通用做法:迭代
以列表为例:
筛选出下列数字大于等于0的数
data = [2, 7, -4, -1, 3, 0, 8] res = [] for i in data: if i >= 0: res.append(i) print(res)
运行结果:
[2, 7, 3, 0, 8]
奇淫巧技——列表筛选
使用filter函数
随机生成一组正负数皆有的数,筛选出大于等于0的数
flilter(function or None, iterable)
from random import randint data = [randint(-10,10) for _ in range(10)] # filter 接收两个参数,第一个参数为过滤条件,第二个参数为过滤范围 f = filter(lambda x: x>=0, data) for j in f: print(j)
使用列表解析(列表推导式)
随机生成一组正负数皆有的数,筛选出大于等于0的数
from random import randint data = [randint(-10,10) for _ in range(10)] f = [i for i in data if i >= 0] print(f)
使用timeit测试两种方法的运行速度得到:使用列表解析的速度更快,但二者皆比通用做法迭代要快
奇淫巧技——字典筛选
假设有20个学生,学生分数在60-100之间,筛选出成绩在90分以上的学生
import random dict = {i: random.randint(60, 100) for i in range(1, 21)} # print(dict) # 根据值过滤除分数高于90的人 res = {k: v for k, v in dict.items() if v > 90} print(res)
奇淫巧技——集合筛选
10个随机的正负数,筛选出可以和2整除的数字
import random data = set(random.randint(-10,10) for _ in range(10)) # print(data) # 筛选集合中能被2整除的数 res = {i for i in data if i % 2 ==0} print(res)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。