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

Hoán đổi hai bộ trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách hoán đổi hai bộ giữa nhau. Điều này giúp bạn làm quen với cách làm việc với tuple và thực hiện các thao tác trên các cấu trúc dữ liệu phức tạp.

Bài tập hoán đổi hai bộ trong Python

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

Khai báo hai tuple tuple1 tuple2 dưới dạng đã cho.

Hoán đổi giá trị của tuple1 tuple2.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Khai báo hai tuple

Bắt đầu bằng cách khai báo hai tuple tuple1 và tuple2 dưới dạng đã cho:

tuple1 = (11, 22)
tuple2 = (99, 88)

Bước 2: Hoán đổi giá trị của hai tuple

Để hoán đổi giá trị của hai tuple, mình có thể sử dụng một biến tạm để lưu trữ giá trị tạm thời.

temp = tuple1
tuple1 = tuple2
tuple2 = temp

Hoặc bạn cũng có thể sử dụng cách ngắn gọn hơn bằng cách sử dụng giao diện đa giá trị của Python:

tuple1, tuple2 = tuple2, tuple1

Bước 3: In kết quả ra màn hình

Sử dụng hàm print() để in kết quả hoán đổi ra màn hình.

print("tuple1 sau khi hoán đổi:", tuple1)
print("tuple2 sau khi hoán đổi:", tuple2)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình hai tuple sau khi đã hoán đổi:

tuple1 sau khi hoán đổi: (99, 88)
tuple2 sau khi hoán đổi: (11, 22)

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách hoán đổi giá trị của hai tuple bằng cách sử dụng một biến tạm hoặc cách giao diện đa giá trị của Python. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách làm việc với tuple và cách thực hiện các thao tác cơ bản trên chúng 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