python排名函数 python排名次
怎么设置python前面序号
用“enumerate（）”函数添加。
成都创新互联主要为客户提供服务项目涵盖了网页视觉设计、VI标志设计、网络营销推广、网站程序开发、HTML5响应式网站建设公司、移动网站建设、微商城、网站托管及网页维护、WEB系统开发、域名注册、国内外服务器租用、视频、平面设计、SEO优化排名。设计、前端、后端三个建站步骤的完善服务体系。一人跟踪测试的建站服务标准。已经为展览展示行业客户提供了网站维护服务。
在前面使用enumerate（）函数将等级值赋给排序后的数据，就可以将一个值与它在原始序列中的位置序号组对，从而实现Python前面序号的设置。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
average在python中的用法
函数函数是代码的一种组织形式
函数应该能完成一项特定的工作，而且一般一个函数只完成一项工作
有些语言，分函数和过程两个概念，通俗解释是，有返回结果的是函数，无返回结果的叫过程，python不加以区分
函数的使用函数使用需要先定义
使用函数，俗称调用# 定义一个函数
# 只是定义的话不会执行
# 1. def关键字，后跟一个空格
# 2. 函数名，自己定义，起名需要遵循便令命名规则，约定俗成，大驼峰命名只给类用
# 3. 后面括号和冒号不能省，括号内可以有参数
# 4. 函数内所有代码缩进
def func():
print("我是一个函数")
print("爱生活")
print("函数结束了")函数结束了# 函数的调用
# 直接写出函数名字，后面小括号不能省略，括号内内容根据情况
func()我是一个函数
爱生活# 函数定义
def func():
print('A')
print('B')func()A
B
函数的参数和返回值参数：负责给函数传递一些必要的数据或者信息形参(形式参数)：在函数定义的时候用到的参数，没有具体值，只是一个占位符号
实参(实际参数)：在调用函数的时候输入的值
返回值：调用函数的时候的一个执行结果使用return返回结果
如果没有值需要返回，我们推荐使用return None表示函数结束
函数一旦执行return，则函数立即结束
如果函数没有return关键字，则函数默认返回None# 形参和实参的案例
# 参数person只是一个符号
# 调用的时候用另一个
def hello(person):
print("{}，你好吗？".format(person))
return None
p = "小明"
# 调用函数，需要把p作为实参传入
hello(p)小明，你好吗？p = "小五"
hello(p)小五，你好吗？pp = hello("小柒")
print(pp)小柒，你好吗？
None# return案例
def hello(person):
print("{0}，你好吗？".format(person))
return "提前结束！"
print(1)
p = "小明"
rst = hello(p)
print(rst)小明，你好吗？
提前结束！# help负责随时为你提供帮助
help(None) # 等价于help(peint())Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 九九乘法表
# version 1.0
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o + 1): # 内循环，每次从第一个数字开始，打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81help(print)Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 尝试用函数来打印九九乘法表
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o + 1): # 内循环，每次从第一个数字开始，打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()
return None
jiujiu()
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81# 改造上面函数
def printLine(line_num):
'''
line_num；代表行号
打印一行九九乘法表
'''
for i in range(1, line_num + 1):
print(line_num * i, end=" ")
print()
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
printLine(o)
return None
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
参数详解python参考资料：headfirst python - 零基础入门学习python(小甲鱼)、流畅的python - 习题
参数分类普通参数/位置参数
默认参数
关键字参数
收集参数
普通参数c参见上例
定义的时候直接定义变量名
调用的时候直接把变量或者值放入指定位置def 函数名(参数1，参数2，.....):
函数体
# 调用
函数名(value1，value2，......)
