对工资的字典dict_salary={'lili':3000,'mary':5000,'lilei':10000,'may':2000},将工资按照降序排列,key需要用匿名函数。
时间: 2023-08-06 21:10:39 浏览: 83
可以使用sorted函数对字典进行降序排列,同时使用lambda表达式作为key参数。具体实现如下:
```
dict_salary = {'lili': 3000, 'mary': 5000, 'lilei': 10000, 'may': 2000}
sorted_dict = sorted(dict_salary.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(sorted_dict)
```
输出结果为:
```
[('lilei', 10000), ('mary', 5000), ('lili', 3000), ('may', 2000)]
```
其中,sorted函数返回一个由元组组成的列表,每个元组包含原字典中的键值对,按照工资降序排列。lambda表达式中的x表示字典中的每个键值对,x[1]表示工资,key参数指定按照工资进行排序,reverse=True表示降序排列。
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def cal_similarity(x, y): dict_x = dict(x) dict_y = dict(y)
这段代码定义了一个计算两个字典的相似度的函数。首先,函数将输入的两个字典转换为字典类型,并赋值给变量`dict_x`和`dict_y`。接下来,可以使用字典的`keys()`方法获取字典中所有的键值对,并使用`set()`函数将其转换为集合类型。然后,可以使用集合的交集和并集操作来计算两个字典的相似度。代码实现如下:
```
def cal_similarity(x, y):
dict_x = dict(x)
dict_y = dict(y)
set_x = set(dict_x.keys())
set_y = set(dict_y.keys())
intersection = set_x.intersection(set_y)
union = set_x.union(set_y)
similarity = len(intersection) / len(union)
return similarity
```
res_date_dict = {} y_test = list(y_test) for i in range(len(test_dates)): if test_dates[i] not in res_date_dict: y_pred = y_forest_pred_test[i] # print("y_test[i]: ",type(y_test) ) y_true = y_test[i] if y_true == 0: continue abs_rate = math.fabs(y_pred - y_true) / y_true if abs_rate <= 0.1 : res_date_dict[test_dates[i]] = [y_pred, y_true] if len(res_date_dict) == 10: break 这段代码什么意思
这段代码是用来计算随机森林模型在测试集上的预测值和真实值,并将预测值与真实值的绝对误差率小于等于0.1的日期及对应的预测值和真实值存储在一个字典res_date_dict中。具体实现过程是,首先定义一个空字典res_date_dict和一个列表y_test,然后遍历测试集日期test_dates,对于每个日期,如果该日期不在字典res_date_dict中,就取出该日期对应的预测值和真实值,计算它们的绝对误差率abs_rate,如果abs_rate小于等于0.1,则将该日期及对应的预测值和真实值存储在字典res_date_dict中。如果字典res_date_dict中已经存储了10个日期及对应的预测值和真实值,就停止遍历。最后返回字典res_date_dict。