一、根据条件在序列中筛选数据
- 假设有一个数字列表 data, 过滤列表中的负数
1
2
3
4
5
6
7
|
data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , - 5 ]
# 使用列表推导式
result = [i for i in data if i > = 0 ]
# 使用 fliter 过滤函数
result = filter ( lambda x: x > = 0 , data)
|
- 学生的数学分数以字典形式存储,筛选其中分数大于 80 分的同学
1
2
3
4
|
from random import randint
d = {x: randint( 50 , 100 ) for x in range ( 1 , 21 )}
r = {k: v for k, v in d.items() if v > 80 }
|
二、对字典的键值对进行翻转
- 使用 zip() 函数
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。
1
2
3
4
|
from random import randint, sample
s1 = {x: randint( 1 , 4 ) for x in sample( "abfcdrg" , randint( 1 , 5 ))}
d = {k: v for k, v in zip (s1.values(), s1.keys())}
|
三、统计序列中元素出现的频度
- 某随机序列中,找到出现次数最高的3个元素,它们出现的次数是多少
方法1:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
# 可以使用字典来统计,以列表中的数据为键,以出现的次数为值
from random import randint
# 构造随机序列
data = [randint( 0 , 20 ) for _ in range ( 30 )]
# 列表中出现数字出现的次数
d = dict .fromkeys(data, 0 )
for v in d:
d[v] + = 1
|
方法2:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
# 直接使用 collections 模块下面的 Counter 对象
from collections import Counter
from random import randint
data = [randint( 0 , 20 ) for _ in range ( 30 )]
c2 = Counter(data)
# 查询元素出现次数
c2[ 14 ]
# 统计频度出现最高的3个数
c2.most_common( 3 )
|
- 对某英文文章单词进行统计,找到出现次数最高的单词以及出现的次数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
import re
from collections import Counter
# 统计某个文章中英文单词的词频
with open ( "test.txt" , "r" , encoding = "utf-8" ) as f:
d = f.read()
# 所有的单词列表
total = re.split( "\W+" , d)
result = Counter(total)
print (result.most_common( 10 ))
|
四、根据字典中值的大小,对字典中的项进行排序
- 比如班级中学生的数学成绩以字典的形式存储,请按数学成绩从高到底进行排序
方法1:
1
2
3
4
5
6
|
# 利用 zip 将字典转化为元组,再用 sorted 进行排序
from random import randint
data = {x: randint( 60 , 100 ) for x in "xyzfafs" }
sorted (data)
data = sorted ( zip (data.values(), data.keys()))
|
方法2:
1
2
3
4
5
6
|
# 利用 sorted 函数的 key 参数
from random import randint
data = {x: randint( 60 , 100 ) for x in "xyzfafs" }
data.items()
sorted (data.items(), key = lambda x: x[ 1 ])
|
五、在多个字典中找到公共键
- 实际场景:在足球联赛中,统计每轮比赛都有进球的球员
第一轮:{"C罗": 1, "苏亚雷斯":2, "托雷斯": 1..}
第二轮:{"内马尔": 1, "梅西":2, "姆巴佩": 3..}
第三轮:{"姆巴佩": 2, "C罗":2, "内马尔": 1..}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
from random import randint, sample
from functools import reduce
# 模拟随机的进球球员和进球数
s1 = {x: randint( 1 , 4 ) for x in sample( "abfcdrg" , randint( 1 , 5 ))}
s2 = {x: randint( 1 , 4 ) for x in sample( "abfcdrg" , randint( 1 , 5 ))}
s3 = {x: randint( 1 , 4 ) for x in sample( "abfcdrg" , randint( 1 , 5 ))}
# 首先获取字典的 keys,然后取每轮比赛 key 的交集。由于比赛轮次数是不定的,所以使用 map 来批量操作
# map(dict.keys, [s1, s2, s3])
# 然后一直累积取其交集,使用 reduce 函数
reduce ( lambda x, y: x & y, map ( dict .keys, [s1, s2, s3]))
|
以上就是Python 高效编程技巧分享的详细内容,更多关于Python 高效编程技巧的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://www.addcoder.com/blog/article_detail/k90s6l8e/