Как вывести множество без скобок python
Вывод элементов множества без фигурных скобок
Определить, входит ли лента GUID с фигурными или без фигурных скобок
Здравствуйте, столкнулся с проблемой. Такое вот задание: написать регулярное выражение, которое.
Теряются значения элементов вне фигурных скобок
Всем доброго времени суток! Написал программу для замены минимального и максимального элементов.
Экранирование фигурных скобок
Столкнулся с такой проблемой: Пытаюсь разобрать текст из файла, а там есть фигурные скобки.
P.S. Естественно, что помимо звездочки это можно сделать и бесполезным циклом:
Решение
Этот вариант оставит лишний пробел в конце.
Можно аккуратно сджойнить:
P.S. Так и знал, что кто-то поспешно не согласится с очевидным.
Вывод элементов списка без скобок и запятых в игре «Виселица»
Очень прошу!! Скажите как сделать чтобы угаданные буквы(маленький скрин 1) выводились без.
Баланс фигурных скобок в файле
Вообщем нужно прочитать текст (любая программа, в файле name.txt) из файла и проверить баланс.
Удаление фигурных, квадратных, круглых скобок
Нужно удалить из строки все фигурные, квадратные и круглые скобки. Как это лучше сделать? В.
Опция настройки принадлежности фигурных скобок
Добрый день! Помогите найти в настройках такую опцию, уже весь гугл облазил ничего не нашел, просто.
Сменить дефолтное расположение фигурных скобок
День добрый, подскажите как сменить дефолтное расположение фигурных скобок в VS2010.
Как разобраться с принадлежностью фигурных скобок?
Учусь писать программы на Microsoft Visual Studio 2008 Express edition. Иногда бывает трудно.
Как преобразовать список в множество в Python
Множества и списки – это структуры данных в Python, которые состоят из групп элементов данных. Однако эти две структуры также имеют некоторые существенные различия.
В частности, списки выполняют несколько диапазонов математических операций, которые полезны для поиска определенных элементов, особенно с дубликатами и управлением данными. Множества необходимы для выполнения различных функций, таких как объединения и пересечения.
Есть много причин, по которым мы должны заполнить список для настройки преобразования в Python, и это можно сделать с помощью простой функции. Но прежде чем начать, разберемся с некоторыми концепциями списков и множеств.
Списки в Python
Используются для хранения более одного элемента данных в одной переменной. Списки являются одними из четырех встроенных типов данных в Python, используемых для накопления коллекций данных. Остальные три включают в себя множества, кортежи и словарь, и все эти типы данных имеют разные возможности и использование.
Мы можем создавать списки, используя квадратные скобки. Давайте рассмотрим следующий пример, чтобы понять список.
В приведенном выше примере мы создали список из восьми элементов, используя квадратные скобки, заключающие элементы. Затем мы напечатали список для пользователей.
Можно заметить, что один элемент повторяется в списке. Это означает, что элементы списка упорядочены, изменяемы и допускают повторяющиеся значения. Индексирование элементов списка начинается с [0] для первого элемента, [1] – для второго элемента и так далее.
Множества в Python
Множества также используются для хранения более одного элемента в одной переменной. Относятся к четырем основным типам данных в Python, которые используются для накопления коллекций данных. Множество(set) – это неупорядоченная и неиндексированная коллекция, записанная в фигурных скобках.
Рассмотрим следующий пример, чтобы понять Set.
В приведенном выше примере мы создали множество из восьми элементов, используя фигурные скобки, заключающие элементы. Затем мы напечатали его для пользователей.
Примечание. Множество – это неупорядоченный набор данных. Следовательно, мы не можем быть уверены, в каком порядке появятся элементы.
Разница между списками и множествами
Наиболее существенное различие между множеством и списком в Python заключается в том, что множество хранит только уникальные элементы, тогда как список может состоять из идентичных элементов.
Предположим, что у нас есть список математических тестовых меток, определенных как «метки = [25, 30, 21, 19, 25, 27, 25, 17, 23, 20]», в этом списке пользователю отображается каждое значение; однако, когда мы преобразуем список в set, дубликаты будут удалены и останется <25, 30, 21, 19, 25, 27, 17, 23, 20>.
Еще одно существенное отличие состоит в том, что в множествах используются фигурные скобки, а в списках – квадратные.
Примечание: словарь в Python также использует фигурные скобки, однако каждый элемент данных состоит из самого значения и двоеточия, разделяющего «ключ».
Следует помнить, что мы можем использовать целые числа, строки, числа с плавающей запятой или другие объекты как фрагменты множества или списка и смешивать их в одной структуре данных. Таким образом, аналогично наличию множества целых чисел в Python, мы также можем создать set строк и многое другое.
