Python 高效编程技巧分享
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
data=[1,2,3,4,-5] #使用列表推导式 result=[iforiindataifi>=0] #使用fliter过滤函数 result=filter(lambdax: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
fromrandomimportrandint
d={x:randint(50,100)forxinrange(1,21)}
r={k:vfork,vind.items()ifv>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。
fromrandomimportrandint,sample
s1={x:randint(1,4)forxinsample("abfcdrg",randint(1,5))}
d={k:vfork,vinzip(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:
#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 fromrandomimportrandint #构造随机序列 data=[randint(0,20)for_inrange(30)] #列表中出现数字出现的次数 d=dict.fromkeys(data,0) forvind: d[v]+=1
方法2：
#直接使用collections模块下面的Counter对象 fromcollectionsimportCounter fromrandomimportrandint data=[randint(0,20)for_inrange(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
importre
fromcollectionsimportCounter
#统计某个文章中英文单词的词频
withopen("test.txt","r",encoding="utf-8")asf:
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:
#利用zip将字典转化为元组，再用sorted进行排序
fromrandomimportrandint
data={x:randint(60,100)forxin"xyzfafs"}
sorted(data)
data=sorted(zip(data.values(),data.keys()))
方法2:
#利用sorted函数的key参数
fromrandomimportrandint
data={x:randint(60,100)forxin"xyzfafs"}
data.items()
sorted(data.items(),key=lambdax: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..}
fromrandomimportrandint,sample
fromfunctoolsimportreduce
#模拟随机的进球球员和进球数
s1={x:randint(1,4)forxinsample("abfcdrg",randint(1,5))}
s2={x:randint(1,4)forxinsample("abfcdrg",randint(1,5))}
s3={x:randint(1,4)forxinsample("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(lambdax,y:x&y,map(dict.keys,[s1,s2,s3]))
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