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 isdisjoint() trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu phương thức Set isdisjoint() trong Python, phương thức này dùng để kiểm tra hai Set có không bị trùng phần tử không, nếu có phần tử trùng nhau thì trả về về false, và ngược lại thì trả về true.

test php

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

1. Cú pháp Set isdisjoint() trong Python

Phương thức này khá đơn giản, cú pháp của nó như sau:

set_a.isdisjoint(set_b)

Trong đó nếu set_aset_b tồn tại phần tử giống nhau thì sẽ trả về false, ngược lại trả về true.

Giá trị trả về:

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

  • Trả về TRUE nếu set_a và set_b không có phần tử giống nhau.
  • Trả về FALSE nếu set_a và set_b có phần tử giống nhau.

2. Ví dụ Set isdisjoint() trong Python

Để hiểu rõ hơn phương thức Set isdisjoint() thì chúng ta hãy cùng xem qua một vài ví dụ dưới đây.

Ví dụ 1: Sử dụng với Set

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

print('Are A and B disjoint?', A.isdisjoint(B))
print('Are A and C disjoint?', A.isdisjoint(C))

Kết quả:

Are A and B disjoint? True
Are A and C disjoint? False

Ví dụ 2: Sử dụng với tham số kiểu khác như List, Tuple

A = {'a', 'b', 'c', 'd'}
B = ['b', 'e', 'f']
C = '5de4'
D ={1 : 'a', 2 : 'b'}
E ={'a' : 1, 'b' : 2}

print('Are A and B disjoint?', A.isdisjoint(B))
print('Are A and C disjoint?', A.isdisjoint(C))
print('Are A and D disjoint?', A.isdisjoint(D))
print('Are A and E disjoint?', A.isdisjoint(E))

Như vậy phương thức isdisjoint() không chỉ sử dụng được với Set mà có thể sử dụng được với cả Tuple, String, List. Nó sẽ tự động chuyển đổi các kiểu dữ liệu đó sang Set rồi thực hiện phép so sánh để kiểm tra phần tử trùng nhau.

 

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