python排名函數(shù) python排名次

怎么設置python前面序號

用“enumerate（）”函數(shù)添加。

成都創(chuàng)新互聯(lián)主要為客戶提供服務項目涵蓋了網頁視覺設計、VI標志設計、網絡營銷推廣、網站程序開發(fā)、HTML5響應式網站建設公司、移動網站建設、微商城、網站托管及網頁維護、WEB系統(tǒng)開發(fā)、域名注冊、國內外服務器租用、視頻、平面設計、SEO優(yōu)化排名。設計、前端、后端三個建站步驟的完善服務體系。一人跟蹤測試的建站服務標準。已經為展覽展示行業(yè)客戶提供了網站維護服務。

在前面使用enumerate（）函數(shù)將等級值賦給排序后的數(shù)據，就可以將一個值與它在原始序列中的位置序號組對，從而實現(xiàn)Python前面序號的設置。

Python提供了高效的高級數(shù)據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

average在python中的用法

函數(shù)函數(shù)是代碼的一種組織形式

函數(shù)應該能完成一項特定的工作，而且一般一個函數(shù)只完成一項工作

有些語言，分函數(shù)和過程兩個概念，通俗解釋是，有返回結果的是函數(shù)，無返回結果的叫過程，python不加以區(qū)分

函數(shù)的使用函數(shù)使用需要先定義

使用函數(shù)，俗稱調用# 定義一個函數(shù)

# 只是定義的話不會執(zhí)行

# 1. def關鍵字，后跟一個空格

# 2. 函數(shù)名，自己定義，起名需要遵循便令命名規(guī)則，約定俗成，大駝峰命名只給類用

# 3. 后面括號和冒號不能省，括號內可以有參數(shù)

# 4. 函數(shù)內所有代碼縮進

def func():

print("我是一個函數(shù)")

print("愛生活")

print("函數(shù)結束了")函數(shù)結束了# 函數(shù)的調用

# 直接寫出函數(shù)名字，后面小括號不能省略，括號內內容根據情況

func()我是一個函數(shù)

愛生活# 函數(shù)定義

def func():

print('A')

print('B')func()A

B

函數(shù)的參數(shù)和返回值參數(shù)：負責給函數(shù)傳遞一些必要的數(shù)據或者信息形參(形式參數(shù))：在函數(shù)定義的時候用到的參數(shù)，沒有具體值，只是一個占位符號

實參(實際參數(shù))：在調用函數(shù)的時候輸入的值

返回值：調用函數(shù)的時候的一個執(zhí)行結果使用return返回結果

如果沒有值需要返回，我們推薦使用return None表示函數(shù)結束

函數(shù)一旦執(zhí)行return，則函數(shù)立即結束

如果函數(shù)沒有return關鍵字，則函數(shù)默認返回None# 形參和實參的案例

# 參數(shù)person只是一個符號

# 調用的時候用另一個

def hello(person):

print("{}，你好嗎？".format(person))

return None

p = "小明"

# 調用函數(shù)，需要把p作為實參傳入

hello(p)小明，你好嗎？p = "小五"

hello(p)小五，你好嗎？pp = hello("小柒")

print(pp)小柒，你好嗎？

None# return案例

def hello(person):

print("{0}，你好嗎？".format(person))

return "提前結束！"

print(1)

p = "小明"

rst = hello(p)

print(rst)小明，你好嗎？

提前結束！# help負責隨時為你提供幫助

help(None) # 等價于help(peint())Help on built-in function print in module builtins:

print(...)

print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.

