Question

我正在使用与此类似的数据集：

animals = {
            "antelope": {
                "latin": "Hippotragus equinus", 
                "cool_factor": 1, 
                "popularity": 6
            }, 
            "ostrich": {
                "latin": "Struthio camelus", 
                "cool_factor": 3, 
                "popularity": 3
            }, 
            "echidna": {
                "latin": "Tachyglossus aculeatus", 
                "cool_factor": 5, 
                "popularity": 1
            }
          }

我想要做的是找到受欢迎程度加权的“最不酷”和“最酷”的动物，这样：

> min_cool_weighted(animals)
  "echidna"

> max_cool_weighted(animals)
  "ostrich"

首先遇到的解决方案是创建3个数组（keys，cool_factors和popularities），遍历字典，将所有值推送到3个数组中，然后创建第四个数组，其中每个值都在weighted[i] = cool_factor[i] * popularity[i]，然后取最小值/最大值并从键数组中获取相应的键。但是，这似乎不是Pythonic。

有更好，更有表现力的方式吗？

Answer 1

max和min就足够了

min(animals, key=lambda x: animals[x]["cool_factor"]*animals[x]["popularity"])
'echidna'
max(animals, key=lambda x: animals[x]["cool_factor"]*animals[x]["popularity"])
'ostrich'

Answer 2

您可以使用sorted

敏：

sorted(animals.iteritems(), 
       key=lambda x:x[1]['cool_factor']*x[1]['popularity'])[0][0]

最大：

sorted(animals.iteritems(), 
       key=lambda x:x[1]['cool_factor']*x[1]['popularity'])[-1][0]

Pythonic方法从字典中查找加权最小值和最大值的关键字

2 个答案: