Как удалить элемент из set python

Как удалить элемент из set python

with other sets

with single elements

Set operations return new sets, but have the corresponding in-place versions:

method	in-place operation	in-place method
union	s	= t
intersection	s &= t	intersection_update
difference	s -= t	difference_update
symmetric_difference	s ^= t	symmetric_difference_update

# Get the unique elements of a list

Let’s say you’ve got a list of restaurants — maybe you read it from a file. You care about the unique restaurants in the list. The best way to get the unique elements from a list is to turn it into a set:

Note that the set is not in the same order as the original list; that is because sets are unordered, just like dict s.

This can easily be transformed back into a List with Python’s built in list function, giving another list that is the same list as the original but without duplicates:

It’s also common to see this as one line:

Now any operations that could be performed on the original list can be done again.

# Set of Sets

Instead, use frozenset :

# Set Operations using Methods and Builtins

We define two sets a and b

NOTE: <1>creates a set of one element, but <> creates an empty dict . The correct way to create an empty set is set() .

# Intersection

a.intersection(b) returns a new set with elements present in both a and b

# Union

a.union(b) returns a new set with elements present in either a and b

# Difference

a.difference(b) returns a new set with elements present in a but not in b

# Symmetric Difference

a.symmetric_difference(b) returns a new set with elements present in either a or b but not in both

NOTE: a.symmetric_difference(b) == b.symmetric_difference(a)

# Subset and superset

c.issubset(a) tests whether each element of c is in a .

a.issuperset(c) tests whether each element of c is in a .

The latter operations have equivalent operators as shown below:

Method	Operator
a.intersection(b)	a & b
a.union(b)	a
a.difference(b)	a — b
a.symmetric_difference(b)	a ^ b
a.issubset(b)	a <= b
a.issuperset(b)	a >= b

# Disjoint sets

Sets a and d are disjoint if no element in a is also in d and vice versa.

# Testing membership

The builtin in keyword searches for occurances

# Length

The builtin len() function returns the number of elements in the set

# Sets versus multisets

Sets are unordered collections of distinct elements. But sometimes we want to work with unordered collections of elements that are not necessarily distinct and keep track of the elements’ multiplicities.

Consider this example:

By saving the strings ‘a’ , ‘b’ , ‘b’ , ‘c’ into a set data structure we’ve lost the information on the fact that ‘b’ occurs twice. Of course saving the elements to a list would retain this information

but a list data structure introduces an extra unneeded ordering that will slow down our computations.

For implementing multisets Python provides the Counter class from the collections module (starting from version 2.7):

Counter is a dictionary where where elements are stored as dictionary keys and their counts are stored as dictionary values. And as all dictionaries, it is an unordered collection.

# Syntax

• empty_set = set() # initialize an empty set
• literal_set = <'foo', 'bar', 'baz'># construct a set with 3 strings inside it
• set_from_list = set([‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]) # call the set function for a new set
• set_from_iter = set(x for x in range(30)) # use arbitrary iterables to create a set
• set_from_iter = # alternative notation

# Remarks

Sets are unordered and have very fast lookup time (amortized O(1) if you want to get technical). It is great to use when you have a collection of things, the order doesn’t matter, and you’ll be looking up items by name a lot. If it makes more sense to look up items by an index number, consider using a list instead. If order matters, consider a list as well.

Sets are mutable and thus cannot be hashed, so you cannot use them as dictionary keys or put them in other sets, or anywhere else that requires hashable types. In such cases, you can use an immutable frozenset

The elements of a set must be hashable. This means that they have a correct __hash__ method, that is consistent with __eq__ . In general, mutable types such as list or set are not hashable and cannot be put in a set. If you encounter this problem, consider using dict and immutable keys.

как удалить элемент из множества

когда пытаюсь найти множество равное этому но без какого-то элемента так:

почему так,и как правильно это сделать?

Потому что remove удаляет элемент из множества, а не возвращает множество без удаляемого элемента

.pop(i) удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент

Дизайн сайта / логотип © 2023 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2023.6.8.43486

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Исчерпывающее руководство по множествам в Python

Класс set (множество) — это одна из ключевых структур данных в Python. Она представляет собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов. Класс set , в некоторой степени, соответствует математическому множеству. Многие широко используемые математические операции, применимые к множествам, существуют и в Python. Часто вычисления, производимые над множествами, оказываются гораздо быстрее, чем альтернативные операции со списками. В результате, для того чтобы писать эффективный код, Python-программисту просто необходимо уметь пользоваться множествами. В этой статье я расскажу об особенностях работы с классом set в Python.

