当前位置: 首页 > news >正文

map(lambda x: x[0], sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))[:n])

被解析的代码行

map(lambda x: x[0], sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))[:n])

假设的输入

假设我们有以下的 count 字典,其中包括一些字符串及其对应的计数:

count = {'apple': 3,'banana': 1,'orange': 2,'grape': 2
}

1. count.items()

首先,count.items() 会返回一个包含字典项的视图对象,每个项是一个包含键(字符串)和值(频率)的元组。例如:

count.items()
# 输出: [('apple', 3), ('banana', 1), ('orange', 2), ('grape', 2)]

2. sorted(...)

接下来,sorted() 函数会对上面的项目进行排序。我们使用 key=lambda x: (-x[1], x[0]) 来指定排序规则:

  • 首先,根据频率(x[1])的降序(因此加了负号 -)。
  • 如果频率相同,则按字典序排列字符串(x[0])。

对于我们的例子,排序后的结果是:

sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))
# 输出: [('apple', 3), ('grape', 2), ('orange', 2), ('banana', 1)]

3. [:n]

接着,使用切片 [:n] 来获取前 n 个元素。如果我们设定 n=2,那么:

sorted_items = sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))
top_n_items = sorted_items[:2]
# top_n_items = [('apple', 3), ('grape', 2)]

4. map(...)

最后,map(lambda x: x[0], ...) 函数会从每个元组中提取第一个元素(即字符串的名称)。这里的 lambda x: x[0] 是一个匿名函数,接收一个元组 x,返回它的第一个元素。

在我们的例子中:

map(lambda x: x[0], top_n_items)
# 运算结果为: ['apple', 'grape']

5. ",".join(...)

最后,通过 ",".join(...) 将提取到的字符串用逗号连接成一个单一的字符串:

result = ",".join(map(lambda x: x[0], sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))[:2]))
# result = "apple,grape"

总结

整行代码的目的是:

  1. 从计数字典中获取所有字符串及其频率。
  2. 按频率降序和字母顺序排序。
  3. 截取前 n 个频率最高的字符串。
  4. 提取这些字符串并用逗号连接成一个结果字符串。

这个过程可以有效地找出出现频率最高的几个字符串,并为后续处理提供格式化的输出。

相关文章:

map(lambda x: x[0], sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))[:n])

被解析的代码行 map(lambda x: x[0], sorted(count.items(), keylambda x: (-x[1], x[0]))[:n])假设的输入 假设我们有以下的 count 字典,其中包括一些字符串及其对应的计数: count {apple: 3,banana: 1,orange: 2,grape: 2 }1. count.items() 首先…...

灰度重心法求取图像重心

1 概述 灰度重心法(Gray-scale Center of Mass Method)是一种在图像处理和计算机视觉中常用的方法。这种方法主要用于确定图像中物体的质心或重心位置,特别是在灰度图像中。 灰度重心法的基本思想是,根据图像中每个像素的灰度值及其位置信息来计算一个加权重心,这个重心…...

Go Mail设置指南:如何提升发送邮件效率?

Go Mail使用技巧与配置教程?如何用Go Mail实现发信? 随着工作负载的增加,如何高效地发送和管理邮件成为了许多职场人士面临的挑战。AokSend将为您提供一份详细的Go Mail设置指南,帮助您提升发送邮件的效率,让您的邮件…...

kali的tplmap使用报错解决

问题 当我们直接使用kali下的tplmap时报错了。 Tplmap 0.5 Automatic Server-Side Template Injection Detection and Exploitation Tool Testing if GET parameter name is injectable Exiting: module collections has no attribute Mapping 这是因为tplmap要求的版本…...

DAY16||513.找树左下角的值 |路径总和|从中序与后序遍历序列构造二叉树

513.找树左下角的值 题目:513. 找树左下角的值 - 力扣(LeetCode) 给定一个二叉树的 根节点 root,请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值。 假设二叉树中至少有一个节点。 示例 1: 输入: root [2,1,3] 输出: 1示例 2: 输入: […...

使用jQuery处理Ajax

使用jQuery处理Ajax HTTP协议 超文本传输协议(HTTP,HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议 设计HTTP最初的目的是为了提供一种发布和接收HTML页面的方法 所有的WWW文件都必须遵守这个标准 一次HTTP操作称为一个事务&am…...

uni-app App版本更新

效果图: 前言 在移动应用开发中,确保用户能够及时更新到最新版本是非常重要的。本文将介绍如何在 uni-app 中实现 App 整包更新功能,并提供相关代码示例以帮助理解。 代码实现 2.1 引入模块 首先,我们需要引入用于处理更新的模块…...

Python Web 与低代码/无代码平台的深度融合

Python Web 与低代码/无代码平台的深度融合 目录 🚀 低代码与无代码平台的兴起🔗 Python 与低代码平台集成🌐 低代码开发的最佳实践📊 数据集成与自动化 1. 🚀 低代码与无代码平台的兴起 低代码和无代码平台的出现&…...

js 如何监听 body 内容是否改变

如果您想监听body内容的变化,并作出响应,可以使用MutationObserver。以下是一个简单的例子,它会在body内容变化时在控制台输出一条消息: // 创建一个观察者对象 const observer new MutationObserver(function(mutations, obser…...

python: 数字类型的一些函数

len(str) round(x, d) 对x进行四舍五入保留小数点后d位 round(3.45,1) 即 3.5 pow(x, y) # x的y次幂. x ** y pow(x, y[,z]) # 幂余 ( x ** y) % z print(pow(3, pow(3, 99), 10000)) #4587 浮点数…...

