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

Nối hai danh sách theo thứ tự sau trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách viết một chương trình Python để nối hai danh sách theo thứ tự sau nhau bằng Python.

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào

Để bắt đầu, hãy khai báo hai danh sách cần nối lại. Ví dụ:

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

Bước 2: Viết chương trình để nối hai danh sách theo thứ tự sau

Tiếp theo, mình sẽ viết một hàm Python để nối hai danh sách theo thứ tự sau nhau. Hàm này sẽ chấp nhận hai đối số là hai danh sách cần nối và trả về một danh sách mới chứa các phần tử từ cả hai danh sách theo thứ tự sau.

def concatenate_lists(list1, list2):
    concatenated_list = list1 + list2
    return concatenated_list

Bước 3: Gọi hàm và kiểm tra kết quả

Giờ ta sẽ gọi hàm concatenate_lists với hai danh sách ban đầu và kiểm tra kết quả:

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

result_list = concatenate_lists(list1, list2)
print("Danh sách sau khi nối theo thứ tự sau:", result_list)

Kết quả:

Danh sách sau khi nối theo thứ tự sau: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

Giải thích:

Danh sách mới result_list đã chứa các phần tử từ cả hai danh sách list1 list2 theo thứ tự sau nhau.

Trong bài viết này, mình đã tìm hiểu cách viết một chương trình Python để nối hai danh sách theo thứ tự sau nhau. Việc sử dụng một hàm và toán tử + cho phép chúng ta thực hiện tác vụ này một cách dễ dàng và đơn giản. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu thêm về cách xử lý danh sách trong Python và sử dụng hàm để giải quyết các bài toán tương tự. Hãy tiếp tục học tập và thực hành để nâng cao kỹ năng lập trình của bạn!

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