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

Trả về một bộ mới gồm các mục giống hệt nhau từ hai bộ bằng Python

Trong bài tập này, mình sẽ tập trung vào việc tạo một bộ mới bằng cách chứa các phần tử giống nhau từ hai tập hợp khác nhau. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách làm việc với tập hợp và cách sử dụng các phép toán liên quan.

Bài tập

Cho trước hai tập hợp A và B:

A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {3, 4, 5, 6, 7}

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

Tạo một bộ mới chứa các phần tử giống nhau từ hai tập hợp A và B.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Tạo bộ mới chứa các phần tử giống nhau

Để thực hiện bước này, mình có thể sử dụng phép toán giao của tập hợp để lấy ra các phần tử chung của hai tập hợp A và B. Trong Python, phép toán giao có thể được thực hiện bằng toán tử & hoặc phương thức .intersection().

common_elements = A & B

hoặc

common_elements = A.intersection(B)

Bước 2: In kết quả ra màn hình

Đơn giản chỉ cần sử dụng hàm print() để in bộ mới chứa các phần tử giống nhau ra màn hình.

print("Bộ mới chứa các phần tử giống nhau từ hai tập hợp A và B:", common_elements)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn nên in ra màn hình bộ mới chứa các phần tử giống nhau từ hai tập hợp A và B:

Bộ mới chứa các phần tử giống nhau từ hai tập hợp A và B: {3, 4, 5}

Thông qua bài tập này, bạn đã học cách sử dụng tập hợp và thực hiện các phép toán trên chúng để tạo ra một bộ mới chứa các phần tử giống nhau từ hai tập hợp ban đầu. Điều này giúp bạn nắm vững hơn về cách làm việc với tập hợp và cách sử dụng các phép toán liên quan trong Python.

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