通用做法:迭代
以列表为例:
筛选出下列数字大于等于0的数
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data = [ 2 , 7 , - 4 , - 1 , 3 , 0 , 8 ]
res = []
for i in data:
if i > = 0 :
res.append(i)
print (res)
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运行结果:
[2, 7, 3, 0, 8]
奇淫巧技——列表筛选
使用filter函数
随机生成一组正负数皆有的数,筛选出大于等于0的数
flilter(function or None, iterable)
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from random import randint
data = [randint( - 10 , 10 ) for _ in range ( 10 )]
# filter 接收两个参数,第一个参数为过滤条件,第二个参数为过滤范围
f = filter ( lambda x: x> = 0 , data)
for j in f:
print (j)
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使用列表解析(列表推导式)
随机生成一组正负数皆有的数,筛选出大于等于0的数
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from random import randint
data = [randint( - 10 , 10 ) for _ in range ( 10 )]
f = [i for i in data if i > = 0 ]
print (f)
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使用timeit测试两种方法的运行速度得到:使用列表解析的速度更快,但二者皆比通用做法迭代要快
奇淫巧技——字典筛选
假设有20个学生,学生分数在60-100之间,筛选出成绩在90分以上的学生
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import random
dict = {i: random.randint( 60 , 100 ) for i in range ( 1 , 21 )}
# print(dict)
# 根据值过滤除分数高于90的人
res = {k: v for k, v in dict .items() if v > 90 }
print (res)
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奇淫巧技——集合筛选
10个随机的正负数,筛选出可以和2整除的数字
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import random
data = set (random.randint( - 10 , 10 ) for _ in range ( 10 ))
# print(data)
# 筛选集合中能被2整除的数
res = {i for i in data if i % 2 = = 0 }
print (res)
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总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。
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