python遍历list并修改其key对应的value

时间: 2023-08-13 17:07:35 浏览: 50
可以使用 `for` 循环遍历列表中的每一个元素,然后修改每个元素的键所对应的值,具体方法如下: ```python my_list = [{'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'age': 30}] # 遍历列表中的每个元素 for i in range(len(my_list)): # 修改每个元素中'name'键所对应的值 my_list[i]['name'] = my_list[i]['name'].upper() print(my_list) ``` 这将输出以下结果: ``` [{'name': 'ALICE', 'age': 20}, {'name': 'BOB', 'age': 25}, {'name': 'CHARLIE', 'age': 30}] ``` 上面的代码中,我们使用了 `for` 循环来遍历列表中的每个元素。在每次循环中,我们使用索引 `i` 来访问当前元素,并使用字典的键来获取对应的值,然后修改这个值。最后,我们打印出修改后的列表。
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python 遍历获取json key 对应的 多个value

可以使用递归函数来遍历 JSON 中的所有键值对,并查找指定键的多个值。以下是一个示例代码: ```python def find_values(key, json_dict): results = [] # 如果当前值是一个字典,则递归调用自身 if isinstance(json_dict, dict): for k, v in json_dict.items(): if k == key: results.append(v) elif isinstance(v, dict): results.extend(find_values(key, v)) elif isinstance(v, list): for item in v: results.extend(find_values(key, item)) # 如果当前值是一个列表,则递归调用自身 elif isinstance(json_dict, list): for item in json_dict: results.extend(find_values(key, item)) return results ``` 这个函数接受两个参数:要查找的键和 JSON 字典。它会递归地遍历整个 JSON 树,查找所有与指定键匹配的值,并将它们添加到结果列表中。如果值是一个列表或字典,则递归调用自身来查找更多匹配项。 以下是一个使用示例: ```python import json # 示例 JSON 数据 json_data = ''' { "name": "John", "age": 30, "pets": [ {"name": "Fluffy", "type": "cat"}, {"name": "Fido", "type": "dog"} ], "friends": [ {"name": "Alice", "age": 28}, {"name": "Bob", "age": 35} ] } ''' # 将 JSON 数据解析为 Python 对象 data = json.loads(json_data) # 查找 "name" 对应的所有值 results = find_values("name", data) print(results) # 输出: ['John', 'Fluffy', 'Fido', 'Alice', 'Bob'] ``` 在这个示例中,我们将 JSON 数据解析为 Python 对象,并使用 `find_values` 函数查找所有名为 "name" 的值。结果是一个包含所有匹配值的列表,包括顶层键值对和嵌套在列表和字典中的值。

python 遍历 变更OrderedDict类型里的 key value

`OrderedDict` 类型的键值对是有序的,如果你需要遍历并修改其中的键值对,可以使用 `items()` 方法获取键值对列表,然后对列表进行操作。 下面是一个示例代码: ```python from collections import OrderedDict my_dict = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print("原字典:", my_dict) for key, value in my_dict.items(): if key == 'b': my_dict[key] = 20 my_dict.move_to_end(key, last=False) print("变更后字典:", my_dict) ``` 输出结果如下: ``` 原字典: OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 变更后字典: OrderedDict([('b', 20), ('a', 1), ('c', 3)]) ``` 在循环中,我们通过判断键是否为 `'b'`,如果是则将其值修改为 `20`,然后通过 `move_to_end()` 方法将其移动到字典的最前面。需要注意的是,`move_to_end()` 方法只在 Python 3.2 及以上版本中才有,如果你使用的版本较低,需要使用其他方式将键值对移动到最前面。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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