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

Giải nén bộ dữ liệu thành 4 biến trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách giải nén một tuple trong Python thành bốn biến và hiển thị giá trị của từng biến. Điều này giúp bạn làm quen với cách giải nén và truy cập dữ liệu từ các tuple bằng Python.

Bài tập

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

Khai báo tuple dưới dạng đã cho.

Giải nén tuple thành bốn biến.

In giá trị của từng biến ra màn hình.

Bước 1: Khai báo tuple

Bắt đầu bằng cách khai báo tuple dưới dạng đã cho:

tuple2 = (50, 60, 70, 80)

Bước 2: Giải nén tuple thành bốn biến

Để giải nén tuple thành bốn biến, bạn chỉ cần gán các giá trị trong tuple cho các biến tương ứng.

var1, var2, var3, var4 = tuple2

Bước 3: In giá trị của từng biến ra màn hình

Sử dụng hàm print() để in giá trị của từng biến ra màn hình.

print("Giá trị của biến var1:", var1)
print("Giá trị của biến var2:", var2)
print("Giá trị của biến var3:", var3)
print("Giá trị của biến var4:", var4)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình giá trị của từng biến sau khi giải nén:

Giá trị của biến var1: 50
Giá trị của biến var2: 60
Giá trị của biến var3: 70
Giá trị của biến var4: 80

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách giải nén một tuple thành các biến riêng lẻ và cách truy cập giá trị của từng biến. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách làm việc với tuple và cách sử dụng giải nén để truy xuất dữ liệu một cách thuận tiện 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