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

Cắt danh sách thành 3 phần bằng nhau và đảo ngược từng phần trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách cắt một danh sách thành 3 phần bằng nhau và sau đó đảo ngược từng phần.

Bước 1: Khởi tạo danh sách ban đầu

Để bắt đầu, mình sẽ tạo một danh sách ban đầu với một số phần tử. Dưới đây là cách để làm điều này:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Bước 2: Cắt danh sách thành 3 phần bằng nhau

Để cắt danh sách thành 3 phần bằng nhau, mình có thể sử dụng phép cắt (slice) trên danh sách. Để làm điều này, sẽ tận dụng độ dài của danh sách và chia nó thành 3 phần bằng nhau. Dưới đây là cách thực hiện:

part_size = len(my_list) // 3  # Lấy phần nguyên của phép chia
part1 = my_list[:part_size]
part2 = my_list[part_size:2*part_size]
part3 = my_list[2*part_size:]

Bước 3: Đảo ngược từng phần

Bây giờ mình đã cắt danh sách thành 3 phần bằng nhau, tiếp theo ta sẽ đảo ngược từng phần. Để làm điều này, có thể sử dụng phương thức reverse() trên từng phần tử. Dưới đây là cách thực hiện:

part1.reverse()
part2.reverse()
part3.reverse()

Bước 4: Kiểm tra kết quả

Bây giờ mình đã cắt danh sách thành 3 phần bằng nhau và đảo ngược từng phần, hãy in kết quả để xem danh sách mới như thế nào:

new_list = part1 + part2 + part3
print("Danh sách mới:", new_list)

Kết quả

Nếu chạy đoạn mã trên, bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Danh sách mới: [3, 2, 1, 6, 5, 4, 9, 8, 7]

Danh sách mới (new_list) đã cắt danh sách ban đầu thành 3 phần bằng nhau và đảo ngược từng phần.

Hy vọng bài tập này sẽ giúp bạn tìm hiểu cách cắt một danh sách thành 3 phần bằng nhau và sau đó đảo ngược từng phần. Các phép cắt (slice) và phương thức reverse() của danh sách trong Python giúp chúng ta thực hiện các thao tác này một cách dễ dàng và hiệu quả. Việc cắt và đảo ngược danh sách có thể giúp chúng ta xử lý dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả trong các bài toán thực tế.

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