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(1)Lambda函数
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用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。
它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用,那么只统计数组或引用中的数字;数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值,请使用函数COUNTA(COUNTIF按EXCEL的说明也行,但常出毛病)。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n,L=L1,L2,..,Ln;线性表的元素属于有限偏序集S,|S|=k且k=O(n),S={S1,S2,..Sk};则计数排序可以描述如下:
1、扫描整个集合S,对每一个Si∈S,找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si);
2、扫描整个线性表L,对L中的每一个元素Li,将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上,并将T(Li)减1。
以上内容参考:百度百科-计数排序
python中total的用法是计数。
根据python官网资料显示,total的用法是计数,类似于sum,count等计算函数。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计。
统计一个列表中每一个元素的个数在Python里有两种实现方式,
第一种是新建一个dict,键是列表中的元素,值是统计的个数,然后遍历list。
items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]
count = {}
for item in items:
count[item] = count.get(item, 0) + 1
print(count)
#{'ac': 1, 'ct': 2, 'cc': 2}
之中用到了一个小技巧,当dict中不还没有统计过一个元素时,直接索引count[item]会报错,而使用get方法count.get(item, 0)能够设置索引不存在的键时返回0。
第二种是使用Python内置的函数。统计元素的个数是一种非常常见的操作,Python的collection包里已经有一个Counter的类,大致实现了上面的功能。
from collections import Counter
items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]
count = Counter(items)
print(count)
#Counter({'ct': 2, 'cc': 2, 'ac': 1})