京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中set与frozenset方法和区别详解
set(可变集合)与frozenset(不可变集合)的区别:
set无序排序且不重复,是可变的,有add(),remove()等方法。既然是可变的,所以它不存在哈希值。基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交集), difference(差集)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.
sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合,sets不记录元素位置或者插入点。因此,sets不支持 indexing, 或其它类序列的操作。
frozenset是冻结的集合,它是不可变的,存在哈希值,好处是它可以作为字典的key,也可以作为其它集合的元素。缺点是一旦创建便不能更改,没有add,remove方法。
一、集合的创建
set()和 frozenset()工厂函数分别用来生成可变和不可变的集合。如果不提供任何参数,默认会生成空集合。如果提供一个参数,则该参数必须是可迭代的,即,一个序列,或迭代器,或支持
迭代的一个对象,例如:一个列表或一个字典。
>>> s=set('cheeseshop') 使用工厂方法创建
>>> s
{'h', 'c', 'o', 's', 'e', 'p'}
>>> type(s)
<type 'set'>
>>> s={'chessseshop','bookshop'}直接创建,类似于list的[]和dict的{},不同于dict的是其中的值,set会将其中的元素转换为元组
>>> s
{'bookshop', 'chessseshop'}
>>> type(s)
<type 'set'>
不可变集合创建:
>>> t=frozenset('bookshop')
>>> t
frozenset({'h', 'o', 's', 'b', 'p', 'k'})
二、更新可变集合
用各种集合内建的方法和操作符添加和删除集合的成员:
>>> s.add('z') #添加
>>> s
set(['c', 'e', 'h', 'o', 'p', 's', 'z'])
>>> s.update('pypi') #添加
>>> s
set(['c', 'e', 'i', 'h', 'o', 'p', 's', 'y', 'z'])
>>> s.remove('z') #删除
>>> s
set(['c', 'e', 'i', 'h', 'o', 'p', 's', 'y'])
>>> s -= set('pypi')#删除
>>> s
set(['c', 'e', 'h', 'o', 's'])
>>> del s #删除集合
只有可变集合能被修改。试图修改不可变集合会引发异常。
>>> t.add('z')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line , in ?
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'
三、成员关系 (in, not in)
>>> 'k' in s
False
>>> 'k' in t
True
>>> 'c' not in t
True
四、集合等价/不等价
>>> s == t
False
>>> s != t
True
>>> u = frozenset(s)
>>> s == u
True
>>> set('posh') == set('shop')
True
五、子集/超集
>>> set('shop') < set('cheeseshop')
True
>>> set('bookshop') >= set('shop')
True
六、遍历访问集合中的值(可变集合和非可变都支持)
>>> s=set('cheeseshop')
>>> s
{'h', 'c', 'o', 's', 'e', 'p'}
>>> for i in s:
print(i)
h
c
o
e
p
>>> t=frozenset('bookshop')
>>> t
frozenset({'h', 'o', 's', 'b', 'p', 'k'})
>>> for i in t:
print(i)
h
o
b
p
k
七、集合类型操作符(所有的集合类型)
1.联合( | )
两个集合的联合是一个新集合,该集合中的每个元素都至少是其中一个集合的成员,即,属于两个集合其中之一的成员。联合符号有一个等价的方法,union().
>>> s | t
set(['c', 'b', 'e', 'h', 'k', 'o', 'p', 's'])
2.交集( & )
你可以把交集操作比做集合的 AND(或合取)操作。两个集合的交集是一个新集合,该集合中的每
个元素同时是两个集合中的成员,即,属于两个集合的成员。交集符号有一个等价的方法,intersection()
>>> s & t
set(['h', 's', 'o', 'p']
3.差补/相对补集( – )
两个集合(s 和 t)的差补或相对补集是指一个集合 C,该集合中的元素,只属于集合 s,而不属
于集合 t。差符号有一个等价的方法,difference().
>>> s - t
set(['c', 'e'])
4.对称差分( ^ )
和其他的布尔集合操作相似, 对称差分是集合的 XOR(又称"异或 ").
两个集合(s 和 t)的对称差分是指另外一个集合 C,该集合中的元素,只能是属于集合 s 或者集合 t
的成员,不能同时属于两个集合。对称差分有一个等价的方法,symmetric_difference().
