本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何实现字典上对数据执行计算,例如:最大值、最小值、排序等,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
1、需求
我们想在字典上对数据执行各式各样的计算,例如:最大值、最小值、排序等2、解决方案
zip()函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
假设有一个字典,在股票名称和对应价格之间做了映射:
prices={ 'ACME':45.23, 'AAPL':612.78, 'IBM':205.55, 'HPQ':37.20, 'FB':10.75 }
为了能对字典内容做些有用的计算,通常会利用zip()函数将字典的键和值反转过来。
prices={ 'ACME':45.23, 'AAPL':612.78, 'IBM':205.55, 'HPQ':37.20, 'FB':10.75 } #找出价格最低放入股票 min_price=min(zip(prices.values(),prices.keys())) print(min_price) #找出价格最高放入股票 max_price=max(zip(prices.values(),prices.keys())) print(max_price) #同样,要对数据排序只要使用zip()再配合sorted() prices_sorted=sorted(zip(prices.values(),prices.keys())) print(prices_sorted)
运行结果:
(10.75, 'FB') (612.78, 'AAPL') [(10.75, 'FB'), (37.2, 'HPQ'), (45.23, 'ACME'), (205.55, 'IBM'), (612.78, 'AAPL')]
注意,zip()创建的迭代器只能被消费一次,例如下面
zip_price=zip(prices.values(),prices.keys()) min_price=min(zip_price) #ok min_price=min(zip_price) #报错
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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。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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