


Tri des listes par attributs multiples : un guide complet
Le tri des données est un aspect fondamental de nombreuses tâches de programmation. Lorsqu'il s'agit de structures de données complexes, il devient souvent nécessaire d'effectuer un tri en fonction de plusieurs attributs. Cet article aborde la question du tri d'une liste de listes en fonction de plusieurs critères.
L'extrait de code fourni montre une liste de listes, où chaque liste interne représente un objet avec divers attributs. Le but est de trier cette liste selon deux attributs : l'attribut "grand" ou "court" et l'attribut couleur.
Utiliser Itemgetter pour le tri multi-critères
Itemgetter est une fonction utile pour indexer plusieurs attributs dans un tuple. Il prend plusieurs indices comme arguments et renvoie une fonction qui extrait ces attributs d'un tuple donné. À l'aide d'itemgetter, vous pouvez créer une fonction clé qui prend en compte à la fois l'attribut « grand/court » et l'attribut couleur pour le tri :
import operator s = sorted(s, key = operator.itemgetter(1, 2))
Utilisation des fonctions Lambda pour la sélection des attributs clés
Une autre façon de spécifier une fonction clé pour le tri consiste à utiliser des fonctions lambda. Les fonctions Lambda sont des fonctions anonymes qui peuvent être définies en ligne. La fonction lambda suivante renvoie un tuple des attributs « grand/court » et couleur :
s = sorted(s, key = lambda x: (x[1], x[2]))
En utilisant l'une de ces méthodes, vous pouvez trier la liste en fonction de plusieurs critères. Le résultat sera une liste de listes triées selon les attributs spécifiés.
Tri direct
Dans l'extrait de code donné, sorted est utilisé pour renvoyer une nouvelle liste triée. Cependant, vous pouvez également trier directement la liste elle-même à l'aide de la méthode sort. Cela modifiera la liste d'origine en place :
s.sort(key = operator.itemgetter(1, 2))
Conclusion
En utilisant les fonctions itemgetter ou lambda, vous pouvez définir des fonctions clés pour trier les listes selon plusieurs attributs. Cette technique est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de structures de données complexes et peut simplifier le processus de tri.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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