>>> s ^ t
set(['k', 'b', 'e', 'c'])
5.混合集合类型操作
上面的示例中,左边的 s 是可变集合,而右边的 t 是一个不可变集合. 注意上面使用集合操作
运算符所产生的仍然是可变集合,但是如果左右操作数的顺序反过来,结果就不一样了:
>>> t | s
frozenset(['c', 'b', 'e', 'h', 'k', 'o', 'p', 's'])
>>> t ^ s
frozenset(['c', 'b', 'e', 'k'])
>>> t - s frozenset(['k', 'b'])
如果左右两个操作数的类型相同, 既都是可变集合或不可变集合, 则所产生的结果类型是相同的,但如果左右两个操作数的类型不相同(左操作数是 set,右操作数是 frozenset,或相反情况),则所产生的结果类型与左操作数的类型相同。
八、可变集合类型的方法
s.update(t) 用 t 中的元素修改 s, 即,s 现在包含 s 或 t 的成员
s.intersection_update(t) s 中的成员是共同属于 s 和 t 的元素。
s.difference_update(t) s 中的成员是属于 s 但不包含在 t 中的元素
s.symmetric_difference_update(t) s 中的成员更新为那些包含在 s 或 t 中,但不 是 s和 t 共有的元素
s.add(obj) 在集合 s 中添加对象 obj
s.remove(obj) 从集合 s 中删除对象 obj;如果 obj 不是集合 s 中的元素(obj not
in s),将引发 KeyError 错误
s.discard(obj) 如果 obj 是集合 s 中的元素,从集合 s 中删除对象 obj;
s.pop() 删除集合 s 中的任意一个对象,并返回它
s.clear() 删除集合 s 中的所有元素
九、集合类型操作符、函数和方法
函数/方法名 等价运算符 说明
所有集合类型:
len(s) 集合基数: 集合 s 中元素的个数
set([obj]) 可变集合工厂函数; obj 必须是支持迭代的,由 obj 中的元素创建集合,否则创建一个空集合
frozenset([obj]) 不可变集合工厂函数; 执行方式和 set()方法相同,但它返回的是不可变集合
obj in s 成员测试:obj 是 s 中的一个元素吗?
obj not in s 非成员测试:obj 不是 s 中的一个元素吗?
s == t 等价测试: 测试 s 和 t 是否具有相同的元素?
s != t 不等价测试: 与==相反
s < t (严格意义上)子集测试; s != t 而且 s 中 所 有 的元素都是 t 的成员
s.issubset(t) s <= t 子集测试(允许不严格意义上的子集): s 中所有的元素都是 t 的成员
s > t (严格意义上)超集测试: s != t 而且 t 中所有的元素都是 s 的成员
s.issuperset(t) s >= t 超集测试(允许不严格意义上的超集): t 中所有的元素 都是 s 的成员
s.union(t) s | t 合并操作: s 或 t 中的元素
s.intersec- tion(t) s & t 交集操作: s 和 t 中的元素
s.difference(t) s - t 差分操作: s 中的元素,而不是 t 中的元素
s.symmetric_difference(t)s ^ t 对称差分操作:s 或 t 中的元素,但不是 s 和 t 共有的元素
s.copy() 复制操作:返回 s 的(浅复制)副本
仅用于可变集合:
s.update(t) s |= t (Union) 修改操作: 将 t 中的成员添加 s
s.intersection_update(t) s &= t 交集修改操作: s 中仅包括 s 和 t 中共有的成员
s.difference_update(t) s -= t 差修改操作: s 中包括仅属于 s 但不属于 t 的成员
s.symmetric_
difference_
update(t) s ^= t 对称差分修改操作: s 中包括仅属于 s 或仅属于 t 的成员
s.add(obj) 加操作: 将 obj 添加到 s
s.remove(obj) 删除操作: 将 obj 从 s 中删除;如果 s 中不存在
obj,将引发 KeyError
s.discard(obj) 丢弃操作: remove() 的 友 好 版 本 - 如果 s 中存在 obj,从 s 中删除它
s.pop() Pop 操作: 移除并返回 s 中的任意一个元素
s.clear() 清除操作: 移除 s 中的所有元素
以上所述是小编给大家介绍的Python中set与frozenset方法和区别详解,希望对大家有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31