INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python Lập trình hướng đối tượng trong Python Class Variables trong Python Tìm hiểu về Methods trong Python Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python Các biến Instance trong Python Tìm hiểu về Class Attributes trong Python Hàm Static Methods trong Python Phương thức __str__ trong Python Phương thức __repr__ trong Python Phương thức eq trong Python Tìm hiểu phương thức __hash__ trong Python Phương thức __bool__ trong Python Phương thức del trong Python Tìm hiểu về lớp Property trong Python Tìm hiểu về nạp chồng toán tử trong Python Trình Decorator Property trong Python Thuộc tính chỉ đọc trong Python Thuộc tính Delete trong Python Sử dụng super() trong Python Sử dụng __slots__ trong Python Cách sử dụng Protocol trong Python Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python Cách sử dụng hàm Auto() của Python Single Responsibility Principle trong Python Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python Interface Segregation Principle - ISP trong Python. Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python Đa kế thừa trong Python Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python Mô tả Descriptors trong Python Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python Phương thức __new__ trong Python Tìm hiểu về Class Type trong Python Lớp Metaclass trong Python Ví dụ sử dụng metaclass trong Python Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python Ngoại lệ Raise trong Python Sử dụng câu lệnh raise from trong Python Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python Module trong Python Package trong Python Class trong Python Hàm khởi tạo trong Python Kế thừa trong Python Đa kế thừa trong Python Setter và Getter trong Python Override trong Python Interface trong Python Bài tập Python: Module và Class
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Tạo một bộ bằng Python sao cho nó hiển thị phần tử từ cả hai danh sách theo một cặp

Trong bài tập này, mình sử dụng bộ (tuple) là một cấu trúc dữ liệu giống danh sách nhưng không thể thay đổi (immutable). Bộ cho phép lưu trữ nhiều giá trị khác nhau trong một biến duy nhất, mình sẽ tìm hiểu cách tạo một bộ Python để hiển thị phần tử từ cả hai danh sách theo một cặp.

Bước 1: Khởi tạo hai danh sách ban đầu

Để bắt đầu, mình sẽ tạo hai danh sách ban đầu với cùng số lượng phần tử. Dưới đây là cách để làm điều này:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

Bước 2: Tạo các bộ từ hai danh sách

Tiếp theo, mình sẽ tạo các bộ (tuple) từ hai danh sách trên sao cho mỗi bộ chứa phần tử từ cả hai danh sách theo một cặp. Để thực hiện việc này, chúng ta có thể sử dụng hàm zip() trong Python. Hàm zip() kết hợp các phần tử có cùng chỉ số từ các danh sách và tạo thành các bộ. Dưới đây là cách thực hiện:

pairs = list(zip(list1, list2))

Khi sử dụng hàm zip() để tạo các bộ từ hai danh sách, mình sẽ nhận được một danh sách gồm các bộ như sau: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e')].

Bước 3: Hiển thị kết quả

Bây giờ mình đã tạo các bộ từ hai danh sách ban đầu, hãy in kết quả để xem các bộ này:

print("Các cặp từ hai danh sách:")
for pair in pairs:
    print(pair)

Kết quả

Nếu chạy đoạn mã trên, bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Các cặp từ hai danh sách:
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')
(4, 'd')
(5, 'e')

Kết quả cho thấy các bộ đã được tạo từ các phần tử tương ứng của hai danh sách list1 và list2.

Hy vọng bài viết này giúp bạn tìm hiểu được cách tạo một bộ Python sao cho nó hiển thị phần tử từ cả hai danh sách theo một cặp. Hàm zip() trong Python cho phép chúng ta kết hợp các phần tử từ các danh sách khác nhau và tạo thành các bộ, giúp xử lý dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả trong các bài toán thực tế.

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