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 danh sách gồm tất cả các số chẵn từ 4 đến 30 trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ có thể tạo một danh sách chứa tất cả các số chẵn từ 4 đến 30 bằng cách sử dụng vòng lặp và điều kiện.

Hãy bắt đầu bằng cách tạo danh sách này và sau đó tìm hiểu về cách thức m sẽ tiếp tục sử dụng nó.

Sử dụng vòng lặp for để duyệt qua các số từ 4 đến 30 trong Python

Khởi tạo danh sách rỗng có tên là even_numbers để lưu trữ các số chẵn.

Trong mỗi vòng lặp, kiểm tra nếu số đó là số chẵn (số chia hết cho 2), thì thêm nó vào danh sách even_numbers.

# Khởi tạo danh sách rỗng để lưu trữ các số chẵn
even_numbers = []

# Duyệt qua các số từ 4 đến 30
for num in range(4, 31):
    # Kiểm tra nếu số là số chẵn thì thêm vào danh sách
    if num % 2 == 0:
        even_numbers.append(num)

# In danh sách các số chẵn
print("Danh sách các số chẵn từ 4 đến 30:", even_numbers)

Kết quả :

Danh sách các số chẵn từ 4 đến 30: [4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30]

Giải thích kết quả:

Đoạn mã trên đã tạo một danh sách rỗng có tên là even_numbers để lưu trữ các số chẵn. Sau đó, vòng lặp for được sử dụng để duyệt qua các số từ 4 đến 30. Trong mỗi lần duyệt, kiểm tra điều kiện if num % 2 == 0 để xác định xem số num có phải là số chẵn hay không. Nếu num là số chẵn (số chia hết cho 2), thì số đó được thêm vào danh sách even_numbers bằng cách sử dụng phương thức append().

Cuối cùng, sau khi duyệt qua các số từ 4 đến 30, danh sách even_numbers đã chứa tất cả các số chẵn trong khoảng từ 4 đến 30. Kết quả in ra là danh sách các số chẵn này.

Vậy nên, danh sách các số chẵn từ 4 đến 30 là [4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30], như đã thấy trong lệnh print.

Hy vọng qua bài tập "Tạo danh sách các số chẵn từ 4 đến 30" giúp các bạn hiểu hơn về cách tạo và sử dụng danh sách, cũng như vòng lặp for để duyệt qua các giá trị trong khoảng 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