Optional keyword arguments:

file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.

sep: string inserted between values, default a space.

end: string appended after the last value, default a newline.

flush: whether to forcibly flush the stream.# 九九乘法表

# version 1.0

for o in range(1, 10): # 控制外循環(huán) 從 1 到 9

for i in range(1, o + 1): # 內循環(huán)，每次從第一個數(shù)字開始，打印到跟行數(shù)相同的數(shù)量

print(o * i, end=" ")

print()1

2 4

3 6 9

4 8 12 16

5 10 15 20 25

6 12 18 24 30 36

7 14 21 28 35 42 49

8 16 24 32 40 48 56 64

9 18 27 36 45 54 63 72 81help(print)Help on built-in function print in module builtins:

print(...)

print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.

Optional keyword arguments:

file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.

sep: string inserted between values, default a space.

end: string appended after the last value, default a newline.

flush: whether to forcibly flush the stream.# 嘗試用函數(shù)來打印九九乘法表

def jiujiu():

for o in range(1, 10): # 控制外循環(huán) 從 1 到 9

for i in range(1, o + 1): # 內循環(huán)，每次從第一個數(shù)字開始，打印到跟行數(shù)相同的數(shù)量

print(o * i, end=" ")

print()

return None

jiujiu()

jiujiu()1

2 4

3 6 9

4 8 12 16

5 10 15 20 25

6 12 18 24 30 36

7 14 21 28 35 42 49

8 16 24 32 40 48 56 64

9 18 27 36 45 54 63 72 81

1

2 4

3 6 9

4 8 12 16

5 10 15 20 25

6 12 18 24 30 36

7 14 21 28 35 42 49

8 16 24 32 40 48 56 64

9 18 27 36 45 54 63 72 81# 改造上面函數(shù)

def printLine(line_num):

'''

line_num；代表行號

打印一行九九乘法表

'''

for i in range(1, line_num + 1):

print(line_num * i, end=" ")

print()

def jiujiu():

for o in range(1, 10): # 控制外循環(huán) 從 1 到 9

printLine(o)

return None

jiujiu()1

2 4

3 6 9

4 8 12 16

5 10 15 20 25

6 12 18 24 30 36

7 14 21 28 35 42 49

8 16 24 32 40 48 56 64

9 18 27 36 45 54 63 72 81

參數(shù)詳解python參考資料：headfirst python - 零基礎入門學習python(小甲魚)、流暢的python - 習題

參數(shù)分類普通參數(shù)/位置參數(shù)

默認參數(shù)

關鍵字參數(shù)

收集參數(shù)

普通參數(shù)c參見上例

定義的時候直接定義變量名

調用的時候直接把變量或者值放入指定位置def 函數(shù)名(參數(shù)1，參數(shù)2，.....):

函數(shù)體

# 調用

函數(shù)名(value1，value2，......)

# 調用的時候，具體值參考的是位置，按位置賦值

默認參數(shù)形參帶有默認值

調用的時候，如果沒有對相應形參賦值，則使用默認值

Python判斷列表是否已排序的各種方法及其性能

本節(jié)判斷列表排序的函數(shù)名格式為IsListSorted_XXX()。為簡潔起見，除代碼片段及其輸出外，一律以_XXX()指代。

2.1 guess

def IsListSorted_guess(lst):

listLen = len(lst) if listLen = 1: return True

#由首個元素和末尾元素猜測可能的排序規(guī)則

if lst[0] == lst[-1]: #列表元素相同

for elem in lst: if elem != lst[0]: return False

elif lst[0] lst[-1]: #列表元素升序

for i, elem in enumerate(lst[1:]): if elem lst[i]: return False

else: #列表元素降序

for i, elem in enumerate(lst[1:]): if elem lst[i]: return False

return True

_guess()是最通用的實現(xiàn)，幾乎與語言無關。值得注意的是，該函數(shù)內會猜測給定列表可能的排序規(guī)則，因此無需外部調用者指明排序規(guī)則。

2.2 sorted

def IsListSorted_sorted(lst):

return sorted(lst) == lst or sorted(lst, reverse=True) == lst

_sorted()使用Python內置函數(shù)sorted()。由于sorted()會對未排序的列表排序，_sorted()函數(shù)主要適用于已排序列表。

