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 update() trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu về hàm update() trong từ điển Python. Chức năng chính của hàm này là cập nhật một từ điển bằng cách thêm hoặc thay đổi các cặp khóa-giá trị từ một từ điển khác. Mình sẽ khám phá cú pháp của hàm update() cùng với ví dụ cơ bản và ứng dụng nâng cao của nó.

test php

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

Cú pháp của hàm update()

Cú pháp chung của hàm update() như sau:

dictionary.update(other_dictionary)

Trong đó:

  • dictionary là từ điển mà mình muốn cập nhật.
  • other_dictionary là từ điển khác chứa các cặp khóa-giá trị mới hoặc thay đổi.

Ví dụ cơ bản về hàm update()

Hãy xem một ví dụ đơn giản để hiểu cách sử dụng hàm update():

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

# Tạo hai từ điển
dict1 = {'apple': 5, 'banana': 3}
dict2 = {'orange': 2, 'mango': 4}

# Cập nhật từ điển dict1 bằng từ điển dict2
dict1.update(dict2)

print(dict1)

Kết quả đầu ra sẽ là:

{'apple': 5, 'banana': 3, 'orange': 2, 'mango': 4}

Trong ví dụ trên, chúng ta đã tạo hai từ điển dict1 và dict2. Sau đó, chúng ta sử dụng hàm update() để cập nhật từ điển dict1 bằng từ điển dict2. Kết quả là từ điển dict1 đã được mở rộng với các cặp khóa-giá trị mới từ dict2.

Ví dụ nâng cao về hàm update()

Hàm update() không chỉ đơn giản là thêm các cặp khóa-giá trị mới, mà còn cho phép chúng ta thay đổi giá trị của các khóa hiện có hoặc thực hiện các tác vụ phức tạp hơn. Dưới đây là một số ví dụ:

Ví dụ 1: Thay đổi giá trị của một khóa trong từ điển:

my_dict = {'apple': 5, 'banana': 3, 'orange': 2}

# Thay đổi giá trị của khóa 'apple'
my_dict.update({'apple': 10})

print(my_dict)

Kết quả đầu ra sẽ là:

{'apple': 10, 'banana': 3, 'orange': 2}

Trong ví dụ này, mình sử dụng hàm update() để thay đổi giá trị của khóa 'apple' trong từ điển my_dict.

Ví dụ 2: Kết hợp nhiều từ điển để tạo từ điển mới:

dict1 = {'apple': 5, 'banana': 3}
dict2 = {'orange': 2, 'mango': 4}
dict3 = {'grape': 6, 'kiwi': 1}

# Kết hợp các từ điển thành một từ điển mới
combined_dict = {}
combined_dict.update(dict1)
combined_dict.update(dict2)
combined_dict.update(dict3)

print(combined_dict)

Kết quả đầu ra sẽ là:

{'apple': 5, 'banana': 3, 'orange': 2, 'mango': 4, 'grape': 6, 'kiwi': 1}

Trong ví dụ này, mình sử dụng hàm update() để kết hợp các từ điển dict1, dict2, và dict3 thành một từ điển mới combined_dict.

Hàm update() trong Python Dictionary cung cấp cho chúng ta khả năng cập nhật từ điển bằng cách thêm hoặc thay đổi các cặp khóa-giá trị từ một từ điển khác. Bằng cách sử dụng cú pháp đơn giản và linh hoạt của hàm update(),ta có thể thực hiện nhiều tác vụ từ đơn giản như thêm cặp khóa-giá trị mới đến phức tạp hơn như thay đổi giá trị hoặc kết hợp nhiều từ điển lại với nhau.

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