Инициализация множеств

Существует два способа создания объекта set : с использованием конструкции set(iterable) и путём помещения элементов, разделённых запятыми, в фигурные скобки — < . >. Если же при инициализации множества попытаться воспользоваться пустыми фигурными скобками — <> — тогда будет создан словарь, а не пустое множество. Для создания пустых множеств используется команда set() . Обратите внимание на то, что при инициализации множеств порядок элементов неважен, и на то, что дублирующиеся элементы в множество добавить не получится.

Какие элементы можно включить в состав множества? Это могут быть только элементы иммутабельных типов. Сюда входят такие типы, как float , int , string , bool и прочие подобные. А вот мутабельные типы — списки, словари, да и сами множества, в состав множеств включать нельзя. Если вас интересуют подробности о типах данных в Python — рекомендую почитать эту статью. Учитывая вышесказанное — следующая конструкция вызовет ошибку:

Но что если случается так, что в множествах надо хранить некие уникальные последовательности значений? Подробнее об этом мы поговорим в конце статьи.

Примечание об иммутабельности

Иммутабельность — это ограничение, касающееся лишь встроенных типов. На практике, чтобы объект можно было добавить в множество, или чтобы его можно было использовать в качестве ключа в словаре, этот объект всего лишь должен быть хешируемым. По умолчанию объекты пользовательских классов обладают хешем, основанным на их идентификаторах. Равенство объектов определяется по их идентификаторам. Это значит, что два объекта, идентичные в плане атрибутов, будут равны друг другу только тогда, когда они представляют один и тот же объект, или в том случае, если для них определён пользовательский оператор eq .

Если для некоего класса определён пользовательский оператор eq , то объекты этого класса перестают быть хешируемыми, если только для них не будет определён пользовательский оператор hash . Тут важно то, что если два объекта равны, то их хеши тоже должны быть равны. В противном случае при добавлении подобных объектов в словарь или в множество возникнут проблемы. Дело в том, что при проверке наличия значения в составе ключей словаря или в составе множества, проверяются и хеши и равенство объектов.

Единственный случай, когда в множестве имеет смысл хранить мутабельный объект, или когда такой объект может играть роль ключа словаря, это когда оператор проверки равенства объекта не использует его мутабельные атрибуты. Предположим, у некоего объекта имеется оператор равенства и соответствующая хеш-функция, основанные на атрибутах этого объекта. Если такой объект сначала добавить в множество, а потом поменять его, тогда хеш-значение, использованное при его сохранении, будет отличаться от текущего хеш-значения. Это — плохая практика.

Добавление элементов в множества

Существует множество способов добавления элементов в множество. Для того чтобы осуществить изменение (мутацию) множества, отдельный элемент в него можно добавить командой .add() . Итерируемый объект добавляют командой .update() , или, что то же самое, используя оператор |= :

Под «мутацией» я понимаю изменение исходного объекта. Есть ещё команды, которые не изменяют исходное множество. Например — метод . union() , или его эквивалент — оператор | :

Явное различие поведения методов .update() и .union() можно продемонстрировать, разобрав следующий пример:

И наконец — два множества можно конкатенировать, использовав деструктурирование:

Этот приём будет работать аналогично методу .union() , но я рекомендую пользоваться именно .union() .

Обратите внимание на то, что в предыдущих примерах я пользовался методом .update() , но в них можно было бы применить и оператор |= . Это значит, что a |= b ( .update() ) — это НЕ то же самое, что a = a | b (.union()) . Дело в том, что в первом фрагменте кода осуществляется изменение объекта, хранящегося в a , а во втором примере a назначается новое значение.

Удаление элементов множеств

Мы рассмотрели команды для добавления элементов в множества. Существуют похожие на них команды, применяемые при удалении элементов. Вот как эти команды можно соотнести с уже известными вам командами:

Аналог .add() — .remove() .

Аналог .update() — .difference_update() или -= .

Аналог .union() — .difference() или — .

