仅用Python替换numpy函数

我有一个使用numpy包的python函数。它使用numpy.sort和numpy.array函数，如下所示：

def function(group):

    pre_data = np.sort(np.array(
        [c["data"] for c in group[1]], 
        dtype = np.float64
        ))

---

如何仅使用Python重新编写排序和数组函数，从而不再需要numpy包？

这实际上并没有使用任何有用的numpy函数

def function(group):
    pre_data = sorted(float(c["data"]) for c in group[1])

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这实际上并没有使用任何有用的numpy函数

def function(group):
    pre_data = sorted(float(c["data"]) for c in group[1])

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这真的取决于之后的代码

pre_data

将是一个

numpy.ndarray

，这意味着它有数组方法，没有numpy很难复制。如果这些方法稍后在代码中被调用，您将遇到困难，我建议您咬紧牙关安装

numpy

。它的流行证明了它的实用性

但是，如果您真的只想对浮动列表进行排序并将其放入类似容器的序列中：

def function(group):
     pre_data = sorted(float(c['data']) for c in group[1])

---

应该可以做到这一点。

这取决于后面的代码

pre_data

将是一个

numpy.ndarray

，这意味着它有数组方法，没有numpy很难复制。如果这些方法稍后在代码中被调用，您将遇到困难，我建议您咬紧牙关安装

numpy

。它的流行证明了它的实用性

但是，如果您真的只想对浮动列表进行排序并将其放入类似容器的序列中：

def function(group):
     pre_data = sorted(float(c['data']) for c in group[1])

---

应该可以做到这一点。

嗯，严格来说这是不可能的，因为返回类型是

ndarray

。如果您不介意使用列表，请尝试以下操作：

pre_data = sorted(float(c["data"]) for c in group[1])

---

严格来说，这是不可能的，因为返回类型是

ndarray

。如果您不介意使用列表，请尝试以下操作：

pre_data = sorted(float(c["data"]) for c in group[1])

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这里的返回类型实际上是

NoneType

，这要感谢OP的过度修剪！这里的返回类型实际上是

NoneType

，这要感谢OP的过度修剪！