Introduction aux ensembles Python

Dans cet article, nous allons discuter des ensembles en Python. Python est un langage très polyvalent et il devient rapidement l'un des langages incontournables dans le domaine de la science des données car il est facile à comprendre en lecture et en écriture et également basé sur le concept des POO. Set est une collection non ordonnée représentée par des accolades en Python. Non ordonné ici signifie que vous n'êtes pas sûr de l'ordre dans lequel les articles apparaîtront. L'ensemble est différent d'une liste car il ne peut stocker que des éléments uniques et aucun élément en double.

Syntaxe:

Comme en python général, la syntaxe est généralement simple. La syntaxe de l'ensemble python est la suivante:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print(firstset)

Ici, le premier ensemble est le nom de la variable dans laquelle l'ensemble est stocké. Les accolades () représentent l'ensemble et puisque nous ajoutons des valeurs de chaîne, des virgules inversées doubles / simples sont nécessaires. Les valeurs de l'ensemble sont séparées par des virgules. Maintenant, puisque nous avons vu la syntaxe de l'ensemble avec un exemple en Python. Voyons maintenant les différentes méthodes utilisées dans les ensembles Python.

Différentes méthodes dans les ensembles Python

Passons en revue les différentes méthodes présentes en tant que Python intégré pour les ensembles.

1. add (): comme son nom l'indique, il servait à ajouter un nouvel élément dans l'ensemble. Cela signifie que vous augmentez le nombre d'éléments de l'ensemble d'une unité. Ici, une connaissance très importante sur l'ensemble qui doit être gardée à l'esprit est que l'élément n'est ajouté que s'il n'est pas déjà présent dans l'ensemble, les actifs ne prennent pas d'éléments en double. La méthode add ne renvoie également aucune valeur. Faisons un exemple.

Code:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.add("Sepoy")
print("The new word is", firstset)
#to check duplicate property of Set
firstset.add("Sepoy")
print("The new word is", firstset)

Maintenant, la capture d'écran ci-dessous est la sortie du code lorsqu'il est exécuté sur Jupyter Notebook.

Si vous voyez la sortie la première fois, lorsque la fonction add () est utilisée, elle ajoute l'élément et la taille de l'ensemble est augmentée de un comme indiqué lorsque nous exécutons la première instruction print mais la deuxième fois lorsque nous utilisons la méthode add () pour ajouter le même élément (sepoy) comme la première fois, lors de l'exécution de l'instruction print, nous voyons les mêmes éléments s'afficher sans augmentation de la taille de l'ensemble, ce qui signifie que l'ensemble ne prend pas de valeurs en double.

2. clear (): comme son nom l'indique, il supprime tous les éléments de l'ensemble. Il ne prend aucun paramètre et ne renvoie aucune valeur. Nous devons simplement appeler la méthode clear et l'exécuter. Voyons un exemple:

Code:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
print("Before clear", firstset)
firstset.clear()
print("After clear", firstset)

Regardons la sortie après avoir exécuté le même code dans le cahier jupyter.

Ainsi, la capture d'écran ci-dessus montre qu'avant d'avoir exécuté la méthode clear, la liste a été imprimée avec des éléments, puis lorsque nous avons exécuté la méthode clear (), tous les éléments ont été supprimés et nous nous retrouvons avec un ensemble vide.

3. copy (): cette méthode est utilisée pour créer une copie superficielle d'un ensemble. Le terme copie superficielle signifie que si vous ajoutez de nouveaux éléments dans l'ensemble ou supprimez des éléments de l'ensemble, l'ensemble d'origine ne change pas. C'est l'avantage de base de l'utilisation de la fonction de copie. Nous verrons un exemple pour comprendre le concept de copie superficielle.

Code:

originalset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
copiedset = originalset.copy()
print("originalset:: ", originalset)
print("copiedset:: ", copiedset)
# modify the copiedset to check shallow copy feature
copiedset.add("Rocky")
print("originalset:: ", originalset)
print("copiedset:: ", copiedset)

Vérifions maintenant la sortie dans Jupyter Notebook.

Comme vous pouvez le voir, lorsque nous avions l'habitude d'ajouter une fonction pour ajouter un nouvel élément dans l'ensemble copié, l'ensemble copié a été modifié mais l'ensemble d'origine est resté le même.

4. difference (): Ceci est un encart de fonction très important. Cette fonction renvoie un ensemble qui est la différence entre deux ensembles. Gardez à l'esprit qu'ici, la différence ne signifie pas la soustraction, car ici, c'est la différence entre le nombre d'éléments dans deux ensembles et non les valeurs des éléments. Ici par exemple ensemble A1 - ensemble A2 signifie qu'il retourne un ensemble avec des éléments présents dans A1 mais pas dans A2 et vice versa dans le cas de l'ensemble A2 - ensemble A1 (présent dans A2 mais pas dans A1). La même chose sera expliquée ci-dessous à l'aide d'un exemple.

