создать другую реализацию, которая вообще не использует встроенные.
например, типы «интерфейс» не имеют union методы, в то время как конкретные типы. Итак:
typetest.py:7: error: «AbstractSet[str]» has no attribute «union»
каждый из них используется для разных вещей.
множества очень похожи на математическую концепцию множеств:https://en.wikipedia.org/wiki/Set_ (математика)
набор в Python по существу представляет собой набор уникальных объектов. Вы можете прочитать больше о наборах, а также посмотреть некоторые примеры здесь:http://www.python-course.eu/python3_sets_frozensets.php
наборы в Python-это коллекция уникальных объектов (все неизменяемые) но FrozenSet является неизменным. Это означает, что вы можете изменить набор, но вы не можете изменить FrozenSet: вам нужно создать новый FrozenSet.
в Python3 FrozenSet является аргументом по умолчанию, называемым «frozenset»
Python и теория множеств
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.
Множество
Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:
Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
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.
Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.
Множества в Python
Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:
Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):
Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).
Хешируемые объекты
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.
Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два «равных» объекта.
Скорее всего мы предполагаем, что объекты City(«Moscow») должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :
Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:
Свойства множеств
Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:
Принадлежность множеству
Мощность множества
Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.
Перебор элементов множества
Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.
Отношения между множествами
Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.
Равные множества
Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.
Непересекающиеся множества
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество и надмножество
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.
Операции над множествами
Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.
Объединение множеств
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.
Добавление элементов в множество
Пересечение множеств
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
Разность множеств
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элементов из множества
Симметрическая разность множеств
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.
Заключение
Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.
Чем отличаются set и frozenset python
Тип данных set и frozenset, изменяемое и замороженное множество
Множество — это неупорядоченный набор различных хешированных hashable объектов. Обычно множества используются в тестировании вхождения элемента, удаление дубликатов из последовательности и вычисление математических операций, таких как пересечение, объединение, разность и т. д.
В настоящее время существует два встроенных типа множеств: set и frozenset :
Свойства множеств set и frozenset :
Оба типа set и frozenset поддерживают операции сравнения. Тип set сравниваются с типом frozenset на основе их членов. Например:
Два множества равны тогда и только тогда, когда каждый элемент каждого множества содержится в другом. Каждый является подмножеством другого.
Одно множество меньше другого тогда и только тогда, когда первое множество является правильным подмножеством второго множества. Является подмножеством, но не равно.
Одно множество больше другого множества тогда и только тогда, когда первое множество является собственным надсетом второго множества. Является надсетом, но не равно.
Множества (set и frozenset)
В этой статье написано о работе с множествами в python, операциях над ними и покажу примеры их применения.
Что такое множество?
Множество в python — «контейнер», содержащий не повторяющиеся элементы в случайном порядке.
Как видно из примера, множества имеет тот же литерал, что и словарь, но пустое множество с помощью литерала создать нельзя.
Множества удобно использовать для удаления повторяющихся элементов:
С множествами можно выполнять множество операций: находить объединение, пересечение…
И операции, непосредственно изменяющие множество:
frozenset
Единственное отличие set от frozenset заключается в том, что set — изменяемый тип данных, а frozenset — нет. Примерно похожая ситуация со списками и кортежами.
Магия Python
Это еще один блог, который ориентирован для ведения по тематике языка программирования Python. Никаких репостов тут не будет, исключительно информация из под моих рук. Надеюсь, что информация на этом блоге, будет полезна хотя бы начинающим.
понедельник, 7 декабря 2015 г.
Тип данных множества (set и frozenset)
Множества (общие понятия)
Здесь будут представлены только общие понятия множеств, без углубления в их математическую составляющую. Если вам будут необходимы более глубокие познания теории множеств и принципы работы с ними, вы сможете найти эту информацию в основах дискретной математики.
Множество — это некий набор элементов, как правило, сгруппированный по каким-то признакам, хотя это может быть и беспорядочное множество, которое включает в себя просто набор чего-то. Кпримеру, куча ящиков — это множество ящиков, причем мы не уточняем, большие ящики, маленькие ящики и Т.Д. Это просто куча ящиков. Далее мы уточним, что у нас 3 ящика, В каждом из которых, находятся фрукты — яблоки, груши, бананы. Мы можем утверждать, что все эти фрукты, являются подмножеством множества ящиков. Это значит, что множество ящиков, включает в себя не только ящики, но и все подмножества, которые включают в себя ящики. Если мы уточняем, есть ли такой элемент как яблоко в нашем множестве ящиков, мы получаем утвердительный ответ. В нашем основном множестве, находятся 3 подмножества: ящик с грушами, ящик с яблоками, ящик с бананами. В каждом из этих ящиков, находятся подмножества соответствующих фруктов, но все эти фрукты, являются подмножествами множества ящиков. А вот если мы уточним, пренадлежит ли яблоко к множеству ящика с бананами, мы получим отрицательный ответ Т.К. Ящик с бананами и ящик с яблоками, являются раздельными множествами и никак не пересекаются, но в свою очередь, они являются подмножествами нашего множества ящиков. Если упростить этот пример еще больше, получим следующую картину: в магазине стоят три наших ящика с фруктами, в каждом ящике свой вид фруктов. Скажем, что магазин — это объемлющее множество, в которое входят ящики с фруктами. Если мы спросим, есть ли ящики в этом магазине? Мы получим утвердительный ответ, ведь ящики в действительности есть, они входят в множество «магазин». Если мы спросим, есть ли в этом магазине бананы? Мы опять получим утвердительный ответ Т.К. В магазине есть ящики и в одном из них есть бананы, значит множество бананов входит в множество не только их ящика, но и в множество магазина в котором находится подмножество ящика с бананами. А вот если мы покажем продавцу на ящик с яблоками и уточним, есть ли в нем бананы, мы получим отрицательный ответ, Т.К. Бананов в этом ящике нет. (Мы их можем туда положить, но это тема для более глубокого изучения множеств, как раздела дискретной математики).
