add (要素を追加)
name = set(['Tom','Lucy','Ben']) name.add('Juny')print(name)#输出:{'Lucy', 'Juny', 'Ben', 'Tom'}
clear (すべての要素をクリア)
name = set(['Tom','Lucy','Ben']) name.clear()print(name)#输出:set()
copy (セットのコレクションをコピー)
name = set(['Tom','Lucy','Ben']) new_name = name.copy()print(new_name)#输出:{'Tom', 'Lucy', 'Ben'}
difference (2 つ以上のセットの異なる要素を返し、新しいセットを生成)
A = set([2,3,4,5= set([3,4= set([2=
Different_update (セット B に存在するセット A の要素を削除します。)
A = set([2,3,4,5]) B = set([4,5]) A.difference_update(B)print(A)#输出:{2, 3}discard (要素を削除します)
n = set([2,3,4]) n.discard(3)print(n)#输出:{2, 4}intersection (交差を取得し、新しいセットを生成します)
n1 = set([2,3,4,5]) n2 = set([4,5,6,7]) n = n1.intersection(n2)print(n)#输出:{4, 5}intersection_update( 交差を取得し、元のセットを変更します)
n1 = set([2,3,4,5]) n2 = set([4,5,6,7]) n1.intersection_update(n2)print(n1)#输出:{4, 5}isdisjoint (交差を判定、交差していればFalseを返し、交差していなければTrueを返す)
n1 = set([2,3,4,5]) n2 = set([4,5,6,7])print(n1.isdisjoint(n2))#输出:Falseissubset (部分集合を判定)
A = set([2,3]) B = set([2,3,4,5])print(A.issubset(B))#输出:True#A是B的子集issuperset (親集合を判定)
A = set([2,3]) B = set([2,3,4,5])print(B.issuperset(A))# 输出:True#B是A的父集pop (ランダムに1つを削除) element)
n = set([2,3,4,5]) n1 = n.pop()print(n,n1)# 输出:{3, 4, 5} 2remove(指定された要素を削除します)
n = set([2,3,4,5]) n.remove(2)print(n)# 输出:{3, 4, 5}symmetric_difference(交差を取得して新しいセットを生成します)
A = set([2,3,4,5]) B = set([4,5,6,7])print(A.symmetric_difference(B))# 输出:{2, 3, 6, 7}symmetric_difference_update(交差を取得して元のセットを変更します)
A = set([2,3,4,5]) B = set([4,5,6,7]) A.symmetric_difference_update(B)print(A)# 输出:{2, 3, 6, 7}
union(結合を取得します) 、新しいセットを生成します)
A = set([2,3,4,5]) B = set([4,5,6,7])print(A.union(B))# 输出:{2, 3, 4, 5, 6, 7}更新 (結合を取得して元のセットを変更します)
A = set([2,3,4,5]) B = set([4,5,6,7]) A.update(B)print(A)# 输出:{2, 3, 4, 5, 6, 7}
以上がPython3のsetメソッドの機能を説明する例を示します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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