Снова хочу обратить ваше внимание на то, что надо помнить о разнице между конструкциями вида a -= b (исходное множество изменяется) и a = a — b (исходное множество не изменяется).

Имеется и ещё несколько методов, которые могут пригодиться для удаления объектов:

.clear() — очищает множество.

.remove() — удаляет элемент лишь в том случае, если он существует (в противном случае выдаёт ошибку); .discard() — работает похожим образом, но, если элемента не существует, ошибку не возвращает.

.pop() — удалит случайный элемент из множества и вернёт этот элемент.

Другие операции для работы с множествами

Одна из сильных сторон Python-множеств заключается в наличии большого количества стандартных операций, предназначенных для работы с ними. Мы обсудили команды для модификации множеств путём добавления и удаления элементов, но это — далеко не всё, что можно делать с множествами.

Пересечение множеств

Пересечением двух множеств является множество элементов, входящих в состав обоих множеств. Для выполнения этой операции используются следующие методы и операторы:

Команды, при выполнении которых множество не меняется: .intersection() или & . Например — a.intersection(b) или a & b .

Команды, при выполнении которых множество меняется: .intersection_update() или &= .

Симметрическая разность множеств или дизъюнктивное объединение

Симметрическая разность множеств — это противоположность их пересечению. Она даёт все элементы, которые не принадлежат одновременно обоим исходным множествам. Для нахождения симметрической разности множеств используются следующие методы и операторы:

Команды, при выполнении которых множество не меняется: . symmetric_difference() или ^ . Например — a.symmmetric_difference(b) или a ^ b .

Команды, при выполнении которых множество меняется: .symmetric_difference_update() или ^= .

Методы проверки наличия элементов в множествах, сравнение множеств

Я рассказал о том, как модифицировать множества, но они, в основном, используются для того, чтобы быстро проверять, имеются ли в них некие элементы, или нет. Подобные операции, выполняемые на списках, будут медленнее. Посмотрим на конструкции, используемые для проверки наличия элементов в множествах, и на некоторые другие полезные команды.

Проверка принадлежности элемента множеству

Вероятно, это — та операция, к которой вы будете прибегать чаще, чем к другим. Проверка наличия элемента в множестве выполняется с помощью оператора in . А проверка отсутствия элемента — с помощью оператора not in . Для таких операций над множествами, в отличие от подобных проверок, выполняемых в применении к спискам, характерна константная временная сложность — O(1). В результате, по мере роста размеров множества, не будет страдать скорость проверки наличия или отсутствия в нём неких элементов.

Проверка того, является ли одно множество подмножеством другого

Множество является подмножеством другого множества в том случае, если все элементы первого множества входят в состав второго. Например, (A, B, C) — это подмножество (A, B, C, D) . В Python подобную проверку можно провести, воспользовавшись методом .issubset() или оператором <= . Чтобы проверить, является ли одно множество истинным подмножеством другого, то есть — что одно множество — это подмножество другого, и что эти множества не равны, можно воспользоваться оператором < . Но учитывайте, что ещё можно пользоваться операторами >= и > .

Проверка того, что в двух множествах нет общих элементов

Если в множествах нет общих элементов, их называют непересекающимися множествами. В Python соответствующая проверка выполняется с помощью метода .isdisjoint() .

Абстракция множеств

Так же, как и в случае со списками и словарями, при работе с множествами можно воспользоваться так называемой абстракцией множеств (set comprehension). Делается это путём добавления обрабатываемого выражения в фигурные скобки и через возврат единственного мутабельного элемента на каждом проходе цикла: < <element> for . in . >.

Хранение в множествах данных более сложных типов

Представьте, что у нас имеется цикл, на каждой итерации которого мы обходим некоторое количество узлов графа. Предположим, мы обошли граф два раза, у нас получились следующие пути:

Потом надо быстро проверить, прошлись ли мы по определённому пути. Нужно, чтобы такая проверка проводилась бы быстро, поэтому совершенно естественным будет использовать для её реализации множество. Как это сделать, если список, из-за его мутабельности, нельзя добавить в множество? К нашему счастью, в подобных обстоятельствах можно воспользоваться кортежем, классом tuple , который, по сути, представляет собой иммутабельную версию списка. Рассмотрим пример.

Сначала создадим граф, используя словарь. Ключи словаря будут представлять узлы графа, а значения — списки узлов, в которые можно перейти из текущего узла.

