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

Chuyển đổi số thập phân thành bát phân bằng Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách chuyển đổi số thập phân thành số bát phân bằng cách sử dụng hàm print() và định dạng đầu ra trong Python.

Số bát phân là hệ thống số có cơ số là 8, trong đó các chữ số từ 0 đến 7 được sử dụng để biểu diễn các giá trị. Trong khi đó, số thập phân là hệ thống số mà chúng ta sử dụng hàng ngày, với cơ số là 10 và các chữ số từ 0 đến 9.

Để chuyển đổi số thập phân thành số bát phân, mình có thể sử dụng hàm print() và định dạng đầu ra trong Python. Định dạng đầu ra được thực hiện bằng cách sử dụng phương thức .format() hoặc f-string.

Dưới đây là một ví dụ cụ thể về cách chuyển đổi số thập phân thành số bát phân trong Python:

# Nhập số thập phân từ người dùng
decimal_number = float(input("Nhập số thập phân: "))

# Chuyển đổi số thập phân thành số bát phân
octal_number = oct(int(decimal_number))

# In số bát phân
print("Số bát phân tương ứng là: {}".format(octal_number))

Trong ví dụ trên, ta sử dụng hàm input() để yêu cầu người dùng nhập số thập phân. Hàm float() được sử dụng để chuyển đổi giá trị nhập vào thành số thực.

Tiếp theo, mình sử dụng hàm int() để chuyển đổi số thực thành số nguyên. Sau đó, mình sử dụng hàm oct() để chuyển đổi số nguyên thành số bát phân.

Cuối cùng, mình sử dụng hàm print() để hiển thị số bát phân tương ứng. Trong câu lệnh print(), ta sử dụng định dạng đầu ra "{}".format(octal_number) để chèn giá trị số bát phân vào vị trí {}.

Khi chạy chương trình và nhập số thập phân là 100, chúng ta sẽ nhận được kết quả là số bát phân tương ứng.

24 jpg

Đây chỉ là một ví dụ cơ bản về cách chuyển đổi số thập phân thành số bát phân trong Python bằng cách sử dụng hàm print() và định dạng đầu ra. Bạn có thể tùy chỉnh ví dụ này hoặc thực hiện các phương pháp khác để đạt được kết quả 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