若想判斷列表未排序后再對其排序，不如直接調用列表的sort()方法，因為該方法內部會判斷列表是否排序。對于已排序列表，該方法的時間復雜度為線性階O(n)——判斷為O(n)而排序為O(nlgn)。

2.3 for-loop

def IsListSorted_forloop(lst, key=lambda x, y: x = y):

for i, elem in enumerate(lst[1:]): #注意，enumerate默認迭代下標從0開始

if not key(lst[i], elem): #if elem lst[i]更快，但通用性差

return False

return True

無論列表是否已排序，本函數(shù)的時間復雜度均為線性階O(n)。注意，參數(shù)key表明缺省的排序規(guī)則為升序。

2.4 all

def IsListSorted_allenumk(lst, key=lambda x, y: x = y):

return all(key(lst[i], elem) for i, elem in enumerate(lst[1:]))import operatordef IsListSorted_allenumo(lst, oCmp=operator.le):

return all(oCmp(lst[i], elem) for i, elem in enumerate(lst[1:]))def IsListSorted_allenumd(lst):

return all((lst[i] = elem) for i, elem in enumerate(lst[1:]))def IsListSorted_allxran(lst, key=lambda x,y: x = y):

return all(key(lst[i],lst[i+1]) for i in xrange(len(lst)-1))def IsListSorted_allzip(lst, key=lambda x,y: x = y):

from itertools import izip #Python 3中zip返回生成器(generator)，而izip被廢棄

return all(key(a, b) for (a, b) in izip(lst[:-1],lst[1:]))

lambda表達式與operator運算符速度相當，前者簡單靈活，后者略為高效(實測并不一定)。但兩者速度均不如列表元素直接比較(可能存在調用開銷)。亦即，_allenumd()快于_allenumo()快于_allenumk()。

若使用lambda表達式指示排序規(guī)則，更改規(guī)則時只需要改變x和y之間的比較運算符；若使用operator模塊指示排序規(guī)則，更改規(guī)則時需要改變對象比較方法。具體地，lt(x, y)等效于x y，le(x, y)等效于x = y，eq(x, y)等效于x == y，ne(x, y)等效于x != y，gt(x, y)等效于x y，ge(x, y)等效于x = y。例如，_allenumo()函數(shù)若要嚴格升序可設置oCmp=operator.lt。

此外，由all()函數(shù)的幫助信息可知，_allenumk()其實是_forloop()的等效形式。

2.5 numpy

def IsListSorted_numpy(arr, key=lambda dif: dif = 0):

import numpy try: if arr.dtype.kind == 'u': #無符號整數(shù)數(shù)組執(zhí)行np.diff時存在underflow風險

arr = numpy.int64(lst) except AttributeError: pass #無dtype屬性，非數(shù)組

return (key(numpy.diff(arr))).all() #numpy.diff(x)返回相鄰數(shù)組元素的差值構成的數(shù)組

NumPy是用于科學計算的Python基礎包，可存儲和處理大型矩陣。它包含一個強大的N維數(shù)組對象，比Python自身的嵌套列表結構(nested list structure)高效得多。第三節(jié)的實測數(shù)據表明，_numpy()處理大型列表時性能非常出色。

在Windows系統(tǒng)中可通過pip install numpy命令安裝NumPy包，不建議登錄官網下載文件自行安裝。

2.6 reduce

def IsListSorted_reduce(iterable, key=lambda x, y: x = y):

cmpFunc = lambda x, y: y if key(x, y) else float('inf') return reduce(cmpFunc, iterable, .0) float('inf')

reduce實現(xiàn)是all實現(xiàn)的變體。累加器(accumulator)中僅存儲最后一個檢查的列表元素，或者Infinity(若任一元素小于前個元素值)。

