INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python Lập trình hướng đối tượng trong Python Class Variables trong Python Tìm hiểu về Methods trong Python Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python Các biến Instance trong Python Tìm hiểu về Class Attributes trong Python Hàm Static Methods trong Python Phương thức __str__ trong Python Phương thức __repr__ trong Python Phương thức eq trong Python Tìm hiểu phương thức __hash__ trong Python Phương thức __bool__ trong Python Phương thức del trong Python Tìm hiểu về lớp Property trong Python Tìm hiểu về nạp chồng toán tử trong Python Trình Decorator Property trong Python Thuộc tính chỉ đọc trong Python Thuộc tính Delete trong Python Sử dụng super() trong Python Sử dụng __slots__ trong Python Cách sử dụng Protocol trong Python Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python Cách sử dụng hàm Auto() của Python Single Responsibility Principle trong Python Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python Interface Segregation Principle - ISP trong Python. Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python Đa kế thừa trong Python Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python Mô tả Descriptors trong Python Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python Phương thức __new__ trong Python Tìm hiểu về Class Type trong Python Lớp Metaclass trong Python Ví dụ sử dụng metaclass trong Python Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python Ngoại lệ Raise trong Python Sử dụng câu lệnh raise from trong Python Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python Module trong Python Package trong Python Class trong Python Hàm khởi tạo trong Python Kế thừa trong Python Đa kế thừa trong Python Setter và Getter trong Python Override trong Python Interface trong Python Bài tập Python: Module và Class
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Cách nhận số từ người dùng trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách nhận số từ người dùng và thực hiện một số tác vụ đơn giản trên số đó.

Để nhận số từ người dùng trong Python, mình có thể sử dụng hàm input(). Hàm này sẽ cho phép người dùng nhập dữ liệu từ bàn phím và trả về dữ liệu đó dưới dạng một chuỗi (string). Tuy nhiên, khi làm việc với số, chúng ta cần chuyển đổi chuỗi nhập vào thành số nguyên (integer) hoặc số thực (float) để có thể thực hiện các phép toán và xử lý dữ liệu số học.

Dưới đây là một ví dụ đơn giản về cách nhận số từ người dùng và thực hiện một số tác vụ đơn giản trên số đó:

# Nhận số từ người dùng
number_str = input("Nhập một số: ")

# Chuyển đổi chuỗi thành số nguyên
number = int(number_str)

# In ra số đã nhập
print("Số bạn vừa nhập là:", number)

# Thực hiện một số tác vụ với số đã nhập
square = number ** 2
cube = number ** 3

# In ra kết quả
print("Bình phương của", number, "là", square)
print("Lập phương của", number, "là", cube)

Trong đoạn mã trên, mình sử dụng hàm input() để nhận số từ người dùng và lưu kết quả vào biến number_str. Sau đó, mình sử dụng hàm int() để chuyển đổi number_str thành một số nguyên và lưu vào biến number.

Tiếp theo, ta thực hiện một số tác vụ trên số đã nhập, như tính bình phương (square) và lập phương (cube) của số đó. Cuối cùng, mình in ra kết quả sử dụng hàm print().

Bạn có thể thay đổi và mở rộng đoạn mã trên để thực hiện các tác vụ khác với số đã nhập từ người dùng. Ví dụ: tính tổng, hiệu, tích, thương của hai số nhập từ người dùng, kiểm tra số đó có phải là số chẵn hay không, và nhiều tác vụ khác nữa.

Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu cách nhận số từ người dùng và thực hiện các tác vụ đơn giản trên số đó trong Python. Việc thực hành và mở rộng những ví dụ trên sẽ giúp bạn làm quen và nắm vững các khái niệm cơ bản trong lập trình Python.

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