Визуализировав это описание, я получил такой граф.

Граф

Если вы задаётесь вопросом о том, как я создал такой граф — знайте, что сделал я это, прибегнув к graphviz и написав следующий код:

Теперь я займусь случайным блужданием по графу, проходя от 1 до 10 узлов, после чего сохраню результирующие пути в объекте set в виде кортежей. Посмотрим, сколько уникальных путей мы сможем сгенерировать за 100 проходов по графу:

Из 100 случайных проходов по графу 83 оказались уникальными.

А что если нас не волнует порядок узлов, а нужно лишь сохранить сведения о посещённых узлах? Тогда будет смысл хранить отдельные пути в множествах, но, как уже было сказано, множества мутабельны, помещать их в другие множества нельзя. В такой ситуации, вместо обычных множеств, описываемых классом set , можно прибегнуть к неизменяемым множествам, представленным классом frozenset . Чтобы это сделать — поработаем с кодом цикла из предыдущего примера:

Итоги

Множества — это полезный инструмент Python-разработчика. Они позволяют очень быстро выполнять определённые операции, что способно значительно повысить эффективность кода. Кроме того, в Python имеется немало простых и полезных методов для работы с множествами, применение которых способствует упрощению кода.

О, а приходите к нам работать? �� ��

Мы в wunderfund.io занимаемся высокочастотной алготорговлей с 2014 года. Высокочастотная торговля — это непрерывное соревнование лучших программистов и математиков всего мира. Присоединившись к нам, вы станете частью этой увлекательной схватки.

Мы предлагаем интересные и сложные задачи по анализу данных и low latency разработке для увлеченных исследователей и программистов. Гибкий график и никакой бюрократии, решения быстро принимаются и воплощаются в жизнь.

Как удалить элемент из set python

• Теория
• Практика
• Stepik.org

Множество (set)

Множество (set) — неупорядоченная коллекция, хранящая набор уникальных значений и поддерживающая для них операции добавления, удаления и определения вхождения.

Также объект множество в Python поддерживает операции, аналогичные операциям с математическими множествами: объединение, пересечение, симметричная разность и вычитание множеств

Создание множества

Множество создается перечислением через запятую всех элементов внутри фигурных скобках.

В случае, если имеются повторяющиеся элементы внутри фигурных скобок, дубли во множестве все равно исчезнут. Множество не терпит среди элементов повторения.

Пустое множество создается при помощи функции set()

Также при помощи функции set() можно создавать множества из других объектов. Если передать строку, то получим множество из символов этой строки.

Также можно передавать функции set() списки и функцию range().

Добавление элемента в множество

Первый способ добавить элемент в множество это вызвать метод add(). При попытке добавить уже существующий элемент во множество никаких ошибок не возникнет

Второй способ добавить элемент в множество это вызвать метод update() и передать ему итерируемый объект: список, строку, range() или множество. Метод update() будет поочередно добавлять каждый элемент итерируемого объекта внутрь множества.

Удаление элемента из множество

Первый способ удалить элемент из множества это вызвать метод discard(value) и передать ему значение, которое хотите удалить. В случае, если в множестве нет значения, исключений не будет.

Второй способ удалить элемент — это вызвать метод remove(value). В случае, если указанного значения в множестве нет, возбуждается исключение KeyError.

Третий способ удалить элемент — вызвать метод pop(). Т.к. множество является неупорядоченной коллекцией, данный метод удалит случайный элемент. При попытке удалить элемент из пустого множества возникнет исключение KeyError.

Операции над множеством

Нахождение длины

Проверка вхождения элемента во множество

Пересечение множеств

При помощи оператора & можно выполнить пересечение множеств. В результат попадут те элементы, которые одновременно принадлежат двум множествам. При этом сами множества не меняются. Если нужно изменить само множество используйте эту операцию с присвоением &=.

Объединение множеств

При помощи оператора | можно выполнить объединение множеств. В результат попадут те элементы, которые принадлежат хотя бы одному из множеств. При этом сами множества не меняются. Если нужно изменить само множество используйте эту операцию с присвоением |=.

Вычитание множеств

При помощи оператора — можно выполнить вычитание множеств. В результат попадут только те элементы, которые принадлежат первому множеству за исключение тех, которые входят во второе.