Далее мы рассмотрим тип данных множества в Python И базовые действия над множествами.
Множество set
Множество в Python задается при помощи функции set():
Также есть упрощенная запись множества:
Этот тип данных является неупорядоченным, как следствие неиндексируемым, изменяемым и итерируемым. Также множество не умеет хранить в себе два одинаковых элемента:
Множество отвечает за наличие какого-то элемента в множестве, но не отвечает за то, сколько элементов может быть где-то в конкретном месте.
Мы можем преобразовывать списки, кортежи и строки в множества, а множества, в свою очередь, можем преобразовывать в списки и кортежи. Поскольку множества — итерируемые, их можно передавать непосредственно в цикл for:
В силу определенных причин, Python не умеет хранить множество в множестве, Т.Е. Реализовать пример (магазин>(ящик с бананами>(бананы), ящик с грушами>(груши), ящик с яблоками>(яблоки))), в одном множестве, которое делилось бы на множества и включало в себя все подмножества подмножеств, реализовать штатным типом данных невозможно. Это придется представлять отдельными объектами множеств, что немного изменяет математическую сущность множеств, но позволяет решать массу прикладных задач, которые не требуют строгого математического соответствия.
frozenset
Уже говорилось, что тип данных «set» изменяем, но также есть неизменяемый тип данных «frozenset». Они отличаются в той же степени, как и список отличается от кортежа.
Действия над множествами; Аспекты практического применения.
Рассмотрим простейшие действия над множествами в Python, а также частные случаи применения множеств для решения прикладных задач. Самое простое — это когда мы имеем список, который содержит в себе дублирующиеся элементы, а мы хотим избавится от них. Эта задача решается более чем простым способом:
Воспользовавшись утверждением, что множество не хранит в себе несколько одинаковых элементов, мы просто превратили список в множество, а множество обратно в список, что полностью удалило дублирующиеся элементы изначального списка.
Соединение множеств выполняется при помощи оператора «|». Предположим, что мы имеем 2 списка, которые нужно соединить таким образом, чтобы элементы не продублировались, воспользовавшись оператором соединения множеств и утверждениемо том, что множество не хранит в себе одинаковые элементы, выполняем следующую операцию:
set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Вычитание множеств, «-«, может пригодится тогда, когда есть необходимость узнать про наличие элементов в одном наборе данных по отношению к другому:
Мы изъяли все существующие элементы множества «a», существующие в множестве «b», также и наоборот:
Пересечение множеств, «&», позволяет вернуть элементы наборов данных, которые существуют во всех множествах:
Симметричная разность множеств, «^», возвращает элементы, которые не пересекаются в переданных множествах:
На секунду, вспомним про оператор «in», который позволял узнать о наличии какого-то элемента в списке, кортеже или строке. Схожим образом, мы можем узнавать о наличии элементов одного множества в другом множестве. Фактически, мы спрашиваем о том, является ли одно множество, подмножеством другого:
>>> a = set([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) # Множество натуральных чисел от 1 до 9
>>> b = set([3,4,5,6,7]) # множество натуральных чисел от 3 до 7
>>> c = set([3,5,7]) # множество чисел 3, 5 и 7
set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Рассмотрим эти множества более внимательно. Множество «a», содержит в себе ряд чисел от 1 до 9, а множество «b», от 3 до 7. Множество «a», содержит в себе множество «b»? Естественно содержит, Т.К,. Все элементы множества «b», содержатся в множестве «a», а значит мы можем утверждать, что множество «b», является подмножеством множества «a». В свою очередь, множество «c», содержит в себе элементы 3, 5, и 7. Является ли множество «c», подмножеством множества «b»? Является, Т.К. Содержит в себе элементы, которые содержатся в множестве «b», а значит множество «c», является подмножеством множества «b», но в свою очередь оно является и подмножеством множества «a», Т.К. Множество «a», содержит в себе множество «b», подмножеством которого является множество «c», а мы уже говорили про то, что множество включает в себя все подмножества подмножеств, а это значит, что множество «c», является подмножеством множества «a».
Попробуем проанализировать, множество «d», является подмножеством для одного из множеств a, b, c? Поскольку все элементы в множестве «d», встречаются только в множестве «a», оно является подмножеством множества «a». Является ли множество «e», подмножеством одного из множеств a,b,c,d? Нет, в множестве «e», встречается элемент «0», который отсутствует во всех множествах a, b, c, d. Но мы можем утверждать, что множества «c» и «d», являются подмножествами множества «e», а множество «c», подмножеством множества «d». Я думаю, что мы углубились в принципы множеств и подмножеств настолько глубоко, насколько позволяет данная тема и после этих примеров, принципы множеств должны быть более чем очевидны. Теперь рассмотрим операторы проверки на множество/подмножество. » «, спрашивает о том, является ли множество справа от оператора, подмножеством множества слева от оператора: