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
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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
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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。
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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:
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# 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：
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# 直接使用 collections 模块下面的 Counter 对象from collections import Counterfrom 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
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import refrom 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:
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# 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:
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# 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..}
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from random import randint, samplefrom 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])) |
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