cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonPengenalan kepada fungsi Python: fungsi dan contoh fungsi disusun

Pengenalan kepada fungsi Python: fungsi dan contoh fungsi disusun

Pengenalan kepada fungsi Python: fungsi dan contoh fungsi disusun

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat berkuasa dengan pelbagai fungsi dan modul terbina dalam. Dalam siri artikel ini, kami akan memperkenalkan fungsi Python yang biasa digunakan satu demi satu dan memberikan contoh yang sepadan untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan fungsi ini dengan lebih baik. Artikel ini akan memperkenalkan fungsi dan contoh fungsi yang disusun secara terperinci.

fungsi diisih digunakan untuk mengisih objek boleh lelar dan mengembalikan senarai diisih baharu. Ia boleh digunakan untuk mengisih pelbagai jenis data seperti nombor, rentetan, senarai dan tupel. Sintaks asas fungsi yang diisih adalah seperti berikut:

diisih(iterable, key=None, reverse=False)

di mana iterable mewakili objek iterable untuk diisih, dan key ialah parameter pilihan yang digunakan untuk menentukan asas untuk pengisihan . Lalai ialah Tiada, yang diisih mengikut elemen itu sendiri. songsang ialah parameter pilihan yang mengawal tertib menaik atau menurun hasil pengisihan. Lalai ialah Palsu, yang bermaksud ia disusun dalam tertib menaik.

Berikut ialah beberapa contoh khusus fungsi yang diisih:

  1. Isih senarai nombor:

nombor = [6, 9, 3, 1, 5]
nombor_isih = disusun(nombor)
cetakan(nombor)

Hasil keluaran: [1, 3, 5, 6, 9]

    Isih senarai rentetan:
buah = ['epal', 'pisang', 'ceri', 'durian']

sorted_fruits = disusun (buah-buahan )
cetak(buah_isih)

Hasil keluaran: ['epal', 'pisang', 'ceri', 'durian']

    Isih mengikut panjang tali:
buah = ['epal', 'pisang', 'ceri', 'durian']

sorted_fruits = sorted(buah-buahan, key=len)
print(sorted_fruits)

Output result: ['epal', 'ceri', 'pisang', 'durian']

    Isih dalam urutan terbalik rentetan:
buah = ['epal', 'pisang', 'ceri', 'durian']

diisih_buah = disusun(buah-buahan, kunci=lambda x: x[ ::-1])
cetak(buah_isih)

Hasil keluaran: ['pisang', 'durian', 'ceri', 'epal']

    Isih senarai kamus mengikut kekunci yang ditentukan:
pelajar = [{'nama' : 'Alice', 'umur': 20}, {'nama': 'Bob', 'umur': 18}, {'nama': 'Cathy', 'umur': 22}]

sorted_murid = disusun(pelajar , key=lambda x: x['umur'])
cetak(pelajar_isih)

Hasil keluaran: [{'nama': 'Bob', 'umur': 18}, {'nama': 'Alice', ' umur': 20}, {'name': 'Cathy', 'umur': 22}]

Contoh di atas menunjukkan penggunaan biasa bagi fungsi yang diisih. Fungsi disusun mempunyai beberapa kegunaan dan parameter lain. Dengan menetapkan parameter songsang kepada Benar, keputusan boleh diisih dalam tertib menurun:

nombor = [6, 9, 3, 1, 5]

sorted_numbers = sorted(nombor, reverse=True)
print(sorted_numbers)

Hasil keluaran: [ 9, 6, 5, 3, 1]

Perlu diambil perhatian bahawa fungsi yang diisih akan mengembalikan senarai diisih baharu dan tidak akan mengubah suai objek boleh lelar asal. Jika anda perlu mengubah suai objek asal, anda boleh menggunakan kaedah isihan senarai.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan fungsi dan contoh fungsi yang disusun secara terperinci. Fungsi diisih ialah fungsi penting untuk mengisih dalam Python Ia boleh mengisih pelbagai jenis data dan menyokong peraturan pengisihan tersuai melalui parameter utama. Dengan memahami penggunaan fungsi yang diisih, pembaca boleh menggunakan Python dengan lebih baik untuk pemprosesan data dan operasi pengisihan.

Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca memahami dan menggunakan fungsi disusun. Dalam artikel seterusnya, kami akan terus memperkenalkan fungsi dan contoh fungsi Python yang lain, jadi nantikan.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada fungsi Python: fungsi dan contoh fungsi disusun. 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: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

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.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa