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

Thêm mục mới vào danh sách sau một mục đã chỉ định trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách thực hiện thêm mục mới vào danh sách sau một mục đã chỉ định qua một số ví dụ cụ thể.

Thêm mục mới vào danh sách sau một mục đã chỉ định bằng Python

Giả sử bạn có một danh sách các phần tử và bạn muốn thêm một phần tử mới vào danh sách sau một phần tử cụ thể đã chỉ định. Điều này có thể hữu ích khi bạn cần chèn dữ liệu vào vị trí mong muốn trong danh sách.

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

def insert_after_item(input_list, target_item, new_item):
    index = input_list.index(target_item)
    input_list.insert(index + 1, new_item)

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

# Thêm mục mới "grape" vào sau "banana"
insert_after_item(my_list, "banana", "grape")

print("Danh sách sau khi thêm mục mới:", my_list)

Kết quả khi chạy đoạn mã trên sẽ là:

Danh sách sau khi thêm mục mới: ['apple', 'banana', 'grape', 'cherry', 'orange']

Trong ví dụ trên, mình đã định nghĩa một hàm insert_after_item để thêm một phần tử mới vào danh sách sau một phần tử đã chỉ định. Hàm này sử dụng phương thức index để tìm vị trí của phần tử cần chèn vào, sau đó sử dụng phương thức insert để chèn phần tử mới vào vị trí sau.

Việc thêm một mục mới vào danh sách sau một mục đã chỉ định là một tác vụ đơn giản trong Python, nhờ vào tính linh hoạt của cấu trúc dữ liệu danh sách. Bằng cách sử dụng các phương thức như index và insert, bạn có thể dễ dàng chèn dữ liệu vào vị trí mong muốn trong danh sách của mình.

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