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

Sắp xếp một bộ gồm các bộ theo phần tử thứ 2 trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách sắp xếp một bộ chứa các bộ con theo giá trị của phần tử thứ hai trong mỗi bộ con. Điều này giúp bạn làm quen với cách thao tác với tuple và biết cách sắp xếp dữ liệu theo một tiêu chí cụ thể.

Bài tập sắp xếp một bộ gồm các bộ theo phần tử

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

Khai báo một tuple chứa các bộ con dưới dạng đã cho.

Sắp xếp tuple các bộ con theo giá trị của phần tử thứ hai trong mỗi bộ con.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Khai báo một tuple

Bắt đầu bằng cách khai báo một tuple chứa các bộ con dưới dạng đã cho:

tuple1 = (('a', 23), ('b', 37), ('c', 11), ('d', 29))

Bước 2: Sắp xếp theo giá trị phần tử thứ hai

Để sắp xếp tuple các bộ con theo giá trị của phần tử thứ hai, bạn có thể sử dụng hàm sorted() với tham số key là một hàm lambda trích xuất giá trị phần tử thứ hai từ mỗi bộ con.

sorted_tuple = sorted(tuple1, key=lambda x: x[1])

Bước 3: In kết quả ra màn hình

Sử dụng vòng lặp để in từng bộ con sau khi đã sắp xếp ra màn hình.

print("Tuple các bộ con sau khi sắp xếp:")
for item in sorted_tuple:
    print(item)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình các bộ con sau khi đã sắp xếp theo giá trị của phần tử thứ hai:

Tuple các bộ con sau khi sắp xếp:
('c', 11)
('a', 23)
('d', 29)
('b', 37)

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách sắp xếp một bộ chứa các bộ con theo giá trị của phần tử thứ hai trong mỗi bộ con. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thao tác với tuple và cách sắp xếp dữ liệu trong Python theo một tiêu chí cụ thể.

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