解释下sorted_jobs = sorted(enumerate(jobs), key=lambda x: sum(x[1]), reverse=True)

这段代码的作用是对一个列表 `jobs` 中的元素进行排序，并将排序后的结果保存在 `sorted_jobs` 变量中。具体来说，`sorted()` 函数的第一个参数是要排序的可迭代对象，第二个参数是一个函数，用于指定排序的规则。在这个例子中，`enumerate(jobs)` 将 `jobs` 列表转换为一个元素为元组的可迭代对象，其中每个元组的第一个元素是该元素在原列表中的下标，第二个元素是该元素本身。`key=lambda x: sum(x[1])` 指定了排序的规则，即按照每个元素中的数字之和进行排序。`reverse=True` 则表示按照降序排序，即数字之和较大的元素排在前面。排序后，`sorted_jobs` 变量中的每个元素是一个元组，包含原列表中的元素下标和元素本身。

相关问题

sorted_list = sorted(enumerate(my_list), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这段代码使用了`sorted()`函数对`my_list`中的元素进行排序，但是排序的对象是一个包含了数字和索引的元组列表。具体来说，`enumerate(my_list)`将`my_list`中的元素转换为一个元组列表，每个元组包含了元素的索引和值。然后，通过`key=lambda x: x[1]`指定按元组中的第二个元素（即值）进行排序，`reverse=True`表示按降序排列。

这样，`sorted_list`将会是一个按照`my_list`中的元素值从大到小排序的元组列表。每个元组中的第一个元素是元素在原列表中的索引，第二个元素是对应的数值。

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。
- 然后，它会根据句号、问号、感叹号、分号和点号等标点符号将文本拆分成多个句子，并存储在列表中。
- 接下来，它会定义一个空字典 word_count，用于存储每个目标单词在文本中出现的位置和频率。
- 然后，它会遍历每个句子，并将每个句子拆分成单词。对于每个单词，如果它是目标单词，就记录它的位置（即所在的句子和单词位置），并将其加入到 word_count 字典中。
- 最后，它会按照单词出现频率从高到低对 word_count 字典进行排序，并输出每个目标单词在文本中出现的位置和频率。

需要注意的是，该方法使用了 Python 中的正则表达式模块 re 来拆分句子。同时，它还使用了 lambda 函数对字典进行排序。