使用map函数迭代Python中字典列表中的值_Python_List_Sorting_Dictionary_List Comprehension

使用map函数迭代Python中字典列表中的值

python list sorting dictionary

使用map函数迭代Python中字典列表中的值,python,list,sorting,dictionary,list-comprehension,Python,List,Sorting,Dictionary,List Comprehension,我一直在尝试处理存储在字典列表中的数据，并将其存储在另一个元组列表中。例如，假设我有以下数据： triangles= [{"name": "triangle1", "base":3, "height":4}, {"name": "triangle2", "base":5, "height":12}, {"name": "triangle3", "base":8, "height":15} ] 我想通过以下我无法更改的函数

我一直在尝试处理存储在字典列表中的数据，并将其存储在另一个元组列表中。例如，假设我有以下数据：

triangles= [{"name": "triangle1", "base":3, "height":4}, 
            {"name": "triangle2", "base":5, "height":12}, 
            {"name": "triangle3", "base":8, "height":15}
           ]

我想通过以下我无法更改的函数运行所有数据：

def hypotenuse(base, height):
    hyp_sq=base**2+height**2

    return hyp_sq**(1.0/2.0)

理想情况下，在计算完所有数据后，我希望根据三角形的斜边长度对三角形进行排序，并返回以下格式的元组列表：

hypotenuse_results=[("triangle1", 5), ("triangle2", 13), ("triangle3", 17)]

我知道我必须将map（）函数与sorted（）结合使用，但我不知道如何只传递与“base”和“height”键对应的值

如果有人能给我指出正确的方向，我将不胜感激

谢谢

您需要修改斜边函数，例如：

def hypotenuse(triangle):
    hyp_sq=triangle["base"]**2 + triangle["height"]**2
    return (triangle["name"], hyp_sq**(1.0/2.0))

map将返回一个元组生成器，当每个元组为（name，hyp）时，只需使用元组的第二个元素进行排序：

sorted(map(hypotenuse, triangles), key=lambda x: x[1])

更新：

因为您不能更改斜边函数，所以可以使用列表理解：

sorted([(t['name'], hypotenuse(t['base'], t['height'])) for t in triangles], key=lambda x: x[1])

hypotenuse_results = [(t['name'], hypotenuse(**t)) for t in triangles]
hypotenuse_results.sort(key=lambda pair: pair[1])

您需要修改斜边函数，例如：

def hypotenuse(triangle):
    hyp_sq=triangle["base"]**2 + triangle["height"]**2
    return (triangle["name"], hyp_sq**(1.0/2.0))

map将返回一个元组生成器，当每个元组为（name，hyp）时，只需使用元组的第二个元素进行排序：

sorted(map(hypotenuse, triangles), key=lambda x: x[1])

更新：

因为您不能更改斜边函数，所以可以使用列表理解：

sorted([(t['name'], hypotenuse(t['base'], t['height'])) for t in triangles], key=lambda x: x[1])

hypotenuse_results = [(t['name'], hypotenuse(**t)) for t in triangles]
hypotenuse_results.sort(key=lambda pair: pair[1])

大约在1993年，Python获得了lambda、reduce（）、filter（）和map（），这是一位Lisp黑客的功劳，他错过了这些工具并提交了可用的补丁。这些Lisp风格的结构在Python中被认为有点陌生，特别是在2000年引入列表理解之后。所以，不需要映射，可以使用列表理解或生成器表达式

您可以让

斜边

函数接受额外的参数并忽略它们：

def hypotenuse(base, height, **kwargs):
    hyp_sq=base**2+height**2
    return hyp_sq**(1.0/2.0)

然后您可以使用列表：

sorted([(t['name'], hypotenuse(t['base'], t['height'])) for t in triangles], key=lambda x: x[1])

hypotenuse_results = [(t['name'], hypotenuse(**t)) for t in triangles]
hypotenuse_results.sort(key=lambda pair: pair[1])

即使对于较大的

len（三角形）

，这也应该足够好。生成器表达式版本为：

unsorted_results = ((t['name'], hypotenuse(**t)) for t in triangles)
hypotenuse_results = sorted(unsorted_results, key=lambda pair: pair[1])

分析这两个解决方案并在这里发布将是一个很好的练习

谢谢。有没有不修改斜边函数的方法卡内塞

当然！只需使用两个参数调用它：

hypotenuse_results = [(t['name'], hypotenuse(t['base'], t['height'])) for t in triangles]
hypotenuse_results.sort(key=lambda pair: pair[1])

请注意，公认的解决方案是分配一个实际的列表并将其删除，因此如果您关心内存占用，您可能希望使用生成器表达式而不是列表理解（如果

len（三角形）

很大，但始终是一个好习惯，则特别有用）：

您可以让

斜边

函数接受额外的参数并忽略它们：

def hypotenuse(base, height, **kwargs):
    hyp_sq=base**2+height**2
    return hyp_sq**(1.0/2.0)

然后您可以使用列表：

sorted([(t['name'], hypotenuse(t['base'], t['height'])) for t in triangles], key=lambda x: x[1])

hypotenuse_results = [(t['name'], hypotenuse(**t)) for t in triangles]
hypotenuse_results.sort(key=lambda pair: pair[1])

即使对于较大的

len（三角形）

，这也应该足够好。生成器表达式版本为：

unsorted_results = ((t['name'], hypotenuse(**t)) for t in triangles)
hypotenuse_results = sorted(unsorted_results, key=lambda pair: pair[1])

分析这两个解决方案并在这里发布将是一个很好的练习

谢谢。有没有不修改斜边函数的方法卡内塞

当然！只需使用两个参数调用它：

hypotenuse_results = [(t['name'], hypotenuse(t['base'], t['height'])) for t in triangles]
hypotenuse_results.sort(key=lambda pair: pair[1])

请注意，公认的解决方案是分配一个实际的列表并将其删除，因此如果您关心内存占用，您可能希望使用生成器表达式而不是列表理解（如果

len（三角形）

很大，但始终是一个好习惯，则特别有用）：

由于您的

斜边

函数在此处工作正常，因此您可以构建一个理解来创建元组列表：

from operator import itemgetter

result = sorted(((x['name'], hypotenuse(x['base'], x['height'])) for x in triangles), key = itemgetter(1))

print(result)

其中：

[('triangle1', 5), ('triangle2', 13), ('triangle3', 17)]

或者，如果您确实想使用

map（）

，您可以尝试以下方法：

result = sorted(map(lambda x: (x['name'], hypotenuse(x['base'], x['height'])), triangles), key = itemgetter(1))

注意：您可以使用

lambda x:x[1]

代替。这只是偏好的问题。如果您感兴趣，您可以阅读以了解两者之间的性能，以及它们各自的优缺点

更新：

@Paulo Scardine在评论中指出，如果

triangle

将来变得更大，那么在

sorted（）

中使用生成器表达式会更有效。这是因为列表理解会当场创建一个列表，但是

sorted（）

会在过程中以任何方式删除该列表，因此在不需要列表时传入列表是一种浪费。对于第二个示例，这不是问题，因为

map（）

已经返回了一个生成器。我更新了上面的代码以说明这些建议