Ce message a été rendu public dans le cadre de la Blogathon sur la science des données
Les ensembles sont un exemple de structures de données Python essentielles.
introduction
Les structures de données sont la maison de construction des scripts Python. Conserver ou inclure les données avec soin afin que les travailleurs fonctionnent plus efficacement. Pour cela, il est d'une importance fondamentale d'étudier comment coopérer avec des structures de données.
Un ensemble est une combinaison d'objets avec les derniers points caractéristiques.
- Les ensembles sont en désordre
- Les ensembles contiennent différents éléments.
- Les éléments d'un ensemble doivent être permanents, En d'autres termes, immuable.
Comment les décors sont en désordre, nous ne pouvons pas faire d'opérations comme l'indexation et la segmentation des ensembles. Un ensemble ne permet pas d'avoir des objets mutables sous forme de listes en tant qu'élément dans un ensemble Python. Un cas d'utilisation courant pour les assemblages consiste à supprimer les pièces en double d'une combinaison ou d'une séquence.
Dans ce rapport, nous allons découvrir 5 opérations couramment utilisées sur les ensembles. Commençons par générer un ensemble. Nous pouvons pratiquer le constructeur d'ensemble sur des collections séparées pour construire un ensemble.
mylst = ['UNE', 'UNE', 'B', 'UNE', 'C', 'B']
myst = définir(mylst)
imprimer(myst)
Sortir: {'UNE', 'B', 'C'}
Nous avons construit un ensemble à partir d'une liste. L'ensemble ne couvre que les éléments uniques de la liste. Le constructeur d'ensemble peut également être implémenté dans un tableau NumPy. Voici le code pour cela:
importer numpy en tant que np
arr = np.aléatoire.randint(0, 5, taille=20)
myst = définir(arr)
imprimer(arr)
Sortir: [4 0 4 3 1 1 3 0 0 1 3 4 0 3 2 4 1 4 3 3]
imprimer(myst)
Sortir: {0, 1, 2, 3, 4}
VOIR MAINTENANT CINQ OPÉRATIONS QUE VOUS DEVRIEZ CONNAÎTRE DANS LES STRUCTURES DE DONNÉES DÉFINIES EN PYTHON:
1.Ajouter et supprimer des éléments
C'est une méthode simple pour joindre ou supprimer des éléments. Les méthodes d'ajout et de suppression s'appliquent, respectivement:
myst.add(5)
imprimer(myst)
Sortir: {0, 1, 2, 3, 4, 5}
Si nous décidons d'ajouter un élément précédemment dans l'ensemble, l'ensemble restera le même et nous ne recevrons pas d'avis ou d'échec.
myst.add(4)
imprimer(myst)
Sortir: {0, 1, 2, 3, 4, 5}
L'application de la méthode de suppression est identique.
myst.remove(4)
imprimer(myst)
Sortir: {0, 1, 2, 3, 5}
2.Mettre à jour un ensemble
La mise à jour d'un ensemble avec un autre ensemble consiste à placer les éléments du deuxième ensemble dans l'ensemble d'origine. Analyser les deux ensembles résultants.
myst = définir([0, 1, 2, 3, 5]) myotherst = ensemble([3, 4, 5, 6, 7])
Nous pouvons moderniser “myst” pour “mon autre” de la manière suivante:
myst.update(mon autre)
imprimer(myst)
Sortir: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
L'approche de mise à jour est bénéfique car nous n'avons pas à nous soucier des éléments équivalents et multiples dans les deux ensembles..
On peut aussi renouveler un ensemble avec des structures de données indépendantes, sous forme de listes ou de tuples.
myst = définir([0, 1, 2, 3, 5])
mylst = [1, 2, 10,11,12]
myst.update(mylst)
imprimer(myst)
Sortir: {0, 1, 2, 3, 5, 10, 11, 12}
3.Ensembles combinés
La méthode de mise à niveau fonctionne sur place, ce qui implique qu'il modifie l'ensemble primaire. Dans certaines circonstances, nous avons besoin d'un mélange de plusieurs ensembles sans renouveler les originaux. Le système d'assemblage reflète la qualité de deux ensembles, afin que nous puissions l'attacher à une variable différente.
myst = {'UNE', 'B', 'C'}
actualité = {'B', 'C', 'RÉ', 'E'}
news2 = {1, 2, 3}
Combinest = myst.union(actualité).syndicat(news2)imprimer(myst)
Sortir: {'UNE', 'B', 'C'}
imprimer(combiné)
Sortir: {'UNE', 1, 2, 'RÉ', 'E', 3, 'B', 'C'}
On obtient une séquence (En d'autres termes, syndicat) des ensembles, mais les premiers sets restent les mêmes.
Dans le cas ci-dessus, aussi nous avons remarqué une étrange façon de construire un ensemble: des pièces peuvent être ajoutées à l'intérieur des accolades (“{}”) à l'ensemble.
4 ensemble de comparaison
Deux ensembles peuvent être examinés en fonction des éléments qu'ils contiennent. Les méthodes issuperset et issubset peuvent être utilisées pour relier deux ensembles.
Supposons que nous ayons deux ensembles appelés A et B. Si A comprend tous les ingrédients de B, alors A est un surensemble de B. Dans ce cas, B est un sous-ensemble de A.
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {1, 4, 5}
C = {1, 4, 6}
A.issueset(B)
Sortir: Vrai
B.issubset(UNE)
Sortir: Vrai
A.issueset(C)
Sortir: Faux
Une des parties de l'ensemble C n'est pas dans l'ensemble A. Pour cela, A n'est pas un surensemble de C.
Si deux ensembles contiennent des éléments identiques, le sur-ensemble et le sous-ensemble peuvent être considérés l'un par rapport à l'autre.
D = {1, 4, 5}
E = {1, 4, 5}
D.issueset(E)
Sortir: Vrai
D.issubset(E)
Sortir: Vrai
5.L'intersection et la différence
La théorie des ensembles est assez comparable aux graphes de Venn en mathématiques (statistiques).
Nous pourrions être impliqués dans les éléments qui sont dans un ensemble, mais pas le contraire. En même temps, nous devrons peut-être découvrir les points forts trouvés dans les deux ensembles. Des méthodes de diversité et d'intersection peuvent être utilisées pour mettre en œuvre ces actions, respectivement.
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {3, 4, 5, 6, 7, 8}
Une différence(B)
Sortir: {1, 2}
A.intersection(B)
Sortir: {3, 4, 5}
B.différence(UNE)
Sortir: {6, 7, 8}
La distribution des ensembles n'est pas exprimée lors de la détermination de l'intersection. Malgré cela, l'écart est déterminé en fonction de la commande. La diversité de A à partir de B inclut les éléments de A mais pas de B et vice versa.
résumer
Nous avons fait des cas pour illustrer 5 opérations quotidiennes effectuées dans des ensembles. Plus de méthodes peuvent être utilisées pour les ensembles. Malgré cela, ce que nous avons incorporé dans cet article convient à la plupart des cas maximum.
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