Python 集合

集合是唯一数据的集合，这意味着集合中的元素不能重复。

例如，如果我们需要存储学生 ID 信息，集合是合适的，因为学生 ID 不能有重复。

在 Python 中创建集合

在 Python 中，我们通过将所有元素放在花括号 {} 中并用逗号分隔来创建集合。

集合可以包含任意数量的项，并且它们可以是不同类型（整数、浮点数、元组、字符串等）。但是集合不能包含可变元素，例如列表、集合或字典作为其元素。

让我们看一个例子，

# create a set of integer type
student_id = {112, 114, 116, 118, 115}
print('Student ID:', student_id)

# create a set of string type
vowel_letters = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}
print('Vowel Letters:', vowel_letters)

# create a set of mixed data types
mixed_set = {'Hello', 101, -2, 'Bye'}
print('Set of mixed data types:', mixed_set)

输出

Student ID: {112, 114, 115, 116, 118}
Vowel Letters: {'u', 'a', 'e', 'i', 'o'}
Set of mixed data types: {'Hello', 'Bye', 101, -2}

在上面的示例中，我们通过将所有元素放在花括号 {} 中创建了不同类型的集合。

注意：当你运行此代码时，你可能会得到不同顺序的输出。这是因为集合没有特定的顺序。

在 Python 中创建空集合

创建空集合有点棘手。空花括号 {} 将在 Python 中创建一个空字典。

要创建一个不带任何元素的集合，我们使用不带任何参数的 set() 函数。例如：

# create an empty set
empty_set = set()

# create an empty dictionary
empty_dictionary = { }

# check data type of empty_set
print('Data type of empty_set:', type(empty_set))

# check data type of dictionary_set
print('Data type of empty_dictionary:', type(empty_dictionary))

输出

Data type of empty_set: <class 'set'>
Data type of empty_dictionary: <class 'dict'>

这里，

• empty_set - 使用 set() 创建的空集合
• empty_dictionary - 使用 {} 创建的空字典

最后，我们使用 type() 函数来了解 empty_set 和 empty_dictionary 属于哪个类。

集合中的重复项

让我们看看如果我们尝试在集合中包含重复项会发生什么。

numbers = {2, 4, 6, 6, 2, 8}
print(numbers)   # {8, 2, 4, 6}

这里，我们可以看到集合中没有重复项，因为集合不能包含重复项。

在 Python 中添加和更新集合项

集合是可变的。然而，由于它们是无序的，索引没有意义。

我们不能使用索引或切片访问或更改集合的元素。集合数据类型不支持它。

在 Python 中向集合添加项

在 Python 中，我们使用 add() 方法向集合添加项。例如：

numbers = {21, 34, 54, 12}

print('Initial Set:',numbers)

# using add() method
numbers.add(32)

print('Updated Set:', numbers) 

输出

Initial Set: {34, 12, 21, 54}
Updated Set: {32, 34, 12, 21, 54}

在上面的示例中，我们创建了一个名为 numbers 的集合。注意这行：

numbers.add(32)

这里，add() 将 32 添加到我们的集合中。

更新 Python 集合

update() 方法用于使用其他集合类型（列表、元组、集合等）的项更新集合。例如：

companies = {'Lacoste', 'Ralph Lauren'}
tech_companies = ['apple', 'google', 'apple']

# using update() method
companies.update(tech_companies)

print(companies)

# Output: {'google', 'apple', 'Lacoste', 'Ralph Lauren'}

这里，tech_companies 的所有唯一元素都添加到了 companies 集合中。

从集合中删除元素

我们使用 discard() 方法从集合中删除指定的元素。例如：

languages = {'Swift', 'Java', 'Python'}

print('Initial Set:',languages)

# remove 'Java' from a set
removedValue = languages.discard('Java')

print('Set after remove():', languages)

