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

Biến mọi mục của danh sách thành ô vuông của nó trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách viết một chương trình Python để biến mọi phần tử của danh sách thành ô vuông của nó.

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào

Để bắt đầu, hãy khai báo một danh sách chứa các số cần biến đổi thành bình phương. Ví dụ:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

Bước 2: Viết chương trình biến mọi mục của danh sách thành ô vuông

Tiếp theo, mình sẽ viết một hàm Python để biến mọi phần tử của danh sách thành bình phương của nó. Hàm này sẽ chấp nhận một danh sách làm đối số và trả về danh sách mới chứa các phần tử đã được biến đổi.

def square_elements(input_list):
    squared_list = [x ** 2 for x in input_list]
    return squared_list

Bước 3: Gọi hàm và kiểm tra kết quả

Giờ ta sẽ gọi hàm square_elements với danh sách numbers ban đầu và kiểm tra kết quả:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squared_numbers = square_elements(numbers)
print("Danh sách sau khi biến mọi mục thành ô vuông:", squared_numbers)

Kết quả:

Danh sách sau khi biến mọi mục thành ô vuông: [1, 4, 9, 16, 25]

Giải thích:

Danh sách mới squared_numbers đã chứa các phần tử là bình phương của từng phần tử trong danh sách ban đầu numbers.

Trong bài viết này, ta đã tìm hiểu cách viết một chương trình Python để biến mọi phần tử của danh sách thành ô vuông của nó. Bằng cách sử dụng một hàm và một biểu thức danh sách (list comprehension), chúng ta có thể thực hiện tác vụ này một cách nhanh chóng và dễ dàng. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu thêm về cách xử lý danh sách trong Python và sử dụng hàm để giải quyết các bài toán tương tự.

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

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