与sort()函数一样,sorted()函数也可以传递参数进行不同规则的排序操作,例如按照绝对值进行排序: array= [3, -1,4, -2,0] new_array =sorted(array, key=abs)print(new_array)# 输出结果为 [0, -1, 2, -3, 4] 三、使用lambda函数进行排序 另一种使用Python进行排序的方法是通过lambda函数,这种方法...
def sub_sort(array,low,high): key = array[low] while low < high: while low < high and array[high] >= key: high -= 1 while low < high and array[high] < key: array[low] = array[high] low += 1 array[high] = array[low] array[low] = key return low def quick_sort(array,...
print('nums:',nums) nums_sorted = sorted(nums,key=lambda x:(x[0], -x[1])) nums.sort(key=lambda x:(x[0], -x[1])) print('nums:',nums) print('nums_sorted:',nums_sorted) ''' 输出 nums: [[1, 3], [1, 4], [2, 5], [3, 5]] nums: [[1, 4], [1, 3], [2,...
lambda:None # 函数没有输入参数,输出是None lambda *args: sum(args) # 输入是任意个数参数,输出是它们的和(隐性要求输入参数必须能进行算术运算) lambda **kwargs: 1 # 输入是任意键值对参数,输出是1 1 2 3 4 将lambda函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数。 例如: add = lambda x, ...
numpy.sort(array)将按升序对数组进行排序。 import numpy as np # 对数组进行升序排序 my_array = np.array([5, 8, 3, 9, 1, 6, 4]) sorted_array = np.sort(my_array) print(sorted_array) # 输出 [1 3 4 5 6 8 9] 我们先创建了一个一维数组 my_array,然后调用 np.sort() 函数对该数...
array = [{"age":20,"name":"a"},{"age":25,"name":"b"},{"age":10,"name":"c"}] array = sorted(array,key=lambda x:x["age"]) print(array) 输出结果 [{'age': 10, 'name': 'c'}, {'age': 20, 'name': 'a'}, {'age': 25, 'name': 'b'}] “ 坚持分享优质内容,主...
相比np.sort(a)直接进行排序,np.argsort(a)返回的是下标数组,所以可以用在多数组联合排序上。众所周知,使用list可以使用某一个值作为索引对列表元素进行排序,例如: >>>a=[[2,"zhangsan"],[1,"luoxiang"]]>>>a.sort(key=lambdax:x[0])>>>a[[1,'luoxiang'], [2, 'zhangsan']] ...
# sort 降序排序num_list=[1,8,2,3,10,4,5]num_list.sort(reverse=True)print(num_list)# [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10] 3.如果不想要排序后的值,想要排序后的索引,可以这样做 num_list=[1,8,2,3,10,4,5]ordered_list=sorted(range(len(num_list)),key=lambdak:num_list[k])print(ordered...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
array_data: np.ndarray operation: str client = Client() # 创建Dask客户端 future = client.submit(process_dask_task, DaskTask(array_data, "transform")) result = future.result() # 获取异步计算结果 总之,无论是在数据库模型设计、API开发还是并行计算场景 ,dataclasses都以其简洁的语法和良好的类型支...