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

Khởi tạo dictionary với giá trị mặc định trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách khởi tạo một dictionary với giá trị mặc định cho các khóa chưa có trong dictionary. Mình sẽ thực hiện bài tập cụ thể: Khởi tạo dictionary với giá trị mặc định cho các khóa mới.

Đề bài

Bạn có thể gặp trường hợp khi muốn khởi tạo một dictionary với các khóa mặc định và giá trị mặc định tương ứng cho các khóa đó. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn thêm mới các khóa vào dictionary sau khi đã khởi tạo nó ban đầu. Trong bài tập này, mình sẽ tạo một dictionary với các khóa mặc định và giá trị mặc định là một list trống cho các khóa đó.

Khởi tạo dictionary với giá trị mặc định bằng Python

Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện:

# Khởi tạo dictionary với giá trị mặc định là list trống
default_dict = {'name': [], 'age': [], 'city': []}

# Thêm dữ liệu vào dictionary với khóa 'name'
default_dict['name'].append('Alice')

# Thêm dữ liệu vào dictionary với khóa 'age'
default_dict['age'].append(25)

# In dictionary sau khi thêm dữ liệu
print("Dictionary sau khi thêm dữ liệu:", default_dict)

Kết quả

Khi bạn chạy đoạn mã trên, kết quả sẽ là:

Dictionary sau khi thêm dữ liệu: {'name': ['Alice'], 'age': [25], 'city': []}

Trong ví dụ này, mình đã khởi tạo một dictionary với giá trị mặc định là list trống cho các khóa 'name', 'age', và 'city'. Sau đó, ta đã thêm dữ liệu vào từng khóa và in ra kết quả.

Trong bài viết này, mình đã tìm hiểu cách khởi tạo một dictionary với giá trị mặc định cho các khóa chưa có trong dictionary. Việc này giúp bạn quản lý dữ liệu một cách dễ dàng khi cần thêm mới khóa và giá trị vào dictionary sau khi đã khởi tạo nó ban đầu.

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