Python排序列表和关联列表

我有一个相当简单的问题，我已经找到了这个问题的几个答案，但我就是无法理解它

我有一个图表的x值列表和一个同样长的y值列表。我想对y值列表进行排序，并相应地更新我的x值列表。 假设我有这些清单

xVars = [1,2,3,4,5]
yVars = [9,7,1,3,5] 

排序后，这是我想要的结果：

xVars = [3,4,5,2,1]
yVars = [1,3,5,7,9] #this is now sorted

我这样做的目的是想用关联的x值绘制最大y值

我遇到了itemgetter函数和sortedkey=但我不明白这两个函数都不起作用，而是因为我不了解它们，而不是因为它们不起作用

非常感谢

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编辑：非常感谢你们所有人，我希望我能选择你们所有人作为正确的答案，但不幸的是我可以。您的解释非常有帮助，我现在对python有了更多的了解。谢谢

查看zip和排序函数

zipy，x将返回元组列表[y1，x1，y2，x2，…]

sortedzipy，x将对该列表进行排序-默认情况下，根据元组中y的第一个值进行排序

然后，您可以使用列表理解将其转换回单独的列表

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5] 
>>> sorted_list= sorted(zip(yVars,xVars))
>>> sorted_x = [ b for a,b in sorted_list ]
>>> sorted_y = [ a for a,b in sorted_list ]
>>> print(sorted_x)
[3, 4, 5, 2, 1]
>>> print(sorted_y)
[1, 3, 5, 7, 9]

这里有几点-为了使排序更容易，我改变了x和y的顺序，这样它就可以根据y值自动排序

如果您还不熟悉列表的理解，这里是等效的语法

squares = [x**2 for x in range(10)]

和…一样

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

---

祝你好运

查看zip和排序函数

zipy，x将返回元组列表[y1，x1，y2，x2，…]

sortedzipy，x将对该列表进行排序-默认情况下，根据元组中y的第一个值进行排序

然后，您可以使用列表理解将其转换回单独的列表

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5] 
>>> sorted_list= sorted(zip(yVars,xVars))
>>> sorted_x = [ b for a,b in sorted_list ]
>>> sorted_y = [ a for a,b in sorted_list ]
>>> print(sorted_x)
[3, 4, 5, 2, 1]
>>> print(sorted_y)
[1, 3, 5, 7, 9]

这里有几点-为了使排序更容易，我改变了x和y的顺序，这样它就可以根据y值自动排序

如果您还不熟悉列表的理解，这里是等效的语法

squares = [x**2 for x in range(10)]

和…一样

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

---

祝你好运

sortedkey=功能的工作原理如下

xVars = [1,2,3,4,5]
yVars = [9,7,1,3,5]


xyZipped = zip(xVars, yVars)
sorted(xyZipped, key=lambda xyZipped: xyZipped[1])
print(xyZipped)

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键是一个函数，在本例中是一个lambda函数，它返回一个单独的参数，用于排序。lambda函数返回元组中的第二项，即yVar，该yVar已与其对应的xVar压缩。sortedkey=函数的工作原理如下

xVars = [1,2,3,4,5]
yVars = [9,7,1,3,5]


xyZipped = zip(xVars, yVars)
sorted(xyZipped, key=lambda xyZipped: xyZipped[1])
print(xyZipped)

键是一个函数，在本例中是一个lambda函数，它返回一个单独的参数，用于排序。lambda函数返回元组中的第二项，即yVar，它已与其对应的xVar压缩。在这里，您可以使用该函数很好地完成此操作。首先，我们将值压缩成对

可以使用对值进行排序。Sorted将使用元组的第一个值进行排序，因此我们将要排序的项放在第一位

现在，我们将zip与splat运算符一起使用，以反转压缩过程，从而生成一个漂亮的单行程序：

yVars, xVars = zip(*sorted(zip(yVars, xVars)))

产生想要的输出：

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5] 
>>> yVars, xVars = zip(*sorted(zip(yVars, xVars)))
>>> xVars
(3, 4, 5, 2, 1)
>>> yVars
(1, 3, 5, 7, 9)

请注意，这些是元组，因此如果您再次需要列表，只需在之后执行简单的yVars，xVars=listyVars，listxVars

如果希望将其扩展到两个以上的列表，只需向zip添加更多参数，它将返回更多参数

请注意，这将按第一个值排序，然后按碰撞的第二个值排序。这意味着，如果有重复的值，则顺序可能与预期的不同。在这种情况下，您可以绝对指定密钥：

yVars, xVars = zip(*sorted(zip(yVars, xVars), key=lambda item: item[0]))

在这里，您可以使用该函数很好地完成此操作。首先，我们将值压缩成对

可以使用对值进行排序。Sorted将使用元组的第一个值进行排序，因此我们将要排序的项放在第一位

现在，我们将zip与splat运算符一起使用，以反转压缩过程，从而生成一个漂亮的单行程序：

yVars, xVars = zip(*sorted(zip(yVars, xVars)))