前面2.1~2.5小節(jié)涉及下標操作的函數(shù)適用于列表等可迭代對象(Iterable)。對于通用迭代器(Iterator)對象，即可以作用于next()函數(shù)或方法的對象，可使用_reduce()及后面除_rand()外各小節(jié)的函數(shù)。迭代器的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數(shù)據時才會計算，以避免不必要的計算。而且，迭代器方式無需像列表那樣切片為兩個迭代對象。

2.7 imap

def IsListSorted_itermap(iterable, key=lambda x, y: x = y):

from itertools import imap, tee

a, b = tee(iterable) #為單個iterable創(chuàng)建兩個獨立的iterator

next(b, None) return all(imap(key, a, b))

2.8 izip

def IsListSorted_iterzip(iterable, key=lambda x, y: x = y):

from itertools import tee, izip

a, b = tee(iterable) next(b, None) return all(key(x, y) for x, y in izip(a, b))def pairwise(iterable):

from itertools import tee, izip

a, b = tee(iterable) next(b, None) return izip(a, b) #"s - (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."def IsListSorted_iterzipf(iterable, key=lambda x, y: x = y):

return all(key(a, b) for a, b in pairwise(iterable))

第三節(jié)的實測數(shù)據表明，雖然存在外部函數(shù)調用，_iterzipf()卻比_iterzip()略為高效。

2.9 fast

def IsListSorted_fastd(lst):

it = iter(lst) try:

prev = it.next() except StopIteration: return True

for cur in it: if prev cur: return False

prev = cur return Truedef IsListSorted_fastk(lst, key=lambda x, y: x = y):

it = iter(lst) try:

prev = it.next() except StopIteration: return True

for cur in it: if not key(prev, cur): return False

prev = cur return True

_fastd()和_fastk()是Stack Overflow網站回答里據稱執(zhí)行最快的。實測數(shù)據表明，在列表未排序時，它們的性能表現(xiàn)確實優(yōu)異。

2.10 random

import randomdef IsListSorted_rand(lst, randNum=3, randLen=100):

listLen = len(lst) if listLen = 1: return True

#由首個元素和末尾元素猜測可能的排序規(guī)則

if lst[0] lst[-1]: #列表元素升序

key = lambda dif: dif = 0

else: #列表元素降序或相等

key = lambda dif: dif = 0

threshold, sortedFlag = 10000, True

import numpy if listLen = threshold or listLen = randLen*2 or not randNum: return (key(numpy.diff(numpy.array(lst)))).all() from random import sample for i in range(randNum):

sortedRandList = sorted(sample(xrange(listLen), randLen))

flag = (key(numpy.diff(numpy.array([lst[x] for x in sortedRandList])))).all()

sortedFlag = sortedFlag and flag return sortedFlag

_rand()借助隨機采樣降低運算規(guī)模，并融入其他判斷函數(shù)的優(yōu)點。例如，猜測列表可能的排序規(guī)則，并在隨機采樣不適合時使用相對快速的判斷方式，如NumPy。

通過line_profiler分析可知，第20行和第21行與randLen有關，但兩者耗時接近。因此randLen應小于listLen的一半，以抵消sorted開銷。除內部限制外，用戶可以調節(jié)隨機序列個數(shù)和長度，如定制單個但較長的序列。

注意，_rand()不適用于存在微量異常數(shù)據的長列表。因為這些數(shù)據很可能被隨機采樣遺漏，從而影響判斷結果的準確性。

python做一個手機排名的程序

1、首先創(chuàng)建一個手機的列表，用print函數(shù)將列表打印到屏幕上。

2、用列表自帶的sort函數(shù)對手機價格排序。

3、再次用print函數(shù)，把排序后的手機列表打印到屏幕上，獲取完整代碼，實現(xiàn)手機排名程序。

網站名稱：python排名函數(shù) python排名次
鏈接分享：http://muchs.cn/article20/doedsjo.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供做網站、網站策劃、商城網站、靜態(tài)網站、動態(tài)網站、定制開發(fā)

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)