Как сделать множество из списка
Процесс преобразования списка в множество легок и прост. Сначала нам нужно определить список. Например, предположим, что у нас есть список из нескольких имен, определенных как the_names = [«Джордж», «Джош», «Джеймс», «Марк», «Карло», «Джеймс», «Энди», «Сара», «Энди», «Виктор»].
Мы можем преобразовать список в множество в Python с помощью команды set(), где мы должны вставить имя списка между круглыми скобками, который необходимо преобразовать. Следовательно, в приведенном выше случае мы должны ввести множество (the_names), чтобы преобразовать имена, присутствующие в списке.
Более того, мы можем назначить эту функцию переменной, такой как the_unique_names, и показать результат пользователям. Также можно использовать функцию print (set (the_names)), чтобы сделать ее более эффективной.
Давайте рассмотрим это на следующем примере:
В приведенном выше примере мы определили список как the_names, содержащий десять элементов данных. Затем определили переменную как the_unique_names, которая использует команду set() для преобразования списка в множество. Наконец, мы напечатали множество.
В результате список успешно преобразован. Также можно заметить, что такие имена, как Джеймс и Энди, были напечатаны только один раз.
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
№11 Множества (set) / Уроки по Python для начинающих
Множества — неупорядоченная и не индексируемая последовательность. В Python множества пишутся в фигурных скобках.
Создание множества:
Примечание. Они не упорядочены, поэтому элементы будут отображаться в произвольном порядке.
Множество хранит только уникальные элементы:
Доступ к элементам
Проверим присутствует ли «dict» этой последовательности:
Изменение элементов
Вы не можете менять элементы set, но можете добавлять новые.
Добавить элементы
Получите длину set
Удаление элементов
Примечание: Если элемент, который нужно удалить не существует, remove() вызовет ошибку.
Убрать “list” используя метод discard() :
Примечание. Если элемент для удаления не существует, discard() не будет вызывать ошибку.
Вы также можете использовать метод pop() — для удаления элемента, но он удалит только последний элемент. Помните, что set не упорядочены, поэтому вы не будите знать, какой элемент удаляете.
Возвращаемое значение метода pop () — это удаленный элемент.
Метод clear() очистит множество:
Ключевое слово del полностью удалит множество:
Конструктор set()
Есть так же возможность использовать конструктор set() для создания множества.
Методы Set
В Python есть встроенные методы, с помощью которых вы можете работать с sets.
Числа и арифметические операторы Python
Числа очень часто применяются в программирование для ведения счета в играх, представления данных в визуализации, хранение информации и т.д.
Содержание страницы: |
---|
1. Типы чисел |
2. Арифметические операторы |
2.1. Сложение и вычитание |
2.2. Умножение |
2.3. Возведение в степень |
2.4. Деление |
2.5. Деление с округлением |
2.6. Оператор вычисления остатка от деления |
3. Исключения и трассировка |
1. Типы чисел в Python.
В Python числа делятся на несколько категорий в соответствии со способом их использования. Основные это целые числа ( int ) и вещественные ( float ) или числа с плавающей точкой. Чтобы узнать к какому типу относится число или переменная, можно воспользоваться встроенной функцией type() . Запустите командную строку и активируйте Python. В скобках введите число или переменную, чтобы узнать ее тип.
2. Арифметические операторы Python.
В таблице перечислены арифметические операторы, среди которых встречаются некоторые знаки, не используемые в алгебре.
2.1. Сложение и вычитание в Python.
Сложение и вычитание в целом выполняется и записывается, как и обычно в алгебре.
2.2. Умножение в Python ( * )
В Python в качестве оператора умножения используется знак * (звездочка)
>>> 5 * 5
25
2.3. Возведение в степень в Python ( ** )
>>> 5 ** 6
15625
>>> 81 ** (1/2)
9.0
Для вычисления квадратного корня можно воспользоваться показателем степени 1/2. Корень 81 = 9.
2.4. Деление в Python ( / )
Оператор деления ( / ) делит числитель на знаменатель
>>> 10 / 2
5.0
>>> 10 / 8
1.25
2.5. Деление с округлением в Python ( // )
Операция целочисленное деление ( // ) делит числитель на знаменатель, в результате получается наибольшее целое число, не превышающее результат. В Python дробная часть отсекается.
При обычном деление 10 на 8, получается результат 1,25. Python отсекает дробную часть и в итоге получаем 1.
2.6. Оператор вычисления остатка от деления ( % )
Для вычисления остатка от деления в Python используется оператор вычисления остатка от деления %
>>> 21 % 5
1
>>> 18 % 4
2
>>> 9.5 % 4.5
0.5
В данных примерах при делении 21 на 5, получается частное 4 и остаток 1. Во втором случае при делении 18 на 4, получается 4 и остаток 2. Этот оператор чаще работает с целыми числами, но также может использоваться и с другими типами.
3. Исключения и трассировка.
>>> 5 / 0
Traceback (most recent call last):
File » «, line 1, in
ZeroDivisionError: division by zero