list.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## List\n",
    "----"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Đọc thêm tại: [Python Lists](https://developers.google.com/edu/python/lists)\n",
    "\n",
    "List là một Collection mà trong đó các phần tử được **sắp xếp** và **có thể thay đổi(mutable)**. List có thể chứa 2 phần tử giống nhau"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### I. Khởi tạo một List"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![List Examples](https://lh3.googleusercontent.com/3U71KNkJ_R9Gtxv1k70O3zWP2Bg0CJ7rR26SIyoAouOzYkgxdk-T0TO_fm4ZkE-VeaTiws5vEwLszH5mIa5DXCSGSTlGRsDwCCsgfye3xNx2_6306YRgZ3sr0Vl3D3-oMcy2MnQpKeBMRfGQtLySNmUDBUgXPoGlKvNdFt7CnDzqNVKXnNr14RK8Ks8U7ybIb9zjDKX65qWhZCZnjJPdZNke73ZrNjjDhVTUoXsqOoSWy4uxcNN_0sw9EaYD4MBoqN4EhtxRDnCaSOvcsA0ULjRY5LuiWHXNS1pXmUs3JNTw5to8yrz8vT8lLFVcYW3WBUVPZL1rB-CLNEdSBKK5mgmmzGUfcYfBQG3sGJQa8JxcJrDyIWdUs7WW3gA7LAkp6v-nefiPjWYALZSFmfxPKfVCtGriT38YFeYlP3sI6UKi5wJ3JsmL0fYJNbzFwFLuw0Ov8P0NfmAnBhDvZ7h1QtKfATgezsyA9cHF16Am6RGw3iwEfCDXy5JmGL-IQda2S3I8dmOHWfKeC03S0T_EbbsuaPnajsd6oKX2XRwiT5j-ex0ykZVDEFyso_E9yC5oEt6TIxBZTexXohDNF543Q-U2a67Qd3v3Aa6_uu3c7WtoGj6k0h8mLQG9Dj0XPOj4qg98Bh3M4NCSs6RkTfQUGwXXWmrJgN2Tnw=w734-h102-no)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Cách 1\n",
    "colors_1 = [\"red\", \"blue\", \"green\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['red', 'blue', 'green']"
      ]
     },
     "execution_count": 33,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "colors_1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Cách 2\n",
    "colors_2 = list((\"red\", \"blue\", \"green\"))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['red', 'blue', 'green']"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "colors_2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### II. Indexing"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Tương tự như String các phần tử trong List được sắp xếp theo thứ tự và mỗi phần tử đều có một chỉ mục(index) riêng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 211,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'red'"
      ]
     },
     "execution_count": 211,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "colors_1[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 212,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'green'"
      ]
     },
     "execution_count": 212,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "colors_1[-1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 213,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'green'"
      ]
     },
     "execution_count": 213,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "colors_1[2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### III. Hàm cắt List (List Slices)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![d](https://www.javatpoint.com/python/images/elementsinalists.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Cú pháp: **list[begin:end:step]**\n",
    "    - begin: Chỉ mục của phần tử đầu tiên\n",
    "    - end: Chỉ mục của phần tử sau phần tử cuối cùng\n",
    "    - step: Khoảng cách chỉ mục của các phần tử sẽ được lấy ra\n",
    "    \n",
    "Hàm này sẽ **trả về một list mới** được cắt từ phần tử **ban đầu** cho đến **trước** phần tử kết thúc\n",
    "\n",
    "**Chú ý:** Việc cắt List này không ảnh hưởng đến List ban đầu"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "numbers = [1, 2, 3, 4, 5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 2, 3, 4, 5]"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "numbers"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 2, 3, 4]"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Cắt list từ phần tử có chỉ mục là 0 đến phần tử có chỉ mục là 3\n",
    "numbers[0:4]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 2, 3, 4]"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Kết quả tương đương\n",
    "numbers[0:4:1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 2, 3, 4, 5]"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# List ban đầu vẫn được giữ nguyên\n",
    "numbers"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[3, 4, 5]"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Cắt list từ phần tử có chỉ mục là 2 đến hết\n",
    "numbers[2:]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[3, 4, 5]"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Kết quả tương đương\n",
    "numbers[-3:]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 220,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 2, 3, 4, 5]"
      ]
     },
     "execution_count": 220,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Copy cả list\n",
    "numbers[:]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 221,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[1, 3, 5]"
      ]
     },
     "execution_count": 221,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Cắt list từ đầu đến cuối nhưng có khoảng cách là 2\n",
    "# tức là cắt 3 phần tử có chỉ mục tương đương là 0, 2, 4\n",
    "numbers[::2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 222,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Thủ thuật: Đảo ngược list"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 223,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[5, 4, 3, 2, 1]"
      ]
     },
     "execution_count": 223,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "numbers[::-1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### IV. Các phương thức (Methods)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 1. reverse()\n",
    "Đảo ngược vị trí các phần tử trong list"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 224,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cities = [\"Ha Noi\", \"Ho Chi Minh City\", \"Da Nang\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 225,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cities.reverse()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 226,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Da Nang', 'Ho Chi Minh City', 'Ha Noi']"
      ]
     },
     "execution_count": 226,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Bạn có thể thấy trong trường hợp này list đã bị thay đổi giá trị.\n",
    "# Điều này thể hiện tính khả biến(mutable) của list\n",
    "cities"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 2. append()\n",
    "Thêm một phần tử vào cuối list.\n",
    "\n",
    "**Chú ý:** Hàm này không trả về list mới mà thay đổi trực tiếp list ban đầu"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 227,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cities = [\"Ha Noi\", \"Ho Chi Minh City\", \"Da Nang\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 228,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cities.append(\"Hai Phong\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 229,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Ha Noi', 'Ho Chi Minh City', 'Da Nang', 'Hai Phong']"
