4.4.5. 셋

1. Set 1.1 add 1.2 update 1.3 remove 1.4 discard 1.5 pop 1.6 교집합 1.7 합집합 1.8 차집합 1.9 대칭차집합 1.10 issubset 1.11 isdisjoint 1.12 Symmetric_difference_update

1. Set

집합 자료형은 중복을 허용하지 않으며, 순서가 없는 자료형입니다.

입력


number_set = set([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4])
print(number_set)

출력


{1, 2, 3, 4}

위의 예제를 보면 같은 숫자들은 다 제거되고 하나만 남은 것을 볼 수 있습니다.

입력


number_set = set('apple coffee')
print(number_set)

출력


{'o', 'e', 'c', ' ', 'l', 'f', 'p', 'a'}

문자열을 넣었을 경우 실행할 때마다 순서가 계속 달라지는 것을 볼 수 있습니다.

1.1 add

집합 자료형에 값을 추가할 때는 add를 사용합니다.

입력


menu = set(['americano', 'cafe latte'])
menu.add('ice coffee')
print(menu)

출력


{'cafe latte', 'ice coffee', 'americano'}

1.2 update

값을 여러 개를 추가할 때에는 update를 사용합니다.

입력


menu = set(['americano', 'cafe latte'])
menu.update(['ice coffee', 'ice tea', 'green tea'])
print(menu)

출력


{'ice coffee', 'green tea', 'americano', 'ice tea', 'cafe latte'}

1.3 remove

특정 값을 제거하고 싶을 때에는 remove를 사용합니다.

입력


menu = set(['americano', 'cafe latte'])
menu.remove('cafe latte')
print(menu)

출력


{'americano'}

1.4 discard

remove처럼 특정 값을 제거하고 싶을 때 사용하는 함수인 discard도 있습니다.

입력


s = {2, 3, 4, 5, 6}
s.discard(1)

출력


{2, 3, 4, 5, 6}

discard는 지우려는 값이 없으면 오류를 출력하지 않으며, remove는 오류를 출력합니다. 두 개의 함수를 구분해서 사용해주세요.

1.5 pop

값을 순서대로 하나씩 지우고 싶을 때 pop을 사용합니다.

입력


s = {3, 4, 5, 6, 7, 8}
s.pop()
s
s.pop
s
s.pop
s

출력


{3, 4, 5, 6, 7, 8}
{4, 5, 6, 7, 8}
{5, 6, 7, 8}

1.6 교집합

집합 자료형은 집합이라는 이름에 맞게 교집합, 합집합, 차집합을 구할 수 있습니다.

교집합은 & 혹은 intersection 함수를 사용하여 구합니다.

입력


my_cafe = set(['americano', 'water', 'yogurt strawberry blended', 'cafe latte'])
other_cafe = set(['americano', 'water', 'green tea'])

print(my_cafe & other_cafe)
print(my_cafe.intersection(other_cafe))

출력


{'water', 'americano'}
{'water', 'americano'}

1.7 합집합

합집합은 | 또는 union 함수를 사용하여 구합니다.

입력


my_cafe = set(['americano', 'water', 'yogurt strawberry blended', 'cafe latte'])
other_cafe = set(['americano', 'water', 'green tea'])

print(my_cafe | other_cafe)
print(my_cafe.union(other_cafe))

출력


{'americano', 'green tea', 'cafe latte', 'yogurt strawberry blended', 'water'}
{'americano', 'green tea', 'cafe latte', 'yogurt strawberry blended', 'water'}

1.8 차집합

차집합은 - 또는 difference 함수를 사용하여 구합니다.

입력


my_cafe = set(['americano', 'water', 'yogurt strawberry blended', 'cafe latte'])
other_cafe = set(['americano', 'water', 'green tea'])

print(my_cafe - other_cafe)
print(my_cafe.difference(other_cafe))

출력


{'yogurt strawberry blended', 'cafe latte'}
{'yogurt strawberry blended', 'cafe latte'}

1.9 대칭차집합

두 개의 집합이 있을 때 공통된 부분을 제외한 나머지 부분을 대칭차집합이라고 하며,

^ 또는 symmetric_difference 함수를 사용합니다.

입력


s = {1, 2, 3, 4}
ss = {3, 4, 5, 6}

s^ss

set.symmetric_difference(s, ss)

출력


{1, 2, 5, 6}

{1, 2, 5, 6}

1.10 issubset

새로운 값에 원래의 값이 속하는지 확인하고 싶을 때는 issubset 함수를 사용합니다.

입력


s = {1, 2, 3, 4}
ss = {3, 4, 5, 6}
s.issubset({1, 2})
s.issubset({1, 2, 3, 4, 5, 6})

s < {1, 2, 3, 4, 5, 6} #진부분집합(<->진상위집합)
s <= {1, 2, 3, 4, 5, 6} #부분집합(<->상위집합)

출력


False 
True

True
True

1.11 isdisjoint

데이터가 서로 겹치는 부분이 있는지 확인하고 싶을 때는 isdisjoint 함수를 사용합니다.

입력


s = {1, 2, 3, 4}
ss = {3, 4, 5, 6}

s.isdisjoint(ss)

출력


False #겹치는 부분이 있으면 False, 없으면 True가 출력됩니다.

입력


s = {1, 2}
ss = {3, 4}

s.isdisjoint(ss)

1 in s

len(s) #s의 길이를 출력합니다.

출력


True

True

2s, ss

1.12 Symmetric_difference_update

지금 셋과 비교할 다른 셋들 중에서 겹치지 않는 요소만 출력하고 싶을 때 symmetric_difference_update함수를 사용합니다.

입력


s = {1, 2, 3}
ss = {3, 4, 5}

s.symmetric_difference_update(ss)
s

출력


{1, 2, 4, 5} #겹치는 요소인 3은 제외된 것을 알 수 있습니다.