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

Chỉ nhận các mục duy nhất từ ​​hai tập hợp trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tập trung vào việc tạo một tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ cả hai tập hợp đầu vào. Điều này giúp bạn nắm vững cách làm việc với tập hợp và thao tác loại bỏ các phần tử trùng lặp.

Bài tập

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

Khai báo hai tập hợp đầu vào A và B.

Tạo một tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ cả hai tập hợp A và B.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Khai báo hai tập hợp đầu vào

Đầu tiên, mình cần khai báo hai tập hợp A và B. Dưới đây là ví dụ:

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

Bước 2: Tạo tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất

Để tạo một tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ cả hai tập hợp A và B, chúng ta có thể sử dụng toán tử | hoặc phương thức .union().

unique_elements = A | B

hoặc

unique_elements = A.union(B)

Bước 3: In kết quả ra màn hình

Cuối cùng, mình sử dụng hàm print() để in tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất ra màn hình.

print("Tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ cả hai tập hợp A và B:", unique_elements)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ cả hai tập hợp A và B:

Tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ cả hai tập hợp A và B: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách sử dụng tập hợp để loại bỏ các phần tử trùng lặp và tạo một tập hợp mới chứa các phần tử duy nhất từ hai tập hợp ban đầu. 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