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

Hàm Dictionary copy() trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu phương thức dict copy(), phương thức này có công dụng trả về một bản copy nông của dictionary.

test php

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

1. Cú pháp dict copy()

Phương thức này có cú pháp như sau:

dict.copy()

Trong đó:

dict là biến có kiểu dữ liệu Dictionary

Tham số trả về: Trả về một bản copy nông của dict, tức là bản copy này sẽ không bị thao chiếu đến bản chính.

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

2. Ví dụ dict copy()

Sau đây là một vài ví dụ về cách sử dụng phương thức copy trong Python.

Ví dụ 1: Sử dụng phương thức copy đơn giản

original = {1:'one', 2:'two'}
new = original.copy()

print('Orignal: ', original)
print('New: ', new)

Chạy chương trình thì ta nhận được kết quả như sau:

Orignal:  {1: 'one', 2: 'two'}
New:  {1: 'one', 2: 'two'}

Ví dụ 2: Sử dụng toán tử =

Khi chúng ta sử dụng phương thức copy() thì nó sẽ trả về một bản copy nông, còn nếu sử dụng toán tử = thì nó sẽ trả về tham chiếu đến ô nhớ lưu trữ của biến cần copy, vì vậy những thay đổi trên bản tham chiếu này sẽ ảnh hưởng đến bản gốc.

original = {1:'one', 2:'two'}
new = original

# removing all elements from the list
new.clear()

print('new: ', new)
print('original: ', original)

Chạy ví dụ này thì ta thấy cả bản gốc và bản copy đều ảnh hưởng như nhau.

new:  {}
original:  {}

Lời kết: Trên là cách sử dụng phương thức copy trong Python, hy vọng bạn hiểu và phân biệt được cách sử dụng của toán tử = và copy().

Hàm Dictionary copy() trong Python

1. Cú pháp dict copy()

2. Ví dụ dict copy()

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

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

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

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Hàm Dictionary copy() trong Python

1. Cú pháp dict copy()

2. Ví dụ dict copy()

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

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

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

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết