BUILT-IN FUNCTIONS
DICTIONARY METHODS
LIST METHODS
SET METHODS
STRING METHODS
TUPLE METHODS
PYTHON FUNCTION
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Hàm Dictionary clear() trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiều phương thức Dictionary clear() trong Python, đây là phương thức dùng để xóa tất cả các phần tử ra khỏi Dictionary.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

1. Cú pháp dictionary clear()

Sau đây là cú pháp của phương thức clear().

Cú pháp
dict.clear()

Trong đó:

  • dict là đối tượng Dictionary

Giá trị trả về: Phương thức này không có giá trị trả về, nó chỉ có nhiệm vụ xóa mọi phần tử ra khỏi dict.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Ngoài ra bạn cũng có thể sử dụng toán tử gán để gán một dict rỗng, tuy nhiên vẫn có sự khác biệt đó là nó không có tính chất tham chiếu. Chi tiết chúng ta hãy xem các ví dụ ở phần e.

2. Ví dụ dictionary clear()

Sau đây là các ví dụ cách sử dụng clear().

Ví dụ 1: Hãy xóa tất cả các phần tử ra khỏi dict d.

d = {1: "one", 2: "two"}

d.clear()
print('d =', d)

Khi chạy chương trình này thì ta có được kết quả sau:

d = {}

Ngoài ra ta còn một cách khác để xóa tất cả các phần tử đó là sử dụng {}. Sự khác biệt giữa hai cách như sau:

  • Đối với clear() thì nó sẽ có tính chất tham chiếu
  • Đối với {} thì không có tính chất tham chiếu
Ví dụ
d = {1: "one", 2: "two"}
d1 = d
d.clear()
print('Removing items using clear()')
print('d =', d)
print('d1 =', d1)

d = {1: "one", 2: "two"}
d1 = d
d = {}
print('Removing items by assigning {}')
print('d =', d)
print('d1 =', d1)

Chạy chương trình này ta có được kết quả như sau:

Removing items using clear()
d = {}
d1 = {}
Removing items by assigning {}
d = {}
d1 = {1: 'one', 2: 'two'}

Như vậy là mình đã giới thiệu xong phương thức này, chúc các bạn học tốt.

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top