cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimanakah Ungkapan Lambda boleh Digunakan dengan Fungsi `maks` Python dan Argumen `kunci`?

How can Lambda Expressions be Used with Python's `max` Function and the `key` Argument?

Fungsi maks Python dengan 'kunci' dan Ungkapan Lambda

Fungsi maksimum dalam Python membolehkan anda mencari elemen terbesar dalam koleksi. Ia boleh mengambil berbilang argumen atau boleh diubah dan secara pilihan, argumen utama.

Memahami Fungsi maks

Fungsi maks mengembalikan elemen terbesar berdasarkan perbandingannya hujah. Secara lalai, ia membandingkan unsur menggunakan susunan semula jadinya (cth., perbandingan berangka untuk nombor, perbandingan leksikografi untuk rentetan).

Argumen 'kunci'

Kuncinya argumen digunakan untuk menentukan fungsi perbandingan tersuai. Ia memerlukan satu hujah, biasanya mewakili elemen koleksi dan harus mengembalikan nilai yang digunakan untuk perbandingan. Dengan menyediakan hujah utama, anda boleh mengubah suai elemen sebelum perbandingan atau membandingkannya berdasarkan atribut atau indeks tertentu.

Ungkapan Lambda dalam Argumen 'kunci'

Ungkapan Lambda dalam Python ialah fungsi tanpa nama yang boleh digunakan untuk menentukan fungsi perbandingan sebaris. Mereka mengambil bentuk berikut:

lambda argument: return_value

Dalam konteks fungsi maks, ungkapan lambda sering digunakan untuk mengekstrak nilai tertentu daripada setiap elemen yang akan digunakan untuk perbandingan. Contohnya, jika anda mempunyai senarai objek dengan atribut totalScore, anda boleh menggunakan lambda untuk mengembalikan skor tersebut sebagai perbandingan:

<code class="python">players = [{"name": "Player 1", "totalScore": 100}, {"name": "Player 2", "totalScore": 150}]
w = max(players, key=lambda p: p["totalScore"])
print(w["name"])
# Output: Player 2</code>

Contoh Menggunakan Argumen 'kunci'

Pertimbangkan senarai tupel berikut yang mewakili pasangan (nama, markah):

<code class="python">lis = [("Player A", 80), ("Player B", 75), ("Player C", 90)]</code>

Untuk mencari pemain dengan markah tertinggi, anda boleh menggunakan:

<code class="python">winner = max(lis, key=lambda p: p[1])
print(winner)
# Output: ('Player C', 90)</code>

Dalam contoh ini, ungkapan lambda lambda p: p[1] mengekstrak skor (pada indeks 1) daripada setiap tupel. Fungsi maks kemudian mengembalikan tupel dengan skor tertinggi.

Kesimpulan

Argumen utama dan ungkapan lambda menyediakan cara yang berkuasa untuk menyesuaikan logik perbandingan dalam fungsi maks . Dengan menentukan fungsi perbandingan tersuai, anda boleh membandingkan objek berdasarkan sebarang atribut atau indeks yang berkaitan, membolehkan anda mendapatkan semula elemen terbesar atau terkecil berdasarkan keperluan khusus anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Ungkapan Lambda boleh Digunakan dengan Fungsi `maks` Python dan Argumen `kunci`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanPython vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikRancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaPython: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.