key=lambda x:x['字段']

这是一个Python中的lambda表达式，用于对一个列表进行排序。其中'字段'表示要按照哪个字段进行排序。具体使用可以参考以下示例：

假设有一个列表list，其中每个元素是一个字典，包含了'name'和'age'两个字段，现在需要按照'age'字段进行排序，可以使用以下代码：

sorted_list = sorted(list, key=lambda x:x['age'])

这样就可以得到一个按照'age'字段从小到大排序的新列表sorted_list。

相关问题

import json pmlst = [] with open('hdxpm.json', encoding='utf-8') as fn: js = json.load(fn) datalst = js['data']['rankings'] for da in datalst: name = da['univNameCn'] addr = da['province'] score = da['univCategory'] pm = da['ranking'] pmlst.append([name,addr,score,pm]) pmlst = [sch for sch in pmlst if sch[2]=='理工'] pmlst.sort(key=lambda x:int(x[3]),reverse=False) for i in pmlst[:5]: print(i[0]+' '+i[1]+' '+i[3])

这段代码主要是使用Python中的`json`模块对JSON格式的数据进行读取和处理，提取了大学排名等信息，并进行了筛选和排序。具体的解释如下：

- 第一行代码中，`import json`语句用于导入`json`模块。
- 第二行代码中，定义了一个名为`pmlst`的空列表，用于存储提取出的大学排名信息。
- 第三行代码中，使用`open()`函数打开名为`hdxpm.json`的文件，使用`json.load()`方法将文件中的JSON数据读取出来，并将结果存储在名为`js`的变量中。这里使用了`encoding='utf-8'`参数来指定文件的编码格式为UTF-8。
- 第四行代码中，提取了JSON数据中的`data`和`rankings`字段，并将结果存储在名为`datalst`的变量中。
- 第五行代码中，使用`for`循环遍历`datalst`中的每个元素，提取了其中的`univNameCn`、`province`、`univCategory`和`ranking`字段，并将结果存储在名为`pmlst`的列表中。
- 第六行代码中，使用列表解析表达式对`pmlst`列表进行了筛选，只保留了`univCategory`字段为`'理工'`的大学排名信息。
- 第七行代码中，使用`sort()`方法对`pmlst`列表进行排序，按照`ranking`字段从小到大的顺序排序。
- 第八行代码中，使用`for`循环遍历`pmlst`中排名最靠前的5个大学，并使用`print()`函数输出它们的`univNameCn`、`province`和`ranking`字段。

需要注意的是，以上代码中的变量名和数据内容都是示例，实际应用中需要根据具体的需求进行修改和调整。另外，为了保证代码的可读性和可维护性，建议对变量名进行规范命名。

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

这段代码定义了一个函数`load_dataset`，用于加载和处理数据集。

函数的输入包括`text_field`和`label_field`，它们是用于定义文本字段和标签字段的对象。`args`是包含一些参数的对象。`**kwargs`则用于接收其他可选参数。

函数首先调用`dataset.get_dataset`方法来获取训练集和验证集。然后，根据参数`args.static`、`args.pretrained_name`和`args.pretrained_path`来判断是否使用预训练的词向量。如果需要使用预训练的词向量，则调用`load_word_vectors`方法加载预训练模型，并通过`text_field.build_vocab`方法将其应用到训练集和验证集上。否则，只通过`text_field.build_vocab`方法构建词汇表。

接下来，使用`label_field.build_vocab`方法构建标签的词汇表。

最后，通过调用`data.Iterator.splits`方法创建训练集和验证集的迭代器。迭代器会按照指定的批量大小（`args.batch_size`）和排序键（`sort_key=lambda x: len(x.text)`）对数据进行划分和排序。

最后，函数返回训练集和验证集的迭代器。

这段代码适用于使用PyTorch进行文本分类等任务时的数据加载和处理过程。希望对你有所帮助。如果还有其他问题，请随时提问。