产生想要的输出：

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5] 
>>> yVars, xVars = zip(*sorted(zip(yVars, xVars)))
>>> xVars
(3, 4, 5, 2, 1)
>>> yVars
(1, 3, 5, 7, 9)

请注意，这些是元组，因此如果您再次需要列表，只需在之后执行简单的yVars，xVars=listyVars，listxVars

如果希望将其扩展到两个以上的列表，只需向zip添加更多参数，它将返回更多参数

请注意，这将按第一个值排序，然后按碰撞的第二个值排序。这意味着，如果有重复的值，则顺序可能与预期的不同。在这种情况下，您可以绝对指定密钥：

yVars, xVars = zip(*sorted(zip(yVars, xVars), key=lambda item: item[0]))

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实际上，你不需要使用zip。只需使用YVAR作为排序键对XVAR进行排序，然后就可以使用新的XVAR以正确的顺序重建YVAR：

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5]
>>> xVars = sorted(xVars, key=lambda i: yVars[i-1])
>>> yVars = [ yVars[i-1] for i in xVars ]
>>> xVars
[3, 4, 5, 2, 1]
>>> yVars
[1, 3, 5, 7, 9]

此外，如果您只想获得最大的y值及其关联的x值，则可以使用heapq.nlargest，而不是对整个列表进行排序。如果您有很长的列表，并且只需要几个较大的值，这可能会更有效：

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5]
>>> from heapq import nlargest
>>> x_largest = nlargest(3, xVars, key=lambda i: yVars[i-1])
>>> y_largest = [ yVars[i-1] for i in x_largest ]
>>> x_largest, y_largest
([1, 2, 5], [9, 7, 5])

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实际上，你不需要使用zip。只需使用yVars作为排序键对xVars进行排序，然后是y 您可以使用新的XVAR以正确的顺序重建YVAR：

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5]
>>> xVars = sorted(xVars, key=lambda i: yVars[i-1])
>>> yVars = [ yVars[i-1] for i in xVars ]
>>> xVars
[3, 4, 5, 2, 1]
>>> yVars
[1, 3, 5, 7, 9]

此外，如果您只想获得最大的y值及其关联的x值，则可以使用heapq.nlargest，而不是对整个列表进行排序。如果您有很长的列表，并且只需要几个较大的值，这可能会更有效：

>>> xVars = [1,2,3,4,5]
>>> yVars = [9,7,1,3,5]
>>> from heapq import nlargest
>>> x_largest = nlargest(3, xVars, key=lambda i: yVars[i-1])
>>> y_largest = [ yVars[i-1] for i in x_largest ]
>>> x_largest, y_largest
([1, 2, 5], [9, 7, 5])

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你有充分的理由使用2个列表而不是元组列表吗？@Wooble如果我没记错元组不能正确更改其内容？目前我不需要修改列表的值，但将来可能需要修改。如果需要将点更改为其他点，可以使用其他元组替换整个元组。或者使用一个由两个元素组成的列表。您是否有充分的理由使用两个列表而不是元组列表？@Wooble如果我回忆正确，元组无法正确更改其内容？目前我不需要修改列表的值，但将来可能需要修改。如果需要将点更改为其他点，可以使用其他元组替换整个元组。或者使用一个由两个元素组成的列表。我认为最好不要在labda中使用x作为变量，因为OP可能很容易将其与XVAR混淆…这个答案不是最优的-您可以很容易地去掉关键参数，并且不必使用列表理解。请看我的答案。我认为最好不要在labda中使用x作为变量，因为OP可能会很容易将其与XVAR混淆…这个答案不是最优的-您可以很容易地去掉关键参数，并且不需要使用列表理解。看看我的答案。@DSM，我不明白为什么应该这样。你能解释一下你怎么认为它会失败吗？e、 g.尝试[9,7,1,3,7,5]求y和x=range1,7给出输出x的[3,4,6,2,5,1]，输出y被排序。啊，对不起-大脑崩溃，我说的完全是愚蠢的。[我的测试用例崩溃了，但我错了原因。]我应该说的是，您的解决方案假设xVars的范围为1，lenyVars+1，而标准解决方案则不是。例如，[1,2,3,4,5,7]，[9,7,1,3,5,8]碰撞。考虑到可能的用例，不依赖于x的特殊特性的解决方案可能更好。@DSM，我不明白为什么它应该这样做。你能解释一下你怎么认为它会失败吗？e、 g.尝试[9,7,1,3,7,5]求y和x=range1,7给出输出x的[3,4,6,2,5,1]，输出y被排序。啊，对不起-大脑崩溃，我说的完全是愚蠢的。[我的测试用例崩溃了，但我错了原因。]我应该说的是，您的解决方案假设xVars的范围为1，lenyVars+1，而标准解决方案则不是。例如，[1,2,3,4,5,7]，[9,7,1,3,5,8]碰撞。考虑到可能的使用情况，不依赖于x的特殊功能的sol'n可能更好。酷-我不知道slpat可以反转拉链@tomstratton这是一个很酷的小功能，在这种情况下非常有用。酷-我不知道slpat可以反转拉链@tomstratton这是一个很酷的小功能，在这种情况下非常有用。