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

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Hàm Set discard() trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu phương thức set discard() trong Python, đây là phương thức dùng để xóa phần tử được chỉ định ra khỏi Set nếu phần tử đó tồn tại.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

1. Cú pháp set discard()  trong Python

Phương thức discard() sẽ xóa phần tử ra khỏi set, cú pháp của nó như sau:

s.discard(x)

Trong đó:

  • x là phần tử cần xóa ra khỏi s nếu x tồn tại trong s.

Giá trị trả về: Không có giá trị trả về.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

2. Ví dụ set discard()  trong Python

Sau đây các là ví dụ về cách sử dụng phương thức discard(), bạn hãy tham khảo để hiểu rõ hơn nhé.

Ví dụ 1: Cách sử dụng đơn giản

numbers = {2, 3, 4, 5}

numbers.discard(3)
print('numbers = ', numbers)

numbers.discard(10)
print('numbers = ', numbers)

Kết quả:

numbers =  {2, 4, 5}
numbers =  {2, 4, 5}

Ví dụ 2: Xóa và xem kết quả trả về là gì?

numbers = {2, 3, 5, 4}

# Returns None
# Meaning, absence of a return value 
print(numbers.discard(3))

print('numbers =', numbers)

Kết quả:

None
numbers = {2, 4, 5}

Lời kết: Trên là hai ví dụ cách sử dụng phương thức discard(), qua đó bạn sẽ thấy phương thức này không trả về một giá trị nào cả, nó chỉ có nhiệm vụ xóa phần tử ra khỏi set nếu phần tử đó tồn tại

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