• python sorted 自带函数模块 排序方法使用


    sorted()函数按特定顺序(升序或降序)对给定迭代的元素进行排序,并将其作为列表返回。

    例子

     
    numbers = [4, 2, 12, 8]
    sorted_numbers = sorted(numbers)
    
    print(sorted_numbers)
    
    # Output: [2, 4, 8, 12]

    sorted() 的语法

    sorted()函数的语法是:

    排序(可迭代,键=无,反向=假)

    sorted() 参数

    sorted()最多可以取三个参数:

    • 可迭代- 序列(字符串元组列表)或集合(集合字典冻结集)或任何其他迭代器。
    • reverse (可选) - 如果True,则排序列表被反转(或按降序排序)。False如果未提供,则默认为。
    • key (可选) - 用作排序比较键的函数。默认为None.

    排序()返回值

    sorted()函数返回一个排序列表。


    示例 1:对字符串、列表和元组进行排序

     
    # vowels list
    py_list = ['e', 'a', 'u', 'o', 'i']
    print(sorted(py_list))
    
    
    # string
    py_string = 'Python'
    print(sorted(py_string))
    
    
    # vowels tuple
    py_tuple = ('e', 'a', 'u', 'o', 'i')
    print(sorted(py_tuple))

    输出

    ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']
    ['P','h','n','o','t','y']
    ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']

    请注意,在所有情况下都会返回排序列表。

    注意:列表也有sort()方法,其执行方式与sorted(). 唯一的区别是该sort()方法不返回任何值并更改原始列表。


    示例 2:按降序排序

    sorted()函数接受一个reverse参数作为可选参数。

    设置reverse = True按降序对迭代进行排序。

     
    # set
    py_set = {'e', 'a', 'u', 'o', 'i'}
    print(sorted(py_set, reverse=True))
    
    
    # dictionary
    py_dict = {'e': 1, 'a': 2, 'u': 3, 'o': 4, 'i': 5}
    print(sorted(py_dict, reverse=True))
    
    
    # frozen set
    frozen_set = frozenset(('e', 'a', 'u', 'o', 'i'))
    print(sorted(frozen_set, reverse=True))

    输出

    ['u', 'o', 'i', 'e', 'a']
    ['u', 'o', 'i', 'e', 'a']
    ['u', 'o', 'i', 'e', 'a']

    Python sorted() 函数中的关键参数

    如果您想要自己的排序实现,sorted()也接受一个key函数作为可选参数。

    根据 key 函数的返回值,可以对给定的 iterable 进行排序。

    排序(可迭代,键=len)

    在这里,len()是 Python 的内置函数来计算对象的长度。

     
     
    Ad
     
     

    该列表根据元素的长度进行排序,从最低计数到最高计数。


    示例 3:使用具有键功能的 sorted() 对列表进行排序

     
    # take the second element for sort
    def take_second(elem):
        return elem[1]
    
    
    # random list
    random = [(2, 2), (3, 4), (4, 1), (1, 3)]
    
    # sort list with key
    sorted_list = sorted(random, key=take_second)
    
    
    # print list
    print('Sorted list:', sorted_list)

    输出

    排序列表:[(4, 1), (2, 2), (1, 3), (3, 4)]

    示例 4:使用多个键进行排序

    让我们假设我们有以下列表:

    # Nested list of student's info in a Science Olympiad
    # List elements: (Student's Name, Marks out of 100, Age)
    
    participant_list = [
        ('Alison', 50, 18),
        ('Terence', 75, 12),
        ('David', 75, 20),
        ('Jimmy', 90, 22),
        ('John', 45, 12)
    ]

    我们希望以这样一种方式对列表进行排序,使得分最高的学生排在最前面。如果学生的分数相同,则必须对他们进行排序,以便年轻的参与者排在第一位。

    我们可以通过返回元组而不是数字来实现这种多键排序。

    可以通过从第一个开始比较它们的元素来比较两个元组。如果存在平局(元素相等),则比较第二个元素,依此类推。

    >>> (1,3) > (1, 4)
    False
    >>> (1, 4) < (2,2)
    True
    >>> (1, 4, 1) < (2, 1)
    True

    让我们使用这个逻辑来构建我们的排序逻辑。

     
    # Nested list of student's info in a Science Olympiad
    # List elements: (Student's Name, Marks out of 100 , Age)
    participant_list = [
        ('Alison', 50, 18),
        ('Terence', 75, 12),
        ('David', 75, 20),
        ('Jimmy', 90, 22),
        ('John', 45, 12)
    ]
    
    
    def sorter(item):
        # Since highest marks first, least error = most marks
        error = 100 - item[1]
        age = item[2]
        return (error, age)
    sorted_list = sorted(participant_list, key=sorter)
    
    print(sorted_list)

    输出

    [('Jimmy', 90, 22), ('Terence', 75, 12), ('David', 75, 20), ('Alison', 50, 18), ('John', 45, 12) ]

    由于排序逻辑函数很小且适合一行,lambda因此在内部使用函数key而不是传递单独的函数名称。

    上面的程序可以通过lambda以下方式使用该函数编写:

     
    # Nested list of student's info in a Science Olympiad
    # List elements: (Student's Name, Marks out of 100 , Age)
    participant_list = [
        ('Alison', 50, 18),
        ('Terence', 75, 12),
        ('David', 75, 20),
        ('Jimmy', 90, 22),
        ('John', 45, 12)
    ]
    sorted_list = sorted(participant_list, key=lambda item: (100-item[1], item[2]))
    
    print(sorted_list)

    输出

    [('Jimmy', 90, 22), ('Terence', 75, 12), ('David', 75, 20), ('Alison', 50, 18), ('John', 45, 12) ]

    要了解有关 lambda 函数的更多信息,请访问Python Lambda 函数

  • 相关阅读:
    源代码的下载与编译
    Git使用入门
    搭建Android开发环境
    Android系统移植与驱动开发
    Android探索与驱动开发学与思(10)
    Android探索与驱动开发学与思(9)
    Android探索与驱动开发学与思(8)
    第七章
    第六章
    第五章
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/presleyren/p/16446666.html
Copyright © 2020-2023  润新知