Question

我有一个像这样的词典列表：

my_data = [{'id': 'A', 'density':0.7},
           {'id': 'B', 'density':1.5},
           {'id': 'C', 'density':3.75}]

和查找表（lut）作为这样的词典列表：

lut = [{'density': 1.1, 'capacity': 5.19},
       {'density': 2.5, 'capacity': 9.42},
       {'density': 4.3, 'capacity': 16.78}]

对于my_data中的每个字典，我想采用密度＆＃39;并找到最接近的相应密度＆＃39;在lut中的价值。

然后我想添加相应的容量＆＃39;这个词的项目。

我已经开始使用这样的功能：

def function_for_adding_capacity(data, lut):

    my_list_of_dicts = []

    for datum in data:

        for item in lut:

            datum['capacity'] = ...

            my_list_of_dicts.append({
                'id': datum['id'],
                'density': datum['density'],
                'capacity': datum['capacity'],

    return my_list_of_dicts

我只是不确定（1）我是否需要第二个循环，以及（2）如何找到最接近的匹配密度，而不是返回相应的容量？

Answer 1

如果你想将容量附加到my_data词典，你可以用

这样的词来做

def add_capacities(my_data, lut):
    for data in my_data:
        closest = {'density': float('inf'), 'capacity': None}
        for l in lut:
            if abs(l['density'] - data['density']) < abs(closest['density'] - data['density']):
                closest = l
        data['capacity'] = closest['capacity']

以最接近的无穷大匹配开始，然后测试lut中的每个值以查看密度是否更接近。

在查找表中返回最接近的值，并放入词典

1 个答案: