set1 = {1, 2, 3}set2 = {1, 2, 3, 4, 5}is_subset = set1.issubset(set2)is_superset = set2.issuperset(set1)print(is_subset)print(is_superset)在这个示例中，我们分别定义了两个集合set1和set2。然后，我们通过issubset和issuperset方法判断set1是否是set2的子集，以及set2是否是set1的超集。
issubset()方法用于判断一个set是否是另一个set的子集。例如：fruits1 = {"banana", "orange"}fruits2 = {"apple", "banana", "orange", "grape"}is_subset = fruits1.issubset(fruits2)print(is_subset) # 输出: True issuperset()方法用于判断一个set是否是另一个set的超集。例如：fruits1 = {"app...
在Python中，我们可以使用大括号（{}）或set()函数来创建集合。例如，下面的代码创建了两个集合A和B：A = {1, 2, 3, 4} B = set([3, 4, 5, 6])接下来，我们将介绍几种常用的集合运算。交集运算 集合交集运算可以得到同时属于两个集合的所有元素，用符号“&”表示。例如，我们可以使用下面的代码找出...
Example: Python Set issubset() A = {'a', 'c', 'e'} B = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'} print('A is subset of B:', A.issubset(B)) print('B is subset of A:', B.issubset(A)) Run Code Output A is subset of B: True B is subset of A: False In the above examp...
is_subset = set1.issubset(set2)is_superset = set1.issuperset(set2)print(is_subset, is_superset)6. 添加和删除元素 set1.add(6) # 添加元素set1.remove(3) # 移除元素，如果元素不存在则抛出 KeyErrorset1.discard(3) # 移除元素，如果元素不存在则不会抛出异常set1.pop() # 随机移除一个...
首先从Sympy导入FiniteSet类,然后用元素(可以是任何类型的数值或者字符串,这里我们用整数来作为元素)来创建这个类的一个对象,并用标签set指代此集合。 Python判断元素(数字)是否在集合中 可以使用运算符 in 来判断一个元素是否在集合中。如果这个元素属于集合,返回真(True),否则返回假(False)。比如我们想检查元素3和...
s.subset(t) s |= t s &= t s -= t set的内建方法help(set) >>> help(set) Help on class set in module __builtin__: class set(object) | set() -> new empty set object | set(iterable) -> new set object | | Build an unordered collection of unique elements. ...
set1 = {1, 2, 3, 4, 5} subset = {1, 2} is_subset = subset.issubset(set1)print(is_subset) # 输出 True superset = {1, 2, 3, 4, 5, 6} is_superset = superset.issuperset(set1)print(is_superset) # 输出 True 这些集合运算提供了灵活的工具，帮助你在处理数据时进行方便而高效的...
update by using -= operatorA-=(B)print (A) #Output: {1,3,5}示例2：查找两个以上集合之间的difference_update#difference_update() will modify the original set.A={1,2,3}B={1}C={2}#Return type is None.print (A.difference_update(B,C))#Output:None#It will update the original set...
defplot_df(df,x,y,title="",xlabel='Date',ylabel='Value',dpi=100):plt.figure(figsize=(16,5),dpi=dpi)plt.plot(x,y,color='tab:red')plt.gca().set(title=title,xlabel=xlabel,ylabel=ylabel)plt.show()plot_df(df,x=df.index,y=df.value,title='Monthly anti-diabetic drug sales in Aust...