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

Xóa các mục khỏi tập hợp cùng một lúc bằng Python

Trong bài tập này, mình sẽ tìm hiểu cách xóa nhiều phần tử cùng một lúc khỏi một tập hợp. Điều này sẽ giúp bạn làm quen với cách thực hiện thao tác xóa tập hợp trong Python.

Bài tập

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

Khai báo một tập hợp.

Xóa các mục 10, 20 và 30 khỏi tập hợp.

In kết quả ra màn hình.

Bước 1: Khai báo tập hợp

Đầu tiên, mình cần khai báo một tập hợp. Dưới đây là ví dụ:

my_set = {10, 20, 30, 40, 50}

Bước 2: Xóa các mục khỏi tập hợp

Để xóa nhiều phần tử cùng một lúc khỏi tập hợp, chúng ta có thể sử dụng phương thức .difference_update().

elements_to_remove = {10, 20, 30}
my_set.difference_update(elements_to_remove)

Sau khi thực hiện thao tác này, tập hợp my_set sẽ chỉ còn chứa các phần tử không thuộc vào elements_to_remove.

Bước 3: In kết quả ra màn hình

Sử dụng hàm print() để in tập hợp my_set sau khi xóa các phần tử.

print("Tập hợp sau khi xóa các mục:", my_set)

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình tập hợp my_set sau khi xóa các mục:

Tập hợp sau khi xóa các mục: {40, 50}

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách xóa nhiều phần tử cùng một lúc khỏi một tập hợp bằng cách sử dụng phương thức .difference_update(). Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thao tác xóa tập hợp trong Python và cách sử dụng các phương thức liên quan trong cấu trúc dữ liệu set.

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