# 调用的时候，具体值参考的是位置，按位置赋值
默认参数形参带有默认值
调用的时候，如果没有对相应形参赋值，则使用默认值
Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能
本节判断列表排序的函数名格式为IsListSorted_XXX()。为简洁起见，除代码片段及其输出外，一律以_XXX()指代。
2.1 guess
def IsListSorted_guess(lst):
listLen = len(lst) if listLen = 1: return True
#由首个元素和末尾元素猜测可能的排序规则
if lst[0] == lst[-1]: #列表元素相同
for elem in lst: if elem != lst[0]: return False
elif lst[0] lst[-1]: #列表元素升序
for i, elem in enumerate(lst[1:]): if elem lst[i]: return False
else: #列表元素降序
for i, elem in enumerate(lst[1:]): if elem lst[i]: return False
return True
_guess()是最通用的实现，几乎与语言无关。值得注意的是，该函数内会猜测给定列表可能的排序规则，因此无需外部调用者指明排序规则。
2.2 sorted
def IsListSorted_sorted(lst):
return sorted(lst) == lst or sorted(lst, reverse=True) == lst
_sorted()使用Python内置函数sorted()。由于sorted()会对未排序的列表排序，_sorted()函数主要适用于已排序列表。
若想判断列表未排序后再对其排序，不如直接调用列表的sort()方法，因为该方法内部会判断列表是否排序。对于已排序列表，该方法的时间复杂度为线性阶O(n)——判断为O(n)而排序为O(nlgn)。
2.3 for-loop
def IsListSorted_forloop(lst, key=lambda x, y: x = y):
for i, elem in enumerate(lst[1:]): #注意，enumerate默认迭代下标从0开始
if not key(lst[i], elem): #if elem lst[i]更快，但通用性差
return False
return True
无论列表是否已排序，本函数的时间复杂度均为线性阶O(n)。注意，参数key表明缺省的排序规则为升序。
2.4 all
def IsListSorted_allenumk(lst, key=lambda x, y: x = y):
return all(key(lst[i], elem) for i, elem in enumerate(lst[1:]))import operatordef IsListSorted_allenumo(lst, oCmp=operator.le):
return all(oCmp(lst[i], elem) for i, elem in enumerate(lst[1:]))def IsListSorted_allenumd(lst):
return all((lst[i] = elem) for i, elem in enumerate(lst[1:]))def IsListSorted_allxran(lst, key=lambda x,y: x = y):
return all(key(lst[i],lst[i+1]) for i in xrange(len(lst)-1))def IsListSorted_allzip(lst, key=lambda x,y: x = y):
from itertools import izip #Python 3中zip返回生成器(generator)，而izip被废弃
return all(key(a, b) for (a, b) in izip(lst[:-1],lst[1:]))
lambda表达式与operator运算符速度相当，前者简单灵活，后者略为高效(实测并不一定)。但两者速度均不如列表元素直接比较(可能存在调用开销)。亦即，_allenumd()快于_allenumo()快于_allenumk()。
若使用lambda表达式指示排序规则，更改规则时只需要改变x和y之间的比较运算符；若使用operator模块指示排序规则，更改规则时需要改变对象比较方法。具体地，lt(x, y)等效于x y，le(x, y)等效于x = y，eq(x, y)等效于x == y，ne(x, y)等效于x != y，gt(x, y)等效于x y，ge(x, y)等效于x = y。例如，_allenumo()函数若要严格升序可设置oCmp=operator.lt。
此外，由all()函数的帮助信息可知，_allenumk()其实是_forloop()的等效形式。
2.5 numpy
def IsListSorted_numpy(arr, key=lambda dif: dif = 0):
import numpy try: if arr.dtype.kind == 'u': #无符号整数数组执行np.diff时存在underflow风险
arr = numpy.int64(lst) except AttributeError: pass #无dtype属性，非数组
return (key(numpy.diff(arr))).all() #numpy.diff(x)返回相邻数组元素的差值构成的数组
NumPy是用于科学计算的Python基础包，可存储和处理大型矩阵。它包含一个强大的N维数组对象，比Python自身的嵌套列表结构(nested list structure)高效得多。第三节的实测数据表明，_numpy()处理大型列表时性能非常出色。
在Windows系统中可通过pip install numpy命令安装NumPy包，不建议登录官网下载文件自行安装。
2.6 reduce
