用python写一个程序，输出两个集合，分行输出他们的对差等分

可以使用 Python 的集合操作符来计算两个集合的对称差和等分。

以下是一个示例程序：

set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

# 计算对称差
sym_diff = set1 ^ set2

# 计算等分
half = (set1 | set2) - sym_diff

# 输出结果
print("Set 1:", set1)
print("Set 2:", set2)
print("Symmetric difference:", sym_diff)
print("Half:", half)

输出结果如下：

Set 1: {1, 2, 3, 4}
Set 2: {3, 4, 5, 6}
Symmetric difference: {1, 2, 5, 6}
Half: {3, 4}

其中，`^` 表示对称差操作符，`|` 表示并集操作符，`-` 表示差集操作符。

相关问题

python 集合怎么调用

要调用 Python 中的集合，首先需要创建一个集合对象，然后可以使用该对象来执行各种操作。

创建集合对象的方法有两种：
1. 使用花括号 `{}` 来定义一个集合，元素之间用逗号分隔。例如：

   my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

2. 使用 `set()` 函数创建一个空的集合对象，然后逐个添加元素。例如：

   my_set = set()
   my_set.add(1)
   my_set.add(2)
   my_set.add(3)

创建了集合对象后，可以使用以下常用操作对集合进行操作：
- 添加元素：使用 `add()` 方法添加单个元素，使用 `update()` 方法添加多个元素。
- 删除元素：使用 `remove()` 或 `discard()` 方法删除指定的元素。
- 判断元素是否存在：使用 `in` 运算符判断元素是否在集合中。
- 集合运算：如并集、交集、差集等，使用相应的集合操作符或方法。

示例代码演示了如何调用集合以及一些常见的操作：

# 创建集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# 添加元素
my_set.add(6)
my_set.update([7, 8, 9])

# 删除元素
my_set.remove(1)
my_set.discard(2)

# 判断元素是否存在
print(3 in my_set)
print(10 in my_set)

# 集合运算
other_set = {4, 5, 6, 7, 8}
union_set = my_set | other_set
intersection_set = my_set & other_set
difference_set = my_set - other_set

print(union_set)
print(intersection_set)
print(difference_set)

这些是集合的基本用法，你可以根据具体需求使用其他集合操作和方法来处理集合数据。

python元组列表集合字典

在 Python 中，数据结构是非常重要的一部分，它们用于组织和存储数据。以下是关于你提到的四种基本数据结构：

1. **列表（List）**：列表是有序的序列，可以包含任意类型的元素，包括其他列表。列表用方括号 `[]` 表示，元素可以通过索引访问，支持增删改查操作。

- 示例：

     numbers = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']

2. **元组（Tuple）**：元组也是有序的，但一旦创建就不能修改。元组使用圆括号 `()` 或者两个单引号 `(' ')` 包裹。它们通常用于不可变的数据。

- 示例：

     coordinates = (10, 20)

3. **集合（Set）**：集合是一组不重复、无序的唯一元素。集合使用大括号 `{}` 或者 `set()` 函数创建。集合支持并集、交集、差集等数学运算。

- 示例：

     unique_numbers = {1, 2, 3, 3, 2}  # 自动去重

4. **字典（Dictionary或Dict）**：字典是键值对的无序集合，每个键都是唯一的。字典用花括号 `{}` 表示，键值对之间用冒号 `:` 分隔，键后面跟值，多个键值对用逗号 `,` 隔开。

- 示例：

     person_info = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}

每种数据结构都有其特定的应用场景，例如列表适合存储一系列数据，而字典则常用于存储具有关联关系的数据。了解这些基础类型有助于更好地设计和优化你的 Python 代码。如果你需要更深入地了解其中一种或几种，或者有具体的操作疑问，请告诉我。