Python读懂map映射和set集合

目录

一、map映射

二、set集合

1、定义

2、特性

3、创建set集合的两种方式

4、集合的交集、并集、差集例题

5、检查一个元素是否在集合当中,使用成员运算符in:


一、map映射

定义:把东西1转换成东西2可以用map映射

格式:东西2 = 序列(map(转换函数,东西1))                         

                                          -- 序列=列表=元组等

例题:

lst = [1,2,3,4,5]
result = list(map(str,lst))  # 把列表中的每个元素用str函数转换为字符串类型
print(map(str,lst))  #<map object at 0x00000146105B1888> = map()函数返回一个迭代器
print(result)   #['1', '2', '3', '4', '5']

二、set集合

1、定义

set(可迭代对象)

集合输出{1,2,3}形式

2、特性

set函数的功能是将括号中的参数转换为集合。

无序、不重复(自动去重)的集合

可变性:创建后修改set,添加或删除元素。

3、创建set集合的两种方式

例1:
s = set()
print(s)   #输出:set()   # 返回的是一个空set
例2:
s2 = set([1,2,2,3,4,3,3])
print(s2)   # 输出:{1, 2, 3, 4}

4、集合的交集、并集、差集例题

s1 = set([1,2,3])      s1 = set((1,2,3))
s2 = set([2,3,4])      s2 = set((2,3,4))
print(s1 & s2)   #集合的交集  #输出:{2, 3}
print(s1 | s2)   #集合的并集  #输出:{1, 2, 3, 4}
print(s1 - s2)   #集合的差集    从s1集合中删除s2集合的元素   #输出:{1}

5、检查一个元素是否在集合当中,使用成员运算符in:

s1 = set([1,2,3])
print(1 in s1)  #输出:True

 

### Python 中 `list`、`map` `set` 的用法 #### 列表 (`list`) 使用方法 列表是 Python 中最常用的数据结构之一,用于存储有序的项集合。可以包含不同类型的对象。 创建列表的方式如下: ```python my_list = [1, "apple", True] ``` 访问列表中的元素可以通过索引实现: ```python first_element = my_list[0] # 获取第一个元素[^1] ``` 还可以对列表执行各种操作,比如添加新元素、删除现有元素以及遍历整个列表等。 #### 映射 (`map`) 函数应用 映射函数允许将指定的操作应用于可迭代对象(如列表)内的每一个条目,并返回一个新的迭代器。这通常用来简化循环逻辑并提高代码效率。 使用方式如下所示: ```python numbers = [1, 2, 3, 4] def square(x): return x * x squared_numbers_iterator = map(square, numbers) # 将结果转换成列表查看具体数值 print(list(squared_numbers_iterator)) # 输出: [1, 4, 9, 16][^2] ``` 这里定义了一个简单的平方运算作为例子;实际上可以根据需求自定义任何复杂的处理过程。 #### 集合 (`set`) 特性用途 集合是一种无序且不重复的数据容器,在去重方面非常有用。当需要确保一组值唯一时,应该考虑使用集合而不是其他类型的数据结构。 初始化一个空集合或带有初始成员的集合很简单: ```python empty_set = set() fruits = {"apple", "banana", "orange"} ``` 向集合中增加单个元素或多于一项也很直观: ```python fruits.add("grape") # 添加单一元素 more_fruits = ["peach", "plum"] fruits.update(more_fruits) # 合并与另一个集合或列表 ``` 最后展示一些常见的集合操作,例如交集、并集差集计算: ```python a = {1, 2, 3} b = {2, 3, 4} intersection = a.intersection(b) # 或者简写为 a & b union = a.union(b) # 或者简写为 a | b difference_a = a.difference(b) # 或者简写为 a - b symmetric_difference = a.symmetric_difference(b) # 只存在于其中一个集合但不在两者共有的部分;也可以写作 a ^ b ``` 这些基本概念对于理解更高级别的编程技巧至关重要,同时也构成了许多复杂算法的基础构建模块[^3]。
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