def IsListSorted_reduce(iterable, key=lambda x, y: x = y):
cmpFunc = lambda x, y: y if key(x, y) else float('inf') return reduce(cmpFunc, iterable, .0) float('inf')
reduce实现是all实现的变体。累加器(accumulator)中仅存储最后一个检查的列表元素，或者Infinity(若任一元素小于前个元素值)。
前面2.1~2.5小节涉及下标操作的函数适用于列表等可迭代对象(Iterable)。对于通用迭代器(Iterator)对象，即可以作用于next()函数或方法的对象，可使用_reduce()及后面除_rand()外各小节的函数。迭代器的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时才会计算，以避免不必要的计算。而且，迭代器方式无需像列表那样切片为两个迭代对象。
2.7 imap
def IsListSorted_itermap(iterable, key=lambda x, y: x = y):
from itertools import imap, tee
a, b = tee(iterable) #为单个iterable创建两个独立的iterator
next(b, None) return all(imap(key, a, b))
2.8 izip
def IsListSorted_iterzip(iterable, key=lambda x, y: x = y):
from itertools import tee, izip
a, b = tee(iterable) next(b, None) return all(key(x, y) for x, y in izip(a, b))def pairwise(iterable):
from itertools import tee, izip
a, b = tee(iterable) next(b, None) return izip(a, b) #"s - (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."def IsListSorted_iterzipf(iterable, key=lambda x, y: x = y):
return all(key(a, b) for a, b in pairwise(iterable))
第三节的实测数据表明，虽然存在外部函数调用，_iterzipf()却比_iterzip()略为高效。
2.9 fast
def IsListSorted_fastd(lst):
it = iter(lst) try:
prev = it.next() except StopIteration: return True
for cur in it: if prev cur: return False
prev = cur return Truedef IsListSorted_fastk(lst, key=lambda x, y: x = y):
it = iter(lst) try:
prev = it.next() except StopIteration: return True
for cur in it: if not key(prev, cur): return False
prev = cur return True
_fastd()和_fastk()是Stack Overflow网站回答里据称执行最快的。实测数据表明，在列表未排序时，它们的性能表现确实优异。
2.10 random
import randomdef IsListSorted_rand(lst, randNum=3, randLen=100):
listLen = len(lst) if listLen = 1: return True
#由首个元素和末尾元素猜测可能的排序规则
if lst[0] lst[-1]: #列表元素升序
key = lambda dif: dif = 0
else: #列表元素降序或相等
key = lambda dif: dif = 0
threshold, sortedFlag = 10000, True
import numpy if listLen = threshold or listLen = randLen*2 or not randNum: return (key(numpy.diff(numpy.array(lst)))).all() from random import sample for i in range(randNum):
sortedRandList = sorted(sample(xrange(listLen), randLen))
flag = (key(numpy.diff(numpy.array([lst[x] for x in sortedRandList])))).all()
sortedFlag = sortedFlag and flag return sortedFlag
_rand()借助随机采样降低运算规模，并融入其他判断函数的优点。例如，猜测列表可能的排序规则，并在随机采样不适合时使用相对快速的判断方式，如NumPy。
通过line_profiler分析可知，第20行和第21行与randLen有关，但两者耗时接近。因此randLen应小于listLen的一半，以抵消sorted开销。除内部限制外，用户可以调节随机序列个数和长度，如定制单个但较长的序列。
注意，_rand()不适用于存在微量异常数据的长列表。因为这些数据很可能被随机采样遗漏，从而影响判断结果的准确性。
python做一个手机排名的程序
1、首先创建一个手机的列表，用print函数将列表打印到屏幕上。
2、用列表自带的sort函数对手机价格排序。
3、再次用print函数，把排序后的手机列表打印到屏幕上，获取完整代码，实现手机排名程序。
当前名称：python排名函数 python排名次
本文URL：http://6mz.cn/article/doedsjo.html