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 Tuple count() trong Python

Phương thức Tuple count() trong Python dùng để đếm số lần xuất hiện của một phần tử trong Tuple, nó có một tham số truyền vào và đó chính là giá trị cần tìm kiếm.

test php

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

1. Cú pháp Tuple count()

Sau đây là cú pháp của phương thức Tuple.count().

tuple.count(element)

Trong đó element là phần tử cần tìm trong tuple.

Giá trị trả về: Phương thức này trả về số lần xuất hiện của element trong tuple.

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

2. Ví dụ với tuple count()

Sau đây là một vài ví dụ cách sử dụng count trong tuple.

# vowels tuple
vowels = ('a', 'e', 'i', 'o', 'i', 'o', 'e', 'i', 'u')

# count element 'i'
count = vowels.count('i')

# print count
print('The count of i is:', count)

# count element 'p'
count = vowels.count('p')

# print count
print('The count of p is:', count)

Chạy lên kết quả sẽ như sau:

The count of i is: 3
The count of p is: 0

Ví dụ trên là với kiểu dữ liệu đơn giản, nếu bạn muốn đếm kiểu dữ liệu phức tạp như List, Set thì cách làm cũng tương tự. Xem ví dụ dưới đây:

# random tuple
random = ('a', ('a', 'b'), ('a', 'b'), [3, 4])

# count element ('a', 'b')
count = random.count(('a', 'b'))

# print count
print("The count of ('a', 'b') is:", count)

# count element [3, 4]
count = random.count([3, 4])

# print count
print("The count of [3, 4] is:", count)

Kết quả như sau:

The count of ('a', 'b') is: 2
The count of [3, 4] is: 1

Lời kết: Trên là cách sử dụng phương thức tuple count trong Python, hy vọng sẽ hữu ích với bạn.

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