정렬에 대한 간략한 설명
정렬 함수는 프로그램에서 자주 사용됩니다. Python은 정렬 및 정렬 기능을 제공하는데, 하나는 제자리 정렬이고, 다른 하나는 정렬 후 새 결과를 반환하는 것입니다
1. 매개변수
함수 프로토타입:
sort([cmp[, key[, reverse]]])
은 정렬 방법이 세 개의 매개변수를 허용하며 모두 생략할 수 있음을 의미합니다.
첫 번째 매개변수 cmp는 비교 함수입니다. 두 매개변수(목록의 요소)를 비교하는 방법은 무엇입니까? 정수와 같은 내장 유형을 비교하는 방법은 매우 직관적이지만 사용자 정의 비교에는 비교 함수를 정의하면 두 숫자가 같다는 의미인 0을 반환합니다. 음수를 반환하면 첫 번째 매개변수가 더 작다는 뜻이고 첫 번째 매개변수는 두 번째 매개변수보다 뒤처진다는 의미입니다. 매개변수.
두 번째 매개변수 키는 목록 요소의 어떤 속성을 비교할 것인지입니다.
세 번째 매개변수 reverse는 bool 유형으로, 역방향(역정렬) 여부를 의미합니다.
①, cmp 매개변수 예:
#cmp 函数,两个数倒过来比较 注!只能在python2.0上运行 s = [1, 2, 3, 4, 5] s.sort(cmp=lambda a, b:cmp(b, a)) print s # [5, 4, 3, 2, 1]
②, 자주 사용되는 매개변수 키, 역방향 사용 방법, 코드:
# key 指定排序方式 reverse 是否反排序 li = ['x11','abc323','e26','112ddd','fstgd2'] li.sort(key=len,reverse=True) # 用长度进行排序,从大到小进行排序 print(li) # ['abc323', '112ddd', 'fstgd2', 'x11', 'e26'] li.sort(key=lambda x:x[-1]) # key可以指定lambada函数x为列表中每个元素 print(li) # 元素的最后一个字符进行排序 # ['x11', 'fstgd2', 'abc323', 'e26', '112ddd'] li = zip(range(10),range(10)[::-1]) # 列表中元素为元祖是排序 print(li,type(li)) # <zip object at 0x000000E7F75504C8> <class 'zip'> li = list(li) print(li) # [(0, 9), (1, 8), (2, 7), (3, 6), (4, 5), (5, 4), (6, 3), (7, 2), (8, 1), (9, 0)] li.sort(key=lambda x:x[-1]) print(li) # [(9, 0), (8, 1), (7, 2), (6, 3), (5, 4), (4, 5), (3, 6), (2, 7), (1, 8), (0, 9)] #**注!默认sort也是会对列表中元祖进行排序的 li.sort() print(li) # (0, 9), (1, 8), (2, 7), (3, 6), (4, 5), (5, 4), (6, 3), (7, 2), (8, 1), (9, 0)]
매개변수 키는 다음과 같습니다: key=int, key=len, key=lambda...
2.
①. dict의 키-값 값을 값에 따라 작은 것부터 큰 것으로 출력하는 방법은 무엇입니까? dic = {'z':1, 'y':4,'x':2,'g':3,'sg':3}
dic= sorted(dic.items(),key=lambda x:x[1])
print(dic)
# [('z', 1), ('x', 2), ('sg', 3), ('g', 3), ('y', 4)]
from collections import OrderedDict
dic = {'z':1, 'y':4,'x':2,'g':3,'sg':3}
dic= OrderedDict(sorted(dic.items(),key=lambda x:x[1]))
print dic
# OrderedDict([('z', 1), ('x', 2), ('sg', 3), ('g', 3), ('y', 4)])
for k,v in dic.items():
print k,v
# z 1
# x 2
# sg 3
# g 3
# y 4
대소문자, 숫자만 포함하는 문자열 제공, 정렬 보장:
- 모두 소문자 대문자 앞
-
s = "Sorting1234" def sort_str(x): # x 传入的每个元素 if x.isdigit(): if int(x) % 2 == 0: return (4,x) # 返回的是元祖,元祖可进行排序 return (3,x) elif x.islower(): return (0,x) elif x.isupper(): return (1,x) li = sorted(s,key=sort_str) print(li) # ['g', 'i', 'n', 'o', 'r', 't', 'S', '1', '3', '2', '4'] string = ''.join(li) print(string) # ginortS1324
s = "Sorting1234"
s ="".join(sorted(s, key=lambda x: (x.isdigit(), x.isdigit() and int(x) % 2 == 0, x.isupper(), x.islower(), x)))
print(s)
# ginortS1324
위 내용은 Python 정렬에 대한 간략한 토론의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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