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python教程—列表排序

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python教程—列表概念、创建、添加元素

Python列表属于比较特殊的数据,本次我们探讨列表的概念以及如何对列表进行排序。对于其列表概念、创建、添加元素等均有比较详细的讲解,代码也进行优化和标亮突出,十分适合阅读。

在Python中列表类型数据排序往往我们都会用到,Python中的列表有些像其它语言中的数组,当然仅仅只是类似本质上还是有区别的。本文我们讲解一些Python中常见的一些排序函数、算法与方式。希望对正在学习Python和工作中用到这部分知识的小伙伴进行一个知识列表整理,对于大牛?您自己封装排序算法吧!别喷小睿就行……

一、Python内置排序函数

Sort()函数

sort()是Python列表的一个内置的排序方法,list.sort() 方法排序时直接修改原列表,返回None;

sort()方法语法:

list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)

参数说明:

cmp — 可选参数, 如果指定了该参数会使用该参数的方法进行排序。

key — 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse — 排序规则,reverse = True 降序, reverse = False 升序(默认)。

Sorted()函数

Sorted()是Python内置的一个排序函数,它会从一个迭代器返回一个排好序的新列表。

sorted 语法:

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

参数说明:

iterable — 可迭代对象。

cmp — 比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。

key — 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse — 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。

Sort()函数与Sorted()函数总结

相比于 sort(),sorted() 使用的范围更为广泛,但是如果不需要保留原列表,sort更有效一点。另外,sort() 只是列表的一个方法,只适用于列表,而sorted() 函数接受一切迭代器,返回新列表。

二、Python排序方法Sort()函数与Sorted()技巧使用

1.一维列表创建常见的方法有:

# 从控制台读取输入内容

= input(‘Enter the numbers separated by spaces:’)

# 用split()函数提取字符串s中被空格分隔的条目并返回列表中的条目

items = s.split()

# 遍历items,然后将每个条目转换成数字创建列表

lst = [eval(x) for x in items]

当然,可以进一步简化成下面这样:1)排序基础

简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list,新的list的元素基于小于运算符(__lt__)来排序。

>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])

[1, 2, 3, 4, 5]

你也可以使用list.sort()方法来排序,此时list本身将被修改。通常此方法不如sorted()方便,但是如果你不需要保留原来的list,此方法将更有效。

>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]

>>> a.sort()

>>> a

[1, 2, 3, 4, 5]

另一个不同就是list.sort()方法仅被定义在list中,相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。

>>> sorted({1: ‘D’, 2: ‘B’, 3: ‘B’, 4: ‘E’, 5: ‘A’})

[1, 2, 3, 4, 5]

2.key参数/函数

从python2.4开始,list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数,此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写:

>>> sorted(“This is a test string from Andrew”.split(), key=str.lower)

[‘a’, ‘Andrew’, ‘from’, ‘is’, ‘string’, ‘test’, ‘This’]

key参数的值为一个函数,此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。

更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序,例如:

>>> student_tuples = [

        (‘john’, ‘A’, 15),

        (‘jane’, ‘B’, 12),

        (‘dave’, ‘B’, 10),

]

>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])   # sort by age

[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用,例如:

>>> class Student:

        def __init__(self, name, grade, age):

                self.name = name

                self.grade = grade

                self.age = age

        def __repr__(self):

                return repr((self.name, self.grade, self.age))

>>> student_objects = [

        Student(‘john’, ‘A’, 15),

        Student(‘jane’, ‘B’, 12),

        Student(‘dave’, ‘B’, 10),

]

>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age)   # sort by age

[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

3.Operator 模块函数

上面的key参数的使用非常广泛,因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter,attrgetter,从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法,上面的操作将变得更加简洁和快速:

>>> from operator import itemgetter, attrgetter

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))

[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’))

[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

operator模块还允许多级的排序,例如,先以grade,然后再以age来排序:

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))

[(‘john’, ‘A’, 15), (‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter(‘grade’, ‘age’))

[(‘john’, ‘A’, 15), (‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12)]

4.升序和降序

list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse(True or False)来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下:

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)

[(‘john’, ‘A’, 15), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘dave’, ‘B’, 10)]

>>> sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’), reverse=True)

[(‘john’, ‘A’, 15), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘dave’, ‘B’, 10)]

5.排序的稳定性和复杂排序

从python2.2开始,排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key,则排序前后他们的先后顺序不变。

>>> data = [(‘red’, 1), (‘blue’, 1), (‘red’, 2), (‘blue’, 2)]

>>> sorted(data, key=itemgetter(0))

[(‘blue’, 1), (‘blue’, 2), (‘red’, 1), (‘red’, 2)]

注意在排序后’blue’的顺序被保持了,即’blue’, 1在’blue’, 2的前面。

更复杂地你可以构建多个步骤来进行更复杂的排序,例如对student数据先以grade降序排列,然后再以age升序排列。

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’))     # sort on secondary key

>>> sorted(s, key=attrgetter(‘grade’), reverse=True)       # now sort on primary key, descending

[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]

6.numpy中数组矩阵的排序方法argsort()

argsort(a, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None)

    Returns the indices that would sort an array.

从中可以看出argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

Examples

    ——–

    One dimensional array:一维数组

    >>> x = np.array([3, 1, 2])

    >>> np.argsort(x)

    array([1, 2, 0])

    Twodimensional array:二维数组

    >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])

    >>> x

    array([[0, 3],

           [2, 2]])

    

    >>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序

    array([[0, 1],

           [1, 0]])

    

    >>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序

    array([[0, 1],

           [0, 1]])

 

例1:

>>> x = np.array([3, 1, 2])

>>> np.argsort(x) #按升序排列

array([1, 2, 0])

>>> np.argsort(-x) #按降序排列

array([0, 2, 1])

>>> x[np.argsort(x)] #通过索引值排序后的数组

array([1, 2, 3])

>>> x[np.argsort(-x)]

array([3, 2, 1])

另一种方式实现按降序排序:

>>> a = x[np.argsort(x)]

>>> a

array([1, 2, 3])

>>> a[::-1]

array([3, 2, 1])   

items = input(‘Enter the numbers separated by spaces:’).split()

lst = [eval(x) for x in items]

其中第二句,在列表里用到了列表解析式,这是非常Pythonic的写法,酷炫!

如果您想进一步了解Python这个“如花似玉的美人”请继续看:

 《云python教程—python是什么?》

《云python教程—列表概念、创建、添加元素》

《云python教程—excel排序python也能轻松应对》

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