sorted_dict = sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)什么意思

时间: 2024-06-05 10:13:15 浏览: 122
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Python sorted对list和dict排序

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这段代码是将一个字典 `my_dict` 按照字典中每个键对应的值进行降序排序。具体来说，`sorted()` 函数返回一个按照指定排序规则排序后的新列表，其中 `key` 参数用于指定排序规则，`lambda x: x[1]` 表示按照键值对中的值进行排序，`reverse=True` 表示按照降序进行排序。结果是一个元组的列表，其中每个元组包含一个键和其对应的值。
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python 字典(dict)按键和值排序

sorted_dict = sorted(dic.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) print(sorted_dict) 这段代码的解析如下： 1. dic.items()返回一个包含字典中所有键值对的列表，每个元素都是一个二元组（(key, ...
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Python之sorted共3页.pdf.zip

sorted_people = sorted(people, key=lambda x: x['age']) 这里，lambda表达式定义了排序的依据，即人物的年龄。 reverse参数的应用则体现在我们有时需要降序排列。比如我们要对一组数字进行降序排序： ...

解释代码imp_sorted = sorted(imp_dict.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)

具体地说，函数sorted()用来对字典的items()方法返回的键值对元组进行排序，key参数指定了排序的依据，即按照元组的第二个元素（即字典的值）进行排序。lambda表达式用来实现这个排序依据。reverse=True表示按照降序...

import matplotlib.pyplot as plttop_names = sorted(count_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]top_names_dict = dict(top_names)plt.bar(top_names_dict.keys(), top_names_dict.values())plt.title('Top 10 Names in War and Peace')plt.xlabel('Names')plt.ylabel('Frequency')plt.show()

plt.bar(top_names_dict.keys(), top_names_dict.values()) plt.title('《战争与和平》中出现最多的10个人名', fontproperties=font, fontsize=16) plt.xlabel('姓名', fontproperties=font, fontsize=14) plt....

解释这代码 voc_dict=sorted([_ for _ in voc_dict.items() if _[1]>min_seq], key=lambda x:x[1], reverse=True)[:top_n]

这段代码主要实现了以下功能： ...- key=lambda x:x[1] 表示按照元素的第二个值（即出现次数）进行排序。 - reverse=True 表示按照降序排列。 - [:top_n] 表示取出排序后的前 top_n 个元素。

dict_p_order=sorted(dict_p.items(),key=lambda x:x[0],reverse=False)

具体来说，使用 sorted() 函数对字典的 items() 方法返回的键值对进行排序。排序的依据是键（x[0]），并通过 lambda 函数指定按照键进行排序。reverse 参数设置为 False，表示按照升序排列。最后，将排序结果存储在 ...

# 统计票数 polls_file = open("polls.txt", "r") votes = {} for line in polls_file: name, *books = line.strip().split() for book in books: if book in votes: votes[book] += 1 else: votes[book] = 1 polls_file.close() # 按得票数从高到低排序并输出结果到文件 result_file = open("result.txt", "w") sorted_votes = dict(sorted(votes.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)) for book, vote in sorted_votes.items(): result_file.write("{}:{}\补充完代码

否则，将其得票数设为 1。 接下来，代码打开 "result.txt" 文件，并使用 sorted() 函数将 votes 中的记录按照得票数从高到低排序，并存储到 sorted_votes 字典中。最后，遍历 sorted_votes 中的每一项，并使用 ...

sort_list = sorted(label_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)

这行代码的作用是将一个字典按照值进行降序排列，...因此，sorted(label_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)会返回一个按照字典值降序排列的元组列表，例如[('cat', 10), ('dog', 5), ('bird', 3)]。

def split_dot(words): dots=[',','.','!','?'] str_data = [] for w in words: ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** return(str_data) def get_eng_dicts(datas): w_all_dict = {} for sample in datas: for token in sample.split(" "): ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** sort_w_list = sorted(w_all_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) w_keys = [x for x,_ in sort_w_list[:7000-2]] w_keys.insert(0,"") w_keys.insert(0,"<UNK>") w_dict = { x:i for i,x in enumerate(w_keys) } i_dict = { i:x for i,x in enumerate(w_keys) } return w_dict,i_dict

sort_w_list = sorted(w_all_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) # 选取出现次数最多的前7000个单词作为词典 w_keys = [x for x,_ in sort_w_list[:7000-2]] w_keys.insert(0,"<PAD>") w_keys....

解释def count_word_frequency(self): target_word = input("请输入要统计频率的单词：") sentences = re.split(r'[。？！;.!?]', self.text) word_count = {} for i, sentence in enumerate(sentences): if sentence.strip() != "": words = sentence.split() for j, word in enumerate(words): if word == target_word: position = "第{}句，第{}个单词".format(i + 1, j + 1) if position in word_count: word_count[position] += 1 else: word_count[position] = 1 sorted_word_count = dict(sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print("单词出现位置及频率：") for position, count in sorted_word_count.items(): print("{}，{}次".format(position, count))

这段代码是一个类中的方法，其作用是统计文本中指定单词的出现位置和出现频率。 具体解释如下： - 首先，该方法会要求用户输入要统计频率的单词。...同时，它还使用了 lambda 函数对字典进行排序。

dict(sorted(freq_dict_normalized_scaled.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True))若freq_dict_normalized_scaled为空会返回什么

如果freq_dict_normalized_scaled为空，即一个空的字典，则该代码会返回一...sorted_dict = dict(sorted(freq_dict_normalized_scaled.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print(sorted_dict) # 输出 {}

def guess_key1(cipher_text, words): letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) sorted_letters = sorted(letter_frequency.keys(), key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) # paixu most_common_letters = sorted_letters[:6] # first 6 for i in range(len(most_common_letters)): for j in range(i+1, len(most_common_letters)): for k in range(j+1, len(most_common_letters)): key = {most_common_letters[i]: 'e', most_common_letters[j]: 't', most_common_letters[k]: 'a'} # key = {'n': 'e', 'o': 't', 's': 'a'} .... decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, words): return key def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict) def is_plaintext(text, words): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in words: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) > 0.001 其中key并没有替换掉所有字母，修改

可以尝试将key字典中没有替换的字母的值设置为出现频率最高的字母，即将如下代码： key = {most_common_letters[i]: 'e', most_common_letters[j]: 't', most_common_letters[k]: 'a'} 修改为： key ...

sorted_Q_score = { k:dict(sorted(v.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[:5]) for k,v in Q_score.items()}如果Q_score字典中某个key对应的value中的元素个数少于5个，那么在进行sorted操作时会抛出异常，如何修改

sorted_Q_score = { k:dict(sorted(v.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[:5] if len(v)>=5 else sorted(v.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)) for k,v in Q_score.items()} 这样，当Q_score字典...

result = sorted(dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这行代码使用了Python的sorted函数来对字典项进行...key=lambda x: x[1]指定了排序的依据，即按照元组中的第二个元素进行排序。reverse=True表示按降序排序。最终，result将包含按值排序后的键值对元组列表。

for item in sorted(my_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True):

具体来说，它使用 sorted 函数对 my_dict.items() 返回的键值对列表进行排序。排序时，使用关键字参数 key 指定排序规则，这里的 lambda 函数 lambda d:d[1] 的作用是返回每个键值对的值作为排序依据。最后，使用...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font....

def guess_key3(cipher_text, word1, word2, word3): #变了点 letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) excluded_letters = [letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] == 0] sorted_letters = sorted([letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] > 0], key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) print("Excluded letters:", excluded_letters) print() f1 = ['a', 'i', 'r'] f2 = ['t', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f'] f6 = ['v', 'w','k'] f7 = ['x', 'z', 'q', 'j'] mf = [f6, f5, f4, f3, f2, f1] key = {sorted_letters[0]: 'e'} most_common_letters_m = [sorted_letters[19:22],sorted_letters[15:19] ,sorted_letters[10:15] ,sorted_letters[7:10] ,sorted_letters[4:7], sorted_letters[1:4]] c1 = 0.05 for i1 in range(5): lk1=len(key) key1 = check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1) key.update(key1) del mf[-1] del most_common_letters_m[-1] print(key) print() c1+=0.1 return key def check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1): mp = [[j for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) for permutation in matrix_permutations: for i in range(len(mp)): for j in range(len(mp[i])): key[most_common_letters_m[i][permutation[i][j]]] = mf[i][j] if len(key) < len(sorted_letters): for i, val in enumerate(f7): key[sorted_letters[i]] = val decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) k1 = is_plaintext3(decrypted_text, word1, word2 ,word3) #k2 = k1 if k1 > k2 else k2 if( k1 > c1): key1 = dict(list(key)[lk1:len(mp[i1])+lk1]) return key1 def is_plaintext3(text, word1, word2 ,word3): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in word1: words_found += 10 if word.lower() in word2: words_found += 3 if word.lower() in word3: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict)有什么问题

1. 在 check3 函数中，如果没有找到有效的解密密钥，则没有返回值，因此当函数结束时会返回 None。这可能会导致 guess_key3 函数出现异常或错误，因为它不会检查 check3 的返回值是否为 None。 2. 在 check3 函数中...

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index，user_index，key为名称，value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵，对每一行进行遍历，找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码，将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print(...
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mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。