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

Thay thế mục của danh sách bằng giá trị mới nếu tìm thấy trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách thực hiện thay thế mục của danh sách bằng giá trị mới nếu tìm thấy thông qua một số ví dụ cụ thể.

Thay thế mục của danh sách bằng giá trị mới nếu tìm thấy trong Python

Giả sử bạn có một danh sách chứa các phần tử và bạn muốn thay thế một phần tử cụ thể bằng một giá trị mới nếu tìm thấy phần tử đó trong danh sách. Điều này có thể xảy ra khi bạn muốn cập nhật dữ liệu đã có sẵn hoặc thực hiện các tác vụ biến đổi trên danh sách.

Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện điều này bằng Python:

def replace_item(input_list, target_item, new_item):
    if target_item in input_list:
        index = input_list.index(target_item)
        input_list[index] = new_item

# Danh sách ban đầu
my_list = ["apple", "banana", "cherry", "orange"]

# Thay thế "banana" bằng "grape"
replace_item(my_list, "banana", "grape")

print("Danh sách sau khi thay thế:", my_list)

Kết quả khi chạy đoạn mã trên sẽ là:

Danh sách sau khi thay thế: ['apple', 'grape', 'cherry', 'orange']

Trong ví dụ trên, mình đã định nghĩa một hàm replace_item để thay thế một phần tử trong danh sách bằng giá trị mới nếu tìm thấy phần tử đó. Trước tiên, ta kiểm tra xem phần tử cần thay thế có tồn tại trong danh sách hay không bằng cách sử dụng toán tử in. Sau đó, ta sử dụng phương thức index để xác định vị trí của phần tử cần thay thế và cập nhật giá trị tại vị trí đó bằng giá trị mới.

Việc thay thế một phần tử của danh sách bằng giá trị mới nếu tìm thấy là một thao tác cơ bản trong Python, giúp bạn cập nhật và biến đổi dữ liệu dễ dàng. Bằng cách sử dụng điều kiện if, phương thức index và gán giá trị mới, bạn có thể dễ dàng thay đổi nội dung của danh sách theo ý muốn.

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