


Sortieren einer Python-Liste nach mehreren Feldern
Wenn Sie mit sorted() eine Liste aus einer sortierten CSV-Datei erstellt haben, möchten Sie möglicherweise um die Liste nach zusätzlichen Kriterien weiter zu sortieren. Um eine Python-Liste nach zwei Feldern zu sortieren, können Sie eine Kombination aus der Funktion sorted() und Lambda-Ausdrücken verwenden.
In Ihrem Fall können Sie die Liste list1 nach dem Wert in Feld 1 und dann nach sortieren Wert in Feld 2 mit dem folgenden Code:
sorted_list = sorted(list1, key=lambda x: (x[0], x[1]))
Das Schlüsselargument in sorted() übernimmt eine Funktion, die die Sortierreihenfolge bestimmt. In diesem Fall gibt die Lambda-Funktion ein Tupel von Werten zurück, die zur Sortierung verwendet werden. Das erste Element des Tupels ist der Wert in Feld 1 und das zweite Element ist der Wert in Feld 2.
Um ein Feld aufsteigend und ein anderes Feld absteigend zu sortieren, können Sie in der Lambda-Funktion negative Werte verwenden . Um beispielsweise Feld 1 aufsteigend und Feld 2 absteigend zu sortieren, verwenden Sie den folgenden Code:
sorted_list = sorted(list1, key=lambda x: (x[0], -x[1]))
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie sortiere ich eine Python-Liste nach mehreren Feldern mithilfe von „sorted()' und Lambda-Ausdrücken?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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