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

Sao chép các phần tử cụ thể từ bộ này sang bộ mới trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách sao chép các phần tử cụ thể từ một tuple sang một tuple mới bằng Python. Điều này giúp bạn làm quen với cách thao tác với tuple và biết cách sao chép dữ liệu.

Bài tập sao chép các phần tử cụ thể

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

Khai báo một tuple dưới dạng đã cho.

Sao chép các phần tử 44 và 55 từ tuple ban đầu sang một tuple mới.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Khai báo một tuple

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

tuple1 = (11, 22, 33, 44, 55, 66)

Bước 2: Sao chép các phần tử cụ thể sang tuple mới

Để sao chép các phần tử cụ thể từ tuple ban đầu sang một tuple mới, bạn có thể sử dụng cách khởi tạo tuple mới với các giá trị tương ứng.

tuple2 = (44, 55)

Bước 3: In kết quả ra màn hình

Sử dụng hàm print() để in tuple mới ra màn hình.

print("Tuple mới sau khi sao chép các phần tử:", tuple2)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình tuple mới sau khi sao chép các phần tử cụ thể:

Tuple mới sau khi sao chép các phần tử: (44, 55)

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách sao chép các phần tử cụ thể từ một tuple sang một tuple mới. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thao tác 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