python list 排序

Dec 07, 2016 am 10:22 AM

实例1: 
>>>L = [2,3,1,4] 
>>>L.sort() 
>>>L 
>>>[1,2,3,4] 
实例2: 
>>>L = [2,3,1,4] 
>>>L.sort(reverse=True) 
>>>L 
>>>[4,3,2,1] 
实例3:对第二个关键字排序 
>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)] 
>>>L.sort(lambda x,y:cmp(x[1],y[1])) 
>>>L 
>>>[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)] 
实例4: 对第二个关键字排序 
>>>L = [('b',6),('a',1),('c',3),('d',4)] 
>>>L.sort(key=lambda x:x[1]) 
>>>L 
>>>[('a', 1), ('c', 3), ('d', 4), ('b', 6)] 
实例5: 对第二个关键字排序 
>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] 
>>>import operator 
>>>L.sort(key=operator.itemgetter(1)) 
>>>L 
>>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 
实例6:(DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate) 
>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] 
>>>A = [(x[1],i,x) for i,x in enumerate(L)] #i can confirm the stable sort 
>>>A.sort() 
>>>L = [s[2] for s in A] 
>>>L 
>>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 
以上给出了6中对List排序的方法,其中实例3.4.5.6能起到对以List item中的某一项 
为比较关键字进行排序. 
效率比较: 
cmp < DSU < key
通过实验比较,方法3比方法6要慢,方法6比方法4要慢,方法4和方法5基本相当
多关键字比较排序:
实例7:
>>>L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)] 
>>> L.sort(key=lambda x:x[1]) 
>>> L 
>>>[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 
我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的, 

如果我们想用第二个关键字排过序后再用第一个关键字进行排序呢?有两种方法 
实例8: 
>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)] 
>>> L.sort(key=lambda x:(x[1],x[0])) 
>>> L 
>>>[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 
实例9: 
>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)] 
>>> L.sort(key=operator.itemgetter(1,0)) 
>>> L 
>>>[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 




对于简单的list排序,直接调用内建函数就可以了,但是对于dict的list排序就没有那么直接了,不过,还是有很简洁的办法的,如: 

    >>> ls1 = [{'a' : 1, 'b' : 12}, {'a' : -1, 'b' : 22},{'a' : 12, 'b' : 32},{'a' : 6, 'b' : 42}] 
    >>> ls1.sort(key=lambda obj:obj.get('a')) 
    >>> ls1 
    [{'a': -1, 'b': 22}, {'a': 1, 'b': 12}, {'a': 6, 'b': 42}, {'a': 12, 'b': 32}] 
    >>> 

python中dict和list排序 
1、list排序 
   列表的排序是python内置功能,自身含有sort方法 
   如: 
   >>> s=[2,1,3,0] 
   >>> s.sort() 
   [0, 1, 2, 3] 
2、dict排序 
   对字典的排序,因为每一个项包括一个键值对,所以要选择可比较的键或值进行排序 

    sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]] 
    cmp和key一般使用lambda 
如: 
>>> d={"ok":1,"no":2} 
对字典按键排序,用元组列表的形式返回 
>>> sorted(d.items, key=lambda d:d[0]) 
[('no', 2), ('ok', 1)] 
对字典按值排序,用元组列表的形式返回 
>>> sorted(d.items, key=lambda d:d[1]) 
[('ok', 1), ('no', 2)] 
3、元组列表排序 
   如 
>>> li=[(2,'a'),(4,'b'),(1,'d')] 
>>> li.sort() 
[(1, 'd'), (2, 'a'), (4, 'b')] 
如果字典按项的第一个元素排序的话,可以转换成元组列表来进行 
>>> d={"ok":1,"no":2} 
>>> tt=[tuple(item) for item in d.items()] 
>>> tt.sort() 
[('no', 2), ('ok', 1)] 
4 其他人的实现,留住备忘 
下面是一个结构的例子 


>>> class test: 
        def __init__(self,a,b): 
              self.a = a 
              self.b = b 
>>> test1 = test(5,25) 
>>> test2 = test(10,15) 
>>> tests = [test1,test2] 
>>> sorted(tests,cmp = lambda x,y: cmp(x.a, y.a))  

>>> result = sorted(tests,key = lambda d:d.a) 
5、 

# (IMHO) the simplest approach: 
def sortedDictValues1(adict): 
    items = adict.items() 
    items.sort() 
    return [value for key, value in items] 

# an alternative implementation, which 
# happens to run a bit faster for large 
# dictionaries on my machine: 
def sortedDictValues2(adict): 
    keys = adict.keys() 

   keys.sort() 

   return [dict[key] for key in keys] 

# a further slight speed-up on my box 
# is to map a bound-method: 
def sortedDictValues3(adict): 
    keys = adict.keys() 
    keys.sort() 
    return map(adict.get, keys) 

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
2 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Comment relancer ses coéquipiers
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Combien de temps faut-il pour battre Split Fiction?
3 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texte Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texte Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML? Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Filtrage d'image en python Filtrage d'image en python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Comment travailler avec des documents PDF à l'aide de Python Comment travailler avec des documents PDF à l'aide de Python Mar 02, 2025 am 09:54 AM

Les fichiers PDF sont populaires pour leur compatibilité multiplateforme, avec du contenu et de la mise en page cohérents sur les systèmes d'exploitation, les appareils de lecture et les logiciels. Cependant, contrairement aux fichiers de texte brut de traitement Python, les fichiers PDF sont des fichiers binaires avec des structures plus complexes et contiennent des éléments tels que des polices, des couleurs et des images. Heureusement, il n'est pas difficile de traiter les fichiers PDF avec les modules externes de Python. Cet article utilisera le module PYPDF2 pour montrer comment ouvrir un fichier PDF, imprimer une page et extraire du texte. Pour la création et l'édition des fichiers PDF, veuillez vous référer à un autre tutoriel de moi. Préparation Le noyau réside dans l'utilisation du module externe PYPDF2. Tout d'abord, l'installez en utilisant PIP: pip is p

Comment se cacher en utilisant Redis dans les applications Django Comment se cacher en utilisant Redis dans les applications Django Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Ce tutoriel montre comment tirer parti de la mise en cache Redis pour augmenter les performances des applications Python, en particulier dans un cadre Django. Nous couvrirons l'installation redis, la configuration de Django et les comparaisons de performances pour mettre en évidence le bien

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch? Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Comment implémenter votre propre structure de données dans Python Comment implémenter votre propre structure de données dans Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE

See all articles