      ]
     },
     "execution_count": 229,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "cities"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 3. pop(index)\n",
    "Xóa đi một phần tử của list\n",
    "    - Nếu không có index thì hàm sẽ xóa đi phần tử cuối cùng của list\n",
    "    - Nếu có index, hàm sẽ xóa đi phần tử với index tương ứng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 240,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cities = [\"Ha Noi\", \"Ho Chi Minh City\", \"Da Nang\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 241,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'Da Nang'"
      ]
     },
     "execution_count": 241,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Xóa đi phần tử cuối cùng\n",
    "cities.pop()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 242,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Ha Noi', 'Ho Chi Minh City']"
      ]
     },
     "execution_count": 242,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "cities"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 243,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'Ha Noi'"
      ]
     },
     "execution_count": 243,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Xóa đi phần tử đầu tiên - chỉ mục là 0\n",
    "cities.pop(0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 244,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Ho Chi Minh City']"
      ]
     },
     "execution_count": 244,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "cities"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 4. insert(index, elem)\n",
    "\n",
    "Thêm một phần tử vào list dựa trên một chỉ mục cho trước\n",
    "    - index: Vị trí sẽ thêm phần tử mới\n",
    "    - elem: Phần tử mới sẽ thêm\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 245,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "clc = [\"Hanoi\", 18, \"Listen to Music\"]\n",
    "# Thêm phần tử chuỗi \"THPT Nhi CHieu\" vào vị trí có chỉ mục là 2\n",
    "clc.insert(2, \"THPT Nhi Chieu\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 246,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Hanoi', 18, 'THPT Nhi Chieu', 'Listen to Music']"
      ]
     },
     "execution_count": 246,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "clc"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 5. extend(list2)\n",
    "Ghép một list mới vào list hiện tại"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 247,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cities = [\"Ha Noi\", \"Ho Chi Minh City\", \"Da Nang\"]\n",
    "cities_2 = [\"Binh Duong\", \"Thanh Hoa\", \"Ba Ria Vung Tau\"]\n",
    "\n",
    "cities.extend(cities_2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 248,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Ha Noi',\n",
       " 'Ho Chi Minh City',\n",
       " 'Da Nang',\n",
       " 'Binh Duong',\n",
       " 'Thanh Hoa',\n",
       " 'Ba Ria Vung Tau']"
      ]
     },
     "execution_count": 248,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "cities"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 6. index(elem)\n",
    "\n",
    "Tìm kiếm một phần tử cho trước trong list\n",
    "    - Trả về chỉ mục của phần tử đó\n",
    "    - Throw error nếu phần tử đang tìm kiếm không nằm trong list\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 255,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "flowers = [\"hoa hong\", \"hoa lan\", \"hoa hue\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 256,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0"
      ]
     },
     "execution_count": 256,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "flowers.index(\"hoa hong\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 257,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "ValueError",
     "evalue": "'hoa nhai' is not in list",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-257-25c3986b5730>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 1\u001b[1;33m \u001b[0mflowers\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mindex\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"hoa nhai\"\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mValueError\u001b[0m: 'hoa nhai' is not in list"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "flowers.index(\"hoa nhai\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 7. remove(elem)\n",
    "Tìm kiếm một phần tử trong list và xóa nó khỏi list\n",
    "    - Throw error nếu phần tử đang tìm kiếm không nằm trong list\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 258,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "car_brands = [\"BMW\", \"Toyota\", \"Maserati\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 259,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "car_brands.remove(\"BMW\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 260,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Toyota', 'Maserati']"
      ]
     },
     "execution_count": 260,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "car_brands"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 261,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "ValueError",
     "evalue": "list.remove(x): x not in list",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-261-2f1c98242b89>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 1\u001b[1;33m \u001b[0mcar_brands\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mremove\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"Bentley\"\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mValueError\u001b[0m: list.remove(x): x not in list"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "car_brands.remove(\"Bentley\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 8. sort()\n",
    "Sắp xếp list theo ký tự đầu tiên của từng phần tử\n",
    "    - Sắp xếp theo chiều xuôi nếu các phần tử là chuỗi bắt đầu bằng chữ cái trong bảng chữ cái\n",
    "    - Sắp xếp từ nhỏ đến lớn nếu các phần tử là integer/float"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 262,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "names = [\"Ngoc\", \"An\", \"Van Anh\", \"Binh\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 263,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "names.sort()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 264,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['An', 'Binh', 'Ngoc', 'Van Anh']"
      ]
     },
     "execution_count": 264,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "names"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 265,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "numbers = [1, 0.8, 0.2, 4, 20]\n",
    "numbers.sort()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 266,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[0.2, 0.8, 1, 4, 20]"
      ]
     },
     "execution_count": 266,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "numbers"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 267,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "addresses = [\"2 Hoang Hoa Tham\", \"30 Tran Thai Tong\", \"11 Nguyen Ngoc Vu\"]\n",
    "addresses.sort()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 268,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['11 Nguyen Ngoc Vu', '2 Hoang Hoa Tham', '30 Tran Thai Tong']"
      ]
     },
     "execution_count": 268,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "addresses"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 9. Thay đổi các phần tử trong list"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 269,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "my_skills = [\"fullstack\", \"machine learning\", \"devops\", \"chit chat\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 270,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Thay đổi list từ phần tử có chỉ mục là 2 đến hết\n",
    "my_skills[2:] = [\"public speaking\", \"play piano\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 271,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['fullstack', 'machine learning', 'public speaking', 'play piano']"
      ]
     },
     "execution_count": 271,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_skills"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 272,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "my_skills[3] = \"PR\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 273,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['fullstack', 'machine learning', 'public speaking', 'PR']"
      ]
     },
     "execution_count": 273,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_skills"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 274,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Tương đương với\n",
    "my_skills[-1] = \"PR\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 275,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['fullstack', 'machine learning', 'public speaking', 'PR']"
      ]
     },
     "execution_count": 275,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_skills"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### V. Các hàm (Functions)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 1. len()\n",
    "Trả về số lượng phần tử của một list"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 276,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0"
      ]
     },
     "execution_count": 276,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len([])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 277,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "3"
      ]
     },
     "execution_count": 277,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len([\"1\", \"2\", \"3\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 2. for in\n",
    "Lặp qua các phần tử của list"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 278,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "nums = [1, 2, 3, 5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 279,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "sum = 0\n",
    "for num in nums:\n",
    "    sum = sum + num"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 280,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "11"
      ]
     },
     "execution_count": 280,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "sum"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 3. in\n",
    "Kiểm tra một phần tử tồn tại trong list"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 281,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Found\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "if 1 in [1, 2, 3]:\n",
    "    print \"Found\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 4. range(number)\n",
    "\n",
    "Trả về một list integer bắt đầu bằng 0 và kết thúc là (number - 1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 282,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]"
      ]
     },
     "execution_count": 282,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "range(20)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 5. while loop\n",
    "Vòng lặp vô tận"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 283,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "fridge\n",
      "air conditional\n",
      "fan\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "equipments = [\"fridge\", \"air conditional\", \"fan\"]\n",
    "\n",
    "i = 0\n",
    "while i < len(equipments):\n",
    "    print(equipments[i])\n",
    "    i += 1\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 6. map()\n",
    "Trả về một list được tính toán dựa trên điều kiện cho trước"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "nums = [20, 30, 50, 60]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def half(elem):\n",
    "    return elem/2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[10, 15, 25, 30]"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "map(half, nums)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 7. filter()\n",
    "Trả về một list được lọc theo một điều kiện cho trước"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "nums2 = [10, -1, 20, -70, 6]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def filterPositive(elem):\n",
    "    return elem > 0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[10, 20, 6]"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "filter(filterPositive, nums2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 8. zip()\n",
    "Nhóm các phần tử trong các list ở vị trí có chỉ mục tương ứng, mỗi nhóm trở thành một tuple đồng thời là một phần tử tương ứng trong một list mới"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "nums3 = [1, 2, 3]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "foods = [\"sushi\", \"steak\", \"caviar\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "countries = [\"Japan\", \"US\", \"UK\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[(1, 'sushi', 'Japan'), (2, 'steak', 'US'), (3, 'caviar', 'UK')]"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "zip(nums3, foods, countries)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 2",
   "language": "python",
   "name": "python2"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.14"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}