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 List insert() trong Python

Trong bài này mình sẽ nói đến hàm list insert(), đây là hàm dùng để thêm một phần tử mới vào vị trí index được định sẵn.

test php

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

1. Cú pháp List insert()

Dưới đây là cú pháp của list insert().

list.insert(index, element)

Trong đó:

  • index là chị mục mà bạn muốn phần tử thêm vào sẽ nằm tại đó
  • element là phần tử muốn thêm vào, có thể là number, string, Puple hay Set

Giá trị trả về: Hàm insert chỉ thêm một phần tử mới vào list chứ không trả về bất kì một giá trị nào.

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

2. Ví dụ List insert()

Dưới đây là ví dụ thêm một phần tử vào list có index là 3.

# vowel list
vowel = ['a', 'e', 'i', 'u']

# inserting element to list at 4th position
vowel.insert(3, 'o')

print('Updated List: ', vowel)

Kết quả:

Updated List:  ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']

Bạn có thể thêm một Tuple như ví dụ sau:

mixed_list = [{1, 2}, [5, 6, 7]]

# number tuple
number_tuple = (3, 4)

# inserting tuple to the list
mixed_list.insert(1, number_tuple)

print('Updated List: ', mixed_list)

Chạy lên kết quả sẽ như sau:

Updated List:  [{1, 2}, (3, 4), [5, 6, 7]]

Bạn lưu ý rằng vị trí của index trong List sẽ bắt đầu từ 0 nhé, nên nếu bạn phải trừ đi 1 để có được số chỉ mục chính xác. Ví dụ nếu bạn muốn thêm vào vị trí thứ 4 thì ban phải trừ đi 1 nên sẽ truyền index là 3.

Trên là cách sử dụng và ví dụ của hàm list.insert() trong Python.

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