python語言中的列表排序方法有三個:reverse反轉/倒序排序、sort正序排序、sorted可以取得排序後的列表。在更進階清單排序中,後兩中方法也可以加入條件參數進行排序。
reverse()方法
將清單中元素反轉排序,例如下面這樣
>>> x = [1,5,2,3,4]
>>> x.reverse()
>>> x
[4, 3, 2, 5, 1]
reverse列表反轉排序:是把原始列表中的元素順序從左到右的重新存放,而不會對列表中的參數進行排序整理。如果需要對清單中的參數進行整理,就需要用到列表的另一種排序方式sort正序排序。
sort()排序方法
此函數方法對列表內容進行正向排序,排序後的新列表會覆寫原始列表(id不變),也就是sort排序方法是直接修改原始列表list排序方法。
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]
許多python初學者,對sort()方法比較糊塗。有的時候會需要一個排序好的列表,而又想保存原有未排序列表,他們會這麼操作:
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2]
>> > b = a.sort()
>>> print b
None
這個時候問題出現了,變數b得到的是一個空值。那麼想要得到排序好的列表,又想保留原始列表怎麼辦呢?列表sorted()方法可以幫你實作。
sorted()方法
即可以保留原列表,又能得到已經排序好的列表sorted()操作方法如下:
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> b = sorted(a)
>>> a
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]
sorted()方法可以用在任何資料型別的序列中,傳回的總是一個列表形式:
>>> sorted('iplaypython.com')
['.', 'a', 'c' , 'h', 'i', 'l', 'm', 'n', 'o', 'o', 'p', 'p', 't', 'y', 'y']
三者的區別
sort()是可變對象(字典、列表)的方法,無參數,無返回值,sort()會改變可變對象,因此無需返回值。 sort()方法是可變物件獨有的方法或屬性,而作為不可變物件如元組、字串是不具有這些方法的,如果呼叫將會傳回一個異常。
>>> a=[5,4,3,2,1]
>>> a.sort()
>>>
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
sorted()是python的內建函數,並不是可變物件(列表、字典)的特有方法,sorted()函數需要一個參數(參數可以是列表、字典、元組、字串),無論傳遞什麼參數,都會傳回一個以列表為容器的回傳值,如果是字典將傳回鍵的列表。
>>> mystring="54321"
>>> mytuple=(5,4,3,2,1)
>>> mylist=[5,4,3,2,1]
>>> sorted(mystring )
['1', '2', '3', '4', '5']
>>> sorted(mytuple)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> sorted(mylist )
[1, 2, 3, 4, 5]
reverse()與sort的使用方式一樣,而reversed()與sorted()的使用方式相同
>>> mylist=[5,4,3 ,2,1]
>>> mylist.reverse()
>>> mylist
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> mylist=[5,4,3,2,1]
> >> for i in reversed(mylist):
... print i,
...
1 2 3 4 5
通過序列的切片也可以達到「逆轉」的效果
>>> mystring="54321 "
>>> mytuple=(5,4,3,2,1)
>>> mylist=[5,4,3,2,1]
>>> mystring[::-1]
'12345'
>>> mytuple[::-1]
(1, 2, 3, 4, 5)
>>> mylist[::-1]
[1, 2, 3, 4, 5]

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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