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

Hàm Set symmetric_difference() trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu phương thức Set symmetric_difference(), đây là phương thức giống như phép đối xứng trong toán học, nghĩa là nó sẽ hợp hai tập hợp A và B, sau đó loại bỏ những phần tử nằm ở cả hai A và B, chỉ lấy những phần tử nằm ở A mà không nằm ở B, và nằm ở B mà không nằm ở A.

test php

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

Xem hình sau để hiểu rõ hơn.

set symmetric difference jpg

1. Cú pháp Set symmetric_difference()

Dưới đây là cú pháp của phương thức này.

A.symmetric_difference(B)

Trong đó A là tập hợp bạn đầu, còn B là tập hợp dùng để so sánh đối xứng.

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

Giá trị trả về: Trả về kết quả của phép đối xứng giữa hai tập hợp A và B.

2. Ví dụ Set symmetric_difference()

Nói thì hơi dài dòng vì nó là kiến thức toán học, tuy nhiên nếu làm ví dụ thì bạn sẽ dễ dàng hiểu hơn.

Ví dụ

A = {'a', 'b', 'c', 'd'}
B = {'c', 'd', 'e' }
C = {}

print(A.symmetric_difference(B))
print(B.symmetric_difference(A))

print(A.symmetric_difference(C))
print(B.symmetric_difference(C))

Khi bạn chạy chương trình này thì sẽ nhận được kết quả sau:

{'b', 'a', 'e'}
{'b', 'e', 'a'}
{'b', 'd', 'c', 'a'}
{'d', 'e', 'c'}

Ngoài phương thức này thì trong Python hỗ trợ toán tử ^ với chức năng tương tự.

Ví dụ

A = {'a', 'b', 'c', 'd'}
B = {'c', 'd', 'e' }

print(A ^ B)
print(B ^ A)

print(A ^ A)
print(B ^ B)

Kết quả như sau:

{'e', 'a', 'b'}
{'e', 'a', 'b'}
set()
set()

Lời kết: Trên là thông tin cơ bản về cách sử dụng phương thức Set symmetric_difference() trong Python. Hy vọng qua ví dụ này bạn sẽ hiểu rõ cách sử dụng nó.

Hàm Set symmetric_difference() trong Python

1. Cú pháp Set symmetric_difference()

2. Ví dụ Set symmetric_difference()

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Hàm Set symmetric_difference() trong Python

1. Cú pháp Set symmetric_difference()

2. Ví dụ Set symmetric_difference()

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết