자연 정렬: 숫자를 포함하여 문자열을 정렬하는 기술
숫자로 문자열을 정렬하는 것은 까다로운 작업일 수 있지만 많은 사람들에게 필수적입니다. 응용 프로그램. 이 Q&A에서는 "something1", "something2", "something17"과 같은 문자열을 논리적 순서로 정렬할 수 있어 인간과 유사한 정렬 결과를 얻을 수 있는 솔루션을 살펴보겠습니다.
과제:
주어진 입력은 숫자가 포함된 문자열 목록으로 구성됩니다. 그러나 기본 sort() 메서드는 사람이 이해할 수 있는 방식으로 정렬하지 못합니다. 예를 들어 다음 목록은
something1 something12 something17 something2 something25 something29
다음과 같이 정렬됩니다.
something1 something12 something17 something2 something25 something29
해결책: 자연 키
해결책은 다음과 같습니다. 사람이 쉽게 읽을 수 있도록 설계된 정렬 방법인 자연 키를 사용합니다. 자연 키는 문자열의 전체 구조를 유지하면서 문자열 내의 숫자를 별도의 엔터티로 처리합니다.
다음은 natural_keys 함수를 사용하는 Python 구현입니다.
import re def natural_keys(text): return [int(c) if c.isdigit() else c for c in re.split(r'(\d+)', text)]
입력 목록에 적용하면 결과는 다음과 같습니다.
['something1', 'something2', 'something12', 'something17', 'something25', 'something29']
추가 고려 사항:
부동 소수점 숫자로 문자열을 정렬해야 하는 경우 정수 대신 부동 소수점과 일치하도록 natural_keys 함수의 정규식을 수정할 수 있습니다.
def natural_keys(text): return [float(c) if c.isdigit() or '.' in c else c for c in re.split(r'[+-]?([0-9]+(?:[.][0-9]*)?|[.][0-9]+)', text)]
이 개선 사항 다음과 같은 문자열을 정렬할 수 있습니다:
something1 something2 something1.0 something1.25 something1.105
순서:
['something1', 'something1.0', 'something1.105', 'something1.25', 'something2']
자연 키의 힘을 활용함으로써 이제 사람이 읽을 수 있는 방식으로 숫자가 포함된 문자열을 쉽게 배열할 수 있으므로 데이터 조작 작업이 더욱 효율적이고 직관적이게 됩니다.
위 내용은 Python에서 숫자가 포함된 문자열을 자연스럽게 정렬하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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