Question

排序压缩列表的Pythonic方法是什么？

代码：

names = list('datx')
vals  = reversed(list(xrange(len(names))))
zipped = zip(names, vals)

print zipped

上面的代码打印 [（'d'，3），（'a'，2），（'t'，1），（'x'，0）]

我想按值排序压缩。理想情况下，它最终看起来像 [（'x'，0），（'t'，1），（'a'，2），（'d'，3）] 。

Answer 1

非常简单：

sorted(zipped, key=lambda x: x[1])

Answer 2

zipped.sort(key = lambda t: t[1])

Answer 3

import operator
sorted(zipped, key=operator.itemgetter(1))

如果您想要更快一点，请ig = operator.itemgetter(1)并使用ig作为关键功能。

Answer 4

首先按顺序拉链（如果可以的话）更简单，更有效。鉴于你的例子，这很容易：

>>> names = 'datx'
>>> zip(reversed(names), xrange(len(names)))
<<< [('x', 0), ('t', 1), ('a', 2), ('d', 3)]

Answer 5

在您的情况下，您根本不需要排序，因为您只需要列出names的反向列表：

>>> list(enumerate(names[::-1]))      # reverse by slicing
[(0, 'x'), (1, 't'), (2, 'a'), (3, 'd')]

>>> list(enumerate(reversed(names)))  # but reversed is also possible
[(0, 'x'), (1, 't'), (2, 'a'), (3, 'd')]

但是如果你需要对它进行排序，那么你应该使用sorted（由@utdemir或@Ulrich Dangel提供），因为它可以在Python2（zip和itertools.zip）上使用Python3（zip）并不会因AttributeError .sort(...)而失败（仅适用于Python2 zip，因为zip会返回list }）：

>>> # Fails with Python 3's zip:
>>> zipped = zip(names, vals)
>>> zipped.sort(lambda x: x[1])
AttributeError: 'zip' object has no attribute 'sort'

>>> # Fails with Python 2's itertools izip:
>>> from itertools import izip
>>> zipped = izip(names, vals)
>>> zipped.sort(lambda x: x[1])
AttributeError: 'itertools.izip' object has no attribute 'sort'

但是sorted在每种情况下都有效：

>>> zipped = izip(names, vals)
>>> sorted(zipped, key=lambda x: x[1])
[('x', 0), ('t', 1), ('a', 2), ('d', 3)]

>>> zipped = zip(names, vals)  # python 3
>>> sorted(zipped, key=lambda x: x[1])
[('x', 0), ('t', 1), ('a', 2), ('d', 3)]

Answer 6

在分类器（dtc = decision_tree）中对功能重要性进行排序：

for name, importance in sorted(zip(X_train.columns, 
                dtc.feature_importances_),key=lambda x: x[1]):
    print(name, importance)

如何在Python中对压缩列表进行排序？

6 个答案: