Sorting HOW TO¶
Python lists have a built-in list.sort() method that modifies the list in-place. There is also a sorted() built-in function that builds a new sorted list from an iterable.
In this document, we explore the various techniques for sorting data using Python.
Sorting Basics¶
A simple ascending sort is very easy: just call the sorted() function. It returns a new sorted list:
You can also use the list.sort() method. It modifies the list in-place (and returns None to avoid confusion). Usually it’s less convenient than sorted() — but if you don’t need the original list, it’s slightly more efficient.
Another difference is that the list.sort() method is only defined for lists. In contrast, the sorted() function accepts any iterable.
Key Functions¶
Both list.sort() and sorted() have a key parameter to specify a function (or other callable) to be called on each list element prior to making comparisons.
For example, here’s a case-insensitive string comparison:
The value of the key parameter should be a function (or other callable) that takes a single argument and returns a key to use for sorting purposes. This technique is fast because the key function is called exactly once for each input record.
A common pattern is to sort complex objects using some of the object’s indices as keys. For example:
The same technique works for objects with named attributes. For example:
Operator Module Functions¶
The key-function patterns shown above are very common, so Python provides convenience functions to make accessor functions easier and faster. The operator module has itemgetter() , attrgetter() , and a methodcaller() function.
Using those functions, the above examples become simpler and faster:
The operator module functions allow multiple levels of sorting. For example, to sort by grade then by age:
Ascending and Descending¶
Both list.sort() and sorted() accept a reverse parameter with a boolean value. This is used to flag descending sorts. For example, to get the student data in reverse age order:
Sort Stability and Complex Sorts¶
Sorts are guaranteed to be stable. That means that when multiple records have the same key, their original order is preserved.
Notice how the two records for blue retain their original order so that (‘blue’, 1) is guaranteed to precede (‘blue’, 2) .
This wonderful property lets you build complex sorts in a series of sorting steps. For example, to sort the student data by descending grade and then ascending age, do the age sort first and then sort again using grade:
This can be abstracted out into a wrapper function that can take a list and tuples of field and order to sort them on multiple passes.
The Timsort algorithm used in Python does multiple sorts efficiently because it can take advantage of any ordering already present in a dataset.
Decorate-Sort-Undecorate¶
This idiom is called Decorate-Sort-Undecorate after its three steps:
First, the initial list is decorated with new values that control the sort order.
Second, the decorated list is sorted.
Finally, the decorations are removed, creating a list that contains only the initial values in the new order.
For example, to sort the student data by grade using the DSU approach:
This idiom works because tuples are compared lexicographically; the first items are compared; if they are the same then the second items are compared, and so on.
It is not strictly necessary in all cases to include the index i in the decorated list, but including it gives two benefits:
The sort is stable – if two items have the same key, their order will be preserved in the sorted list.
The original items do not have to be comparable because the ordering of the decorated tuples will be determined by at most the first two items. So for example the original list could contain complex numbers which cannot be sorted directly.
Another name for this idiom is Schwartzian transform, after Randal L. Schwartz, who popularized it among Perl programmers.
Now that Python sorting provides key-functions, this technique is not often needed.
Comparison Functions¶
Unlike key functions that return an absolute value for sorting, a comparison function computes the relative ordering for two inputs.
For example, a balance scale compares two samples giving a relative ordering: lighter, equal, or heavier. Likewise, a comparison function such as cmp(a, b) will return a negative value for less-than, zero if the inputs are equal, or a positive value for greater-than.
It is common to encounter comparison functions when translating algorithms from other languages. Also, some libraries provide comparison functions as part of their API. For example, locale.strcoll() is a comparison function.
To accommodate those situations, Python provides functools.cmp_to_key to wrap the comparison function to make it usable as a key function:
Odds and Ends¶
For locale aware sorting, use locale.strxfrm() for a key function or locale.strcoll() for a comparison function. This is necessary because “alphabetical” sort orderings can vary across cultures even if the underlying alphabet is the same.
The reverse parameter still maintains sort stability (so that records with equal keys retain the original order). Interestingly, that effect can be simulated without the parameter by using the builtin reversed() function twice:
The sort routines use < when making comparisons between two objects. So, it is easy to add a standard sort order to a class by defining an __lt__() method:
However, note that < can fall back to using __gt__() if __lt__() is not implemented (see object.__lt__() ).
Key functions need not depend directly on the objects being sorted. A key function can also access external resources. For instance, if the student grades are stored in a dictionary, they can be used to sort a separate list of student names:
Как отсортировать двумерный список?
Нужно написать функцию, которая сможет сортировать следующий список по возрастанию первого ( list[:,0] ) и третьего ( list[:,2] ) объекта. Как это можно сделать без использования numpy и других библиотек? Пример:
Чтобы получилось вот так:
Ответы (2 шт):
Достаточно передать в метод сорт ключ, по которому будет сортироваться список. Это может быть лямбда или просто какая-то функция.
После выполнения сортировки, list упорядочится по первому объекту каждого из вложенных списков. Можете написать функцию посложнее, которая в случае равенства первого элемента, будет сортировать по 3 элементу. Но принцип тот же.
Русские Блоги
[Python] Тема 5. Основы списков. Двумерная сортировка списков, получение индексов и обработка текстовых текстов.
Обычно тестировщикам или стажёрам компании необходимо обработать некоторый текстовый контент txt, и Python в настоящее время является более удобным языком. Это не только удобно для сканирования онлайн-данных, но также имеет уникальные преимущества при обработке естественного языка НЛП. В этой статье кратко рассказывается об использовании Python для обработки китайских символов txt, сортировки двумерных списков и получения индексов списка. Надеюсь, статья будет полезной или даст вам некоторые идеи
1. Список двухмерных массивов сортировки
Функция: информация о площади страны и рейтинге была получена из Википедии с помощью Python. В настоящее время необходимо получить площадь земли и отсортировать ее, чтобы определить, является ли мировой рейтинг правильным.
Основы списка
Тип списка также является последовательным типом данных, например строкой. Вы можете получить доступ к определенному или определенному непрерывному элементу с помощью операций индексирования или разделения. Он отличается от строки тем, что строка может состоять только из символов и является неизменной (одно из ее значений не может быть изменено индивидуально), а список — это гибкий контейнер, который может содержать любое количество объектов Python.
Короче говоря, список может содержать различные типы объектов (включая определенные пользователем объекты) в качестве элементов, список может добавлять или удалять элементы, а также может объединять или разделять список, включая вставку, обновление, Такие операции, как remove, sprt и reverse.
Введение в сортировку списка
Обычно используемые методы сортировки списков включают использование встроенной функции List list.sort () или функции типа последовательности sorted (list) для сортировки
Сравнивая следующий код, вы можете найти разницу между двумя методами: list.sort () изменяет порядок исходного списка, а sort — нет.
Сортировка двумерного списка
Двумерный список сортируется с помощью лямбда-выражений и сортируется по второму ключевому слову.Справка
В вопросе, если первое число хранит номер строки, прочитанной в файле, а второе число хранит численность населения, второе число может быть отсортировано. Следует отметить, что их группа (1,93) является кортежем.
выражение ламбада
Если в приведенном выше коде вы все еще не знаете, что такое ламбада? Тогда я помогу вам его просмотреть.
Python позволяет использовать ключевые слова лямбда для создания анонимных функций. Его не нужно объявлять стандартным способом, например оператором def. Однако как функции они также могут иметь параметры.
Лямбда — это выражение, а не блок кода. Более того, определение этого выражения должно быть помещено в ту же строку, что и объявление, которое может инкапсулировать ограниченную логику в лямбда и действовать как сокращение функции. Например:
2. Обработка текста txt
Следующее — это построчное чтение текстового файла и получение области для сортировки. Основной код выглядит следующим образом:
Прочитать файл и добавить список
Сортировка списка
Получить строку области
Наконец, одновременно необходимо обрабатывать различные строковые ситуации, такие как «или», «10 000», которое нужно умножить на 10 000, и удалить «[1]». Более простой способ — получить первый нецифровой символ с помощью регулярного выражения или.
Текущий результат выглядит следующим образом, отсортированный текст и текст исправления ошибок:
Код выглядит следующим образом:
Наконец, я надеюсь, что статья будет вам полезна.В статье в основном рассказывается о практических действиях, которые помогут вам объединить и изучить двумерную сортировку списков Liet и обработку текстовых строк. Если в тексте есть ошибки или недоработки, пожалуйста, также Haihan
Как отсортировать двумерный массив в python
Я начинаю с координат точек, которые находятся в 3 списках (xTool, yTool, zTool), представляя соответственно координаты x, y и z всех моих точек.
Целью здесь является создание матрицы из 3 столбцов и множества строк (более 10 000), где каждая строка представляет координаты точки 3. Следующим шагом, который я делаю, является такое векторное преобразование: (Это имеет второстепенное значение, только если вы действительно хотите понять, что я делаю
Наконец, то, что я пытаюсь сделать, это заказать мой rTool в отношении моей второй колонки ([1]). Например, я напечатал 5 записей моего rTool. Сортируя их по 2-й колонке, последняя строка должна быть первой. Я действительно пытаюсь это сделать, и я подозреваю, потому что у меня есть кортежи вместо реальной математической матрицы из 3 столбцов.
Не стесняйтесь просить разъяснений, и я надеюсь, что вы сможете мне помочь! Благодарю.