Code:

A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
print(A1.difference(A2))
print(A2.difference(A1))

Voyons maintenant la sortie fournie dans la capture d'écran ci-dessous.

Maintenant, dans la capture d'écran ci-dessus, si vous regardez attentivement, il y a une différence entre les premier et deuxième résultats. Dans le premier résultat, il est montré les éléments qui sont en A mais pas en B alors que dans le deuxième résultat, il est montré les éléments présents en B mais pas en A.

5. intersection (): il est très différent de l'ensemble intégré de la méthode précédente. Dans ce cas, seuls les éléments communs aux deux ensembles ou à plusieurs ensembles (dans le cas de plus de deux ensembles) sont renvoyés sous la forme d'un ensemble. Passons maintenant à un exemple.

Code:

A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.intersection(A2, A3))

Comme vous pouvez le voir, les trois ensembles n'avaient que deux éléments en commun, 24 et 35. Par conséquent, lors de l'exécution du code, il a renvoyé un ensemble contenant uniquement 24 et 35.

6. union (): C'est une fonction qui retourne un ensemble avec tous les éléments de l'ensemble d'origine ainsi que les ensembles spécifiés. Puisqu'il renvoie un ensemble, tous les éléments n'auront qu'une seule apparence. Si deux ensembles contiennent la même valeur, l'élément n'apparaîtra qu'une seule fois.

Code:

A1= (24, 35, 34, 45)
A2= (24, 56, 35, 46)
A3= (24, 35, 47, 56)
print(A1.union(A2, A3))

Dans la capture d'écran ci-dessus, vous pouvez voir la sortie du code lors de l'exécution. Si vous regardez attentivement, vous trouverez toutes les valeurs de A1 et toutes les valeurs uniques des deux autres ensembles.

7. issubset (): cette fonction renvoie des valeurs booléennes qui sont vraies ou fausses. Si tous les éléments d'un ensemble sont présents dans un autre ensemble, il renvoie vrai sinon faux. Nous verrons un exemple de la même chose pour mieux comprendre.

Code:

A1 =(3, 6, 8)
A2 =(45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issubset(A2))
print(A2.issubset(A1))

Si vous voyez la capture d'écran de sortie ci-dessus, vous pouvez voir que A2 a tous les éléments de A1 mais A1 n'a pas tous les éléments de A2. Par conséquent, A1 est un sous-ensemble de A2.

8. issuperset (): cette fonction renvoie des valeurs booléennes qui sont vraies ou fausses. Si un ensemble contient tous les éléments d'un autre ensemble, cet ensemble peut être appelé un sur-ensemble de l'autre ensemble et la valeur renvoyée par la fonction est vraie sinon fausse. Nous verrons un exemple de la même chose pour mieux comprendre.

Code:

A1 = (3, 6, 8)
A2 = (45, 87, 3, 67, 6, 8)
print(A1.issuperset(A2))
print(A2.issuperset(A1))

Comme vous pouvez le voir sur la capture d'écran de sortie, le deuxième ensemble A2 contient tous les éléments de l'ensemble A1. Il s'agit donc d'un sur-ensemble de A1. La même chose n'est pas vraie pour A1 par rapport à A2, donc elle renvoie faux.

9. remove (): Cette fonction est utilisée pour supprimer des éléments de l'ensemble. Les éléments à supprimer sont passés en arguments. La fonction supprime l'élément s'il est présent dans l'ensemble sinon il renvoie une erreur. Nous allons exécuter un exemple pour vérifier cela.

Code:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.remove("Nilanjan")
print(firstset)
# to check error
firstset.remove("Rocky")

Si vous voyez la capture d'écran ci-dessus lorsque le code est exécuté, il supprime l'élément "Nilanjan" tel qu'il était présent dans l'ensemble mais lorsque nous essayons de supprimer "Rocky" cela nous donne une erreur car "Rocky" n'est pas présent dans l'ensemble.

10. discard (): Cette méthode intégrée est également utilisée pour supprimer des éléments de l'ensemble mais elle est différente de la méthode remove dont nous avons discuté précédemment. Si l'élément est présent dans l'ensemble, il supprime l'élément mais s'il est présent, il ne renvoie aucune erreur et normalement imprime simplement l'ensemble. Nous allons voir un exemple de cela

Code:

firstset = ("Johnny", "Nilanjan", "Rupa")
firstset.discard("Nilanjan")
print(firstset)
firstset.discard("Rocky")
print(firstset)

Si nous voyons la capture d'écran ci-dessus, nous pouvons voir que même si «Rocky» n'est pas présent dans l'ensemble, nous ne voyons aucune erreur s'afficher contrairement au cas de la méthode de suppression où une erreur a été affichée.

Conclusion

Nous avons discuté dans cet article du concept d'ensembles en python et des différentes fonctions qui peuvent être utilisées ou appliquées dans des ensembles. Les ensembles, comme discuté, sont importants en python et les méthodes intégrées sont utilisées pour manipuler les ensembles et également pour effectuer des opérations avec les ensembles.

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