输出

Initial Set: {'Python', 'Swift', 'Java'}
Set after remove(): {'Python', 'Swift'}

这里，我们使用了 discard() 方法从 languages 集合中删除 'Java'。

集合的内置函数

以下是一些常用的内置函数，它们允许我们对集合执行不同的操作。

在 Python 中迭代集合

fruits = {"Apple", "Peach", "Mango"}

# for loop to access each fruits
for fruit in fruits: 
    print(fruit)

输出

Mango
Peach
Apple

这里，我们使用了 for 循环 在 Python 中迭代集合。

查找集合元素的数量

我们可以使用 len() 方法来查找集合中存在的元素数量。例如：

even_numbers = {2,4,6,8}
print('Set:',even_numbers)

# find number of elements
print('Total Elements:', len(even_numbers))

输出

Set: {8, 2, 4, 6}
Total Elements: 4

这里，我们使用了 len() 方法来查找集合中存在的元素数量。

Python 集合操作

Python 集合提供了不同的内置方法来执行数学集合操作，如并集、交集、差集和对称差集。

两个集合的并集

两个集合 A 和 B 的并集包括集合 A 和 B 的所有元素。

我们使用 | 运算符或 union() 方法来执行集合并集操作。例如：

# first set
A = {1, 3, 5}

# second set
B = {0, 2, 4}

# perform union operation using |
print('Union using |:', A | B)

# perform union operation using union()
print('Union using union():', A.union(B)) 

输出

Union using |: {0, 1, 2, 3, 4, 5}
Union using union(): {0, 1, 2, 3, 4, 5}

注意：A|B 和 union() 等同于 A ⋃ B 集合操作。

集合交集

两个集合 A 和 B 的交集包括集合 A 和 B 之间的共同元素。

在 Python 中，我们使用 & 运算符或 intersection() 方法来执行集合交集操作。例如：

# first set
A = {1, 3, 5}

# second set
B = {1, 2, 3}

# perform intersection operation using &
print('Intersection using &:', A & B)

# perform intersection operation using intersection()
print('Intersection using intersection():', A.intersection(B)) 

输出

Intersection using &: {1, 3}
Intersection using intersection(): {1, 3}

注意： A&B 和 intersection() 等同于 A ⋂ B 集合操作。

两个集合之间的差集

两个集合 A 和 B 的差集包括集合 A 中不存在于集合 B 中的元素。

我们使用 - 运算符或 difference() 方法来执行两个集合之间的差集操作。例如：

# first set
A = {2, 3, 5}

# second set
B = {1, 2, 6}

# perform difference operation using &
print('Difference using &:', A - B)

# perform difference operation using difference()
print('Difference using difference():', A.difference(B)) 

输出

Difference using &: {3, 5}
Difference using difference(): {3, 5}

注意：A - B 和 A.difference(B) 等同于 A - B 集合操作。

集合对称差集

两个集合 A 和 B 的对称差集包括 A 和 B 的所有元素，但不包括共同元素。

在 Python 中，我们使用 ^ 运算符或 symmetric_difference() 方法来执行两个集合之间的对称差集。例如：

# first set
A = {2, 3, 5}

# second set
B = {1, 2, 6}

# perform difference operation using &
print('using ^:', A ^ B)

# using symmetric_difference()
print('using symmetric_difference():', A.symmetric_difference(B)) 

输出

using ^: {1, 3, 5, 6}
using symmetric_difference(): {1, 3, 5, 6}

检查两个集合是否相等

我们可以使用 == 运算符来检查两个集合是否相等。例如：

# first set
A = {1, 3, 5}

# second set
B = {3, 5, 1}

# perform difference operation using &
if A == B:
    print('Set A and Set B are equal')
else:
    print('Set A and Set B are not equal')

输出

Set A and Set B are equal

在上面的示例中，A 和 B 具有相同的元素，所以条件

if A == B

计算结果为 True。因此，if 中的语句 print('Set A and Set B are equal') 被执行。

其他 Python 集合方法

有许多集合方法，其中一些我们已经在上面使用过。以下是集合对象可用的所有方法的列表：

另请阅读

• Python set()
• Python 集合方法