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

Mở rộng danh sách lồng nhau bằng cách thêm danh sách con trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách mở rộng danh sách bằng cách thêm danh sách con vào danh sách chính, qua một số ví dụ cụ thể.

Mở rộng danh sách bằng cách thêm danh sách con bằng Python

Một tình huống thường gặp trong lập trình là bạn có một danh sách chứa các phần tử, và bạn muốn mở rộng danh sách này bằng cách thêm vào danh sách một danh sách con, chứa các phần tử bổ sung. Điều này có thể hữu ích khi bạn muốn tổ chức dữ liệu thành các nhóm con để dễ dàng quản lý.

Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện điều này bằng Python:

def extend_nested_list(main_list, sublist):
    main_list.extend(sublist)

# Danh sách chính
main_list = [1, 2, 3]

# Danh sách con
sublist = [4, 5, 6]

# Mở rộng danh sách chính bằng cách thêm danh sách con
extend_nested_list(main_list, sublist)

print("Danh sách chính sau khi mở rộng:", main_list)

Kết quả khi chạy đoạn mã trên sẽ là:

Danh sách chính sau khi mở rộng: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

Trong ví dụ trên, mình đã định nghĩa một hàm extend_nested_list để mở rộng danh sách chính bằng cách thêm vào danh sách chính một danh sách con. Ta sử dụng phương thức extend để thêm tất cả các phần tử của danh sách con vào danh sách chính.

Việc mở rộng danh sách bằng cách thêm danh sách con là một tính năng quan trọng trong Python, giúp bạn tổ chức dữ liệu theo cách hiệu quả và linh hoạt. Bằng cách sử dụng phương thức extend, bạn có thể dễ dàng thêm các phần tử từ danh sách con vào danh sách chính của mình, giúp mã của bạn trở nên sáng sủa và dễ đọc hơn.

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