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

Cập nhật tập 1 bằng cách thêm các mục từ tập 2, trừ các mục thông thường bằng Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách cập nhật một tập hợp bằng cách thêm các phần tử từ một tập hợp khác, nhưng loại bỏ các phần tử chung. Điều này giúp bạn làm quen với việc cập nhật và thao tác trên tập hợp.

Bài tập

Hãy viết một chương trình Python thực hiện các bước sau:

Khai báo hai tập hợp A và B.

Cập nhật tập hợp A bằng cách thêm các phần tử từ tập hợp B, nhưng loại bỏ các phần tử chung.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Khai báo hai tập hợp

Bắt đầu bằng cách khai báo hai tập hợp A và B. Dưới đây là ví dụ:

A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

Bước 2: Cập nhật tập hợp A bằng cách thêm các phần tử từ tập hợp B

Để cập nhật tập hợp A bằng cách thêm các phần tử từ tập hợp B, nhưng loại bỏ các phần tử chung, mình sử dụng phương thức .difference() hoặc toán tử -.

new_elements = B - A
A.update(new_elements)

Bước 3: In kết quả ra màn hình

Sử dụng hàm print() để in tập hợp A đã được cập nhật ra màn hình.

print("Tập hợp A sau khi cập nhật:", A)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình tập hợp A sau khi cập nhật:

Tập hợp A sau khi cập nhật: {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách cập nhật một tập hợp bằng cách thêm các phần tử từ một tập hợp khác, nhưng loại bỏ các phần tử chung. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách làm việc với tập hợp và cách sử dụng các phép toán liên quan trong 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