or
Bài tập này là một phần của khóa học
Trong chương này, chúng ta sẽ ôn lại các cấu trúc dữ liệu chính dùng trong Python. Chúng ta sẽ học cách làm việc với lists, tuples, sets và dictionaries. Chúng ta cũng sẽ xem xét chuỗi (strings) và cách viết biểu thức chính quy để trích xuất các dãy ký tự cụ thể từ một văn bản cho trước.
Chương này tập trung vào các đối tượng có thể lặp (iterable). Chúng ta sẽ nhắc lại định nghĩa về iterable và cách nhận diện chúng. Tiếp theo, chúng ta sẽ học về list comprehension, một tính năng rất đặc trưng của Python để tạo danh sách. Sau đó, chúng ta sẽ ôn lại cách kết hợp nhiều đối tượng có thể lặp thành một. Cuối cùng, chúng ta sẽ học cách tạo các đối tượng có thể lặp tùy biến bằng generators.
Chương này sẽ tập trung vào khía cạnh hàm (functional) của Python. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách định nghĩa hàm với số lượng đối số vị trí và đối số từ khóa linh hoạt. Tiếp theo, chúng ta sẽ học về hàm lambda và khi nào chúng hữu ích. Đặc biệt, chúng ta sẽ thấy cách dùng chúng cùng các hàm map(), filter() và reduce(). Cuối cùng, chúng ta sẽ ôn lại đệ quy là gì và cách cài đặt đúng.
Chương này sẽ bao quát các chủ đề về tính toán khoa học trong Python. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách giải thích sự khác nhau giữa mảng NumPy và list. Chúng ta sẽ chỉ ra vì sao mảng NumPy phù hợp hơn cho các phép tính phức tạp. Tiếp theo, chúng ta sẽ học một số kỹ thuật hữu ích để thao tác với pandas DataFrame. Cuối cùng, chúng ta sẽ trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ scatter, histogram và boxplot.
Bài tập hiện tại