MapReduce学习与理解

MapReduce为google分布式三驾马车之一。分别为《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。三遍论文奠定了分布式存储和计算的基础。本篇文章来说说mapreduc…...

Animal objDog = new Dog()和 Dog objDog = new Dog()的区别

文章目录 1、Animal objDog new Dog()和 Dog objDog new Dog()的区别1. **对象类型(引用类型)**2. **调用和可用成员**3. **示例代码来说明**使用示例总结 2、Animal objDog new Dog();不能调用dog的方法和属性是为什么?原因解析解决方法小…...

springboot引入netty

配置类 import cn.hutool.core.thread.ThreadUtil; import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap; import io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator; import io.netty.channel.*; import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup; import io.netty.channel.socket.SocketChanne…...

PWM基础与信号控制

1. 什么是PWM? PWM(Pulse Width Modulation,脉宽调制)是一种通过改变信号的占空比来控制电压输出的技术。简单来说,PWM信号由一系列高低电平组成,通过调节高电平持续的时间比例,可以控制信号的…...

nvm,一款nodejs版本管理工具

背景 在工作中,我们可能同时在进行2个或者多个不同的项目开发,每个项目的需求不同,进而不同项目必须依赖不同版本的NodeJS运行环境,这种情况下,对于维护多个版本的node将会是一件非常麻烦的事情,nvm就是为…...

数据处理与统计分析篇-day11-RFM模型案例

会员价值度模型介绍 会员价值度用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标之一。 价值度模型一般基于交易行为产生,衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFM RFM模型是根据…...

【PostgreSQL】PostgreSQL数据库允许其他IP连接到数据库(Windows Linux)

要让PostgreSQL数据库允许其他IP连接到数据库,需要进行以下几个步骤的配置: 1. 修改postgresql.conf文件 首先,需要修改PostgreSQL的主配置文件postgresql.conf,允许数据库监听所有IP的连接请求。 1.1 找到postgresql.conf文件…...

通义千问:让我的编程工作效率翻倍的秘密武器

在日益繁忙的工作环境中,选择合适的编程工具已成为提升开发者工作效率的关键。不同的工具能够帮助我们简化代码编写、自动化任务、提升调试速度,甚至让团队协作更加顺畅。在这篇博客中,我将分享一个让我工作效率翻倍的编程工具——通义千问大…...

2.Seata 1.5.2 集成Springcloud-alibaba

一.Seata-server搭建已完成前提下 详见 Seata-server搭建 二.Springcloud 项目集成Seata 项目整体测试业务逻辑是创建订单后(为了演示分布式事务,不做前置库存校验),再去扣减库存。库存不够的时候,创建的订单信息数…...

python 图像绘制问题: 使用turtle库绘制蟒蛇

turtle (海龟)库是turtle绘图体系的python实现。 1969年诞生,主要用于程序设计入门。 import turtle turtle.setup(650, 350, 200, 200) # 设置窗体(宽,高,窗体左上角x坐标,y坐标) turtl…...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端

目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

Nginx server_name 配置说明

Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档),如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下,风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

MySQL 8.0 事务全面讲解

以下是一个结合两次回答的 MySQL 8.0 事务全面讲解,涵盖了事务的核心概念、操作示例、失败回滚、隔离级别、事务性 DDL 和 XA 事务等内容,并修正了查看隔离级别的命令。 MySQL 8.0 事务全面讲解 一、事务的核心概念(ACID) 事务是…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...

《Docker》架构

文章目录 架构模式单机架构应用数据分离架构应用服务器集群架构读写分离/主从分离架构冷热分离架构垂直分库架构微服务架构容器编排架构什么是容器,docker,镜像,k8s 架构模式 单机架构 单机架构其实就是应用服务器和单机服务器都部署在同一…...

Spring AOP代理对象生成原理

代理对象生成的关键类是【AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator】,这个类继承了【BeanPostProcessor】是一个后置处理器 在bean对象生命周期中初始化时执行【org.springframework.beans.factory.config.BeanPostProcessor#postProcessAfterInitialization】方法时…...

拟合问题处理

在机器学习中,核心任务通常围绕模型训练和性能提升展开,但你提到的 “优化训练数据解决过拟合” 和 “提升泛化性能解决欠拟合” 需要结合更准确的概念进行梳理。以下是对机器学习核心任务的系统复习和修正: 一、机器学习的核心任务框架 机…...

从零手写Java版本的LSM Tree (一):LSM Tree 概述

🔥 推荐一个高质量的Java LSM Tree开源项目! https://github.com/brianxiadong/java-lsm-tree java-lsm-tree 是一个从零实现的Log-Structured Merge Tree,专为高并发写入场景设计。 核心亮点: ⚡ 极致性能:写入速度超…...

背包问题双雄:01 背包与完全背包详解(Java 实现)

一、背包问题概述 背包问题是动态规划领域的经典问题,其核心在于如何在有限容量的背包中选择物品,使得总价值最大化。根据物品选择规则的不同,主要分为两类: 01 背包:每件物品最多选 1 次(选或不选&#…...