python语言中的列表排序方法有三个:reverse反转/倒序排序、sort正序排序、sorted可以获取排序后的列表。在更高级列表排序中,后两中方法还可以加入条件参数进行排序。
reverse()方法
将列表中元素反转排序,比如下面这样
>>> x = [1,5,2,3,4] >>> x.reverse() >>> x [4, 3, 2, 5, 1]
reverse列表反转排序:是把原列表中的元素顺序从左至右的重新存放,而不会对列表中的参数进行排序整理。如果需要对列表中的参数进行整理,就需要用到列表的另一种排序方式sort正序排序。
sort()排序方法
此函数方法对列表内容进行正向排序,排序后的新列表会覆盖原列表(id不变),也就是sort排序方法是直接修改原列表list排序方法。
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2] >>> a.sort() >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
许多python初学者,对sort()方法比较糊涂。有的时候会需要一个排序好的列表,而又想保存原有未排序列表,他们会这么操作:
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2] >>> b = a.sort() >>> print b None
这个时候问题出现了,变量b得到的是一个空值。那么想要得到排序好的列表,又想保留原列表怎么办呢?列表sorted()方法可以帮你实现。
sorted()方法
即可以保留原列表,又能得到已经排序好的列表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()方法可以用在任何数据类型的序列中,返回的总是一个列表形式:
>>> sorted('iplaypython.com') ['.', 'a', 'c', 'h', 'i', 'l', 'm', 'n', 'o', 'o', 'p', 'p', 't', 'y', 'y']
三者的区别
sort()是可变对象(字典、列表)的方法,无参数,无返回值,sort()会改变可变对象,因此无需返回值。sort()方法是可变对象独有的方法或者属性,而作为不可变对象如元组、字符串是不具有这些方法的,如果调用将会返回一个异常。
>>> a=[5,4,3,2,1] >>> a.sort() >>> >>> a [1, 2, 3, 4, 5]
sorted()是python的内置函数,并不是可变对象(列表、字典)的特有方法,sorted()函数需要一个参数(参数可以是列表、字典、元组、字符串),无论传递什么参数,都将返回一个以列表为容器的返回值,如果是字典将返回键的列表。
>>> 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()与sort的使用方式一样,而reversed()与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
通过序列的切片也可以达到“逆转”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]
以上是关于Python列表排序方法reverse、sort、sorted详细说明 的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 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在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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