


Wie kann ich eine Python-Liste mithilfe von Lambda-Funktionen nach mehreren Feldern sortieren?
Sortieren einer Python-Liste nach mehreren Feldern
Sie haben eine Python-Liste aus einer sortierten CSV-Datei mit dem Itemgetter-Operator erstellt. Während die Liste bereits nach dem Wert im zweiten Feld sortiert ist, möchten Sie die Sortierung erweitern, um auch das erste Feld einzubeziehen.
Um dies zu erreichen, können Sie Lambda-Funktionen nutzen. Sie ermöglichen es Ihnen, einen benutzerdefinierten Sortierschlüssel zu definieren, der mehrere Kriterien berücksichtigt.
Der folgende Code bietet eine Lösung:
sorted_list = sorted(list1, key=lambda x: (x[0], x[1]))
So funktioniert es:
- lambda x: (x[0], x[1]) definiert eine Lambda-Funktion, die ein Tupel zurückgibt, das die Werte vom ersten und zweiten enthält Felder.
- sorted_list = sorted(list1, key=lambda x: (x[0], x[1])) verwendet diese Lambda-Funktion als Sortierschlüssel, was zu einer Liste führt, die sowohl nach dem ersten als auch nach dem ersten sortiert ist zweite Felder.
Mithilfe von Lambda-Funktionen können Sie ganz einfach komplexe Sortierkriterien definieren und Ihre Python-Listen nach Ihren spezifischen Anforderungen sortieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Python-Liste mithilfe von Lambda-Funktionen nach mehreren Feldern sortieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

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