python之使用heapq()函数计算列表中数值大小
# heapq函数:计算列表最大几个值和最小几个值
# 语法:heapq.nlargest(n, list,[key])
# n表示最大或最小的几个; list为分析的对象; key为排序关键字,非必填 import heapq list_num = [1, 4, 3, 2, 5]
print("最大的一个:", max(list_num))
# 求列表最大的两个
list_temp = heapq.nlargest(2, list_num)
print("最大的两个:", list_temp) list_people = [
{'name': 'Mike', 'age': 22},
{'name': 'Lee', 'age': 25},
{'name': 'Tom', 'age': 33},
{'name': 'Jack', 'age': 41}
]
# 求最年轻的两个人
list_temp = heapq.nsmallest(2, list_people, lambda person: person['age'])
print("最年轻的两个人:", list_temp)
运行结果:
最大的一个: 5
最大的两个: [5, 4]
最年轻的两个人: [{'name': 'Mike', 'age': 22}, {'name': 'Lee', 'age': 25}]
python之使用heapq()函数计算列表中数值大小的更多相关文章
- C# 列表中查找大小比较
列表中查找大小比较
- Python面试题 —— 计算列表中出现最多次的字符
给你一个其中包含不同的英文字母和标点符号的文本,你要找到其中出现最多的字母,返回的字母必须是小写形式, 当检查最想要的字母时,不区分大小写,所以在你的搜索中 "A" == &quo ...
- python之BIF函数在列表中的应用
1 Python 3.3.4 (v3.3.4:7ff62415e426, Feb 10 2014, 18:13:51) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32 2 T ...
- 荷畔微风 - 在函数计算FunctionCompute中使用WebAssembly
WebAssembly 是一种新的W3C规范,无需插件可以在所有现代浏览器中实现近乎原生代码的性能.同时由于 WebAssembly 运行在轻量级的沙箱虚拟机上,在安全.可移植性上比原生进程更加具备优 ...
- python之Counter类:计算序列中出现次数最多的元素
Counter类:计算序列中出现次数最多的元素 from collections import Counter c = Counter('abcdefaddffccef') print('完整的Cou ...
- Python3:sorted()函数及列表中的sort()函数
一.sort,sorted函数介绍: Sort函数是list列表中的函数,而sorted可以对list或者iterator进行排序. 下面我们使用help来查看他们的用法及功能: sort: ...
- python练习笔记——用函数对列表奇偶分类,且过程不增加新列表
编写一个函数:函数接收一个列表,将列表中所有的奇数,放到偶数之前,要求过程中不增加新的列表 def fun(*args): # 因为奇数放在偶数之前,标记出奇数中的偶数 # 并将该偶数取出放在数列的最 ...
- python:找出两个列表中相同和不同的元素(使用推导式)
#接口返回值 list1 = ['张三', '李四', '王五', '老二'] #数据库返回值 list2 = ['张三', '李四', '老二', '王七'] a = [x for x in lis ...
- python中range函数与列表中删除元素
一.range函数使用 range(1,5) 代表从1到4(不包含5),结果为:1,2,3,4 ,默认步长为1 range(1,5,2) 结果为:1, 3 (同样不包含5) ,步长为2 ...
随机推荐
- Java并发(六)线程池监控
目录 一.线程池监控参数 二.线程池监控类 三.注意事项 在上一篇博文中,我们介绍了线程池的基本原理和使用方法.了解了基本概念之后,我们可以使用 Executors 类创建线程池来执行大量的任务,使用 ...
- AI 随机梯度下降(SGD)
随机梯度下降(stochastic gradient descent) 梯度是期望 计算梯度耗时太长
- Oracle存储过程的调试
在工作汇总有时候程序会调用存储过程来实现某些功能,因为这样的话,速度更快.所以学习如何调试存储过程就非常的重要. 首先,打开PLSQL DEVELOPMENT首先介绍一下,这个软件的各个窗口是用来干什 ...
- BJOI2018简要题解
BJOI2018简要题解 D1T1 二进制 题意 pupil 发现对于一个十进制数,无论怎么将其的数字重新排列,均不影响其是不是 \(3\) 的倍数.他想研究对于二进制,是否也有类似的性质. 于是他生 ...
- 机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法
一.关于聚类及相似度.距离的知识点 二.k-means算法思想与流程 三.sklearn中对于kmeans算法的参数 四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sk ...
- 【UFUN开发板评测】小巧而不失精致,简单而不失内涵——uFun开发板开箱爆照
关于uFun学习板--"满满的爱和正能量" uFun是由@张进东 张工组织发起的一个开源的学习板,设计初衷是为了帮助学生更好的理解电子知识和开发技巧,同时又能对学生毕业找工作有很明 ...
- 基于vue2.0 +vuex+ element-ui后台管理系统:包括本地开发调试详细步骤
效果演示地址, github地址: demo演示: 1.About 此项目是 vue2.0 + element-ui + node+mongodb 构建的后台管理系统,所有的数据都是从 ...
- centos单机安装nginx、gitlab、nexus、mysql共存
思路就是不同系统设不同端口号,通过nginx做反向代理绑定不同域名. nginx 安装 1.安装pcre软件包(使nginx支持http rewrite模块)yum install -y pcreyu ...
- Centos6下zookeeper集群部署记录
ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等. Zookeeper设计目的 最终一致性:client不论 ...
- 不重叠的线段 51nod
链接 [http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#problemId=1133¬iceId=468024] 题意 X轴上有N条 ...