python字典多个k

python字典多个k相关知识

• python---字典

  #字典是key-value的数据类型，字典是无序的，没有下标（列表有下标），key必须是唯一的info = {    "stu001":"fengxiaoli",    "stu002":"cx",    "stu003":"wyc",    "stu004":"ljh",}###-----------------循环字典for i in info:              #推荐使用    print(i,info[i])for k,v in info.items():    #不推荐，因为它是先转化为列表在打印，数据量的时候数据会很慢 
• Python字典基本操作

  希望对你有帮助，陌生人字典的创建：phonebook = {'Alice':'2341','Beth':'9102','zdf':'1821355'}items = [('name','Gunmby'),('age',42)]d = dict(items)d = dict(name='Gumby',age=43)字典的操作取大小：len(d)d[k]=v ：赋值 or 添加值del d[k]：删除键值对k in d ：检查是否包含该键例把数据通过类似于JSON格式的方式存储起来，输入需要的信息就能查找到你要的值；我的名字是ZDF，我要查找的是电话号码，这样需要查的数据的键已经有了，通过这个键就可以在字典中取到相应的数据。people = {    'Alice':{        'phone':'2314',        'addr':'Foo drive 23'     },    'ZDF':{        'phone':'1821355',        'addr':'wenshan'   
• Python的流程控制 - for字典

  首先生成一个字典：In [17]: dic={}In [18]: dic.fromkeys('abcde',100)Out[18]: {'a': 100, 'b': 100, 'c': 100, 'd': 100, 'e': 100}利用for循环遍历字典的k值：In [21]: for k in dict1:   ....:     print(k)   ....:     acbed利用for循环遍历字典的 k 值，并打印出 k 值和 values 值：
• （Python基础教程之十八）Python字典交集–比较两个字典

  Python示例，用于查找2个或更多词典之间的常见项目，即字典相交项目。 1.使用“＆”运算符的字典交集 最简单的方法是查找键，值或项的交集，即 & 在两个字典之间使用运算符。 example.py a = { 'x' : 1, 'y' : 2, 'z' : 3 } b = { 'u' : 1, 'v' : 2, 'w' : 3, 'x' : 1, 'y': 2 } set( a.keys() ) & set( b.keys() ) # Output set(['y', 'x']) set( a.items() ) & set( b.items() ) # Output set([('y', 2), ('x', 1)]) 2.设置交集

python字典多个k相关课程

• 数据挖掘中的两大经典算法：K-Means聚类算法和决策树算法 本课程主要讲解数据挖掘中的两大经典算法：K-Means聚类和决策树算法，每个算法会通过理论讲解结合编程实战的形式让大家不仅了解算法的本质还学会算法的应用。

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python字典多个k相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 2. 最小 K 个数 来看一道常见的面试题，题目描述如下：设计一个算法，找出数组中最小的k个数。以任意顺序返回这k个数均可。示例：输入： arr = [1,3,5,7,2,4,6,8], k = 4输出： [1,2,3,4]Tips：0 <= len(arr) <= 100000；0 <= k <= min(100000, len(arr))；其实不用分治法，直接考虑快排之后选择前 k 个数即能通过题解。但是本题我们要换一种思路，使用分治法来解决该题。首先定义解决原问题的方法：def divide(arr, left, right, k): """ 找出arr[left:right+1]中的最小k个数并返回 """ pass终止条件很明显，我们要找数组中最小的 k 个数，如果数组长度为空或者长度小于 k，我们可以直接返回该数组：# 注意 left 和 right 用于限定数组# 终止条件if not k: return []# 终止条件if (right - left + 1) <= k: return arr[left: right + 1]分解列表和之前一样，都是对半分，mid = (left + right) // 2，那么数组会被划分为如下两个部分：arr[left:mid + 1] # 左半部分arr[mid + 1:right] # 右半部分对于的子问题的解为：# 得到左子列的最小k个数arr_left_k = divide(arr, left, mid, k)# 得到右子列的最小k个数arr_right_k = divide(arr, mid + 1, right, k)合并子结果，得到原问题的解首先定义方法：divide(nums, left, right, k)，该方法会找出列表 nums[left:right + 1] 中前最小的 k 个数。我们用分治法后，将列表分成两个子列：nums[left:mid + 1] 和 nums[mid + 1:right + 1]。这样方法 divide(nums, left, mid, k) 返回的结果是左子列中前 k 个最小值，方法 divide(nums, mid + 1, right, k) 返回的结果是右边子列中前 k 个最小值。此时我们知道，整个数组的前 k 个最小值必定在这 2k 个元素中。那么接下来的问题就是从这两 k 个值中找出最小的 k 个数即可，简单点的方式就是快排后取前 k 个。当问题规模 n 远大于 k 时，我们会发现排序所耗时间 O(klogk)O(klogk)O(klogk) 非常小，这样也决定了该分治算法的高效性。# 组成2k个数的列表arr_k = []for i in range(len(arr_left_k)): arr_k.append(arr_left_k[i]) arr_k.extend(arr_right_k)# 使用快排方法，取前k个数，即为结果，直接返回arr_k.sort()最后返回我们想要的前 k 个元素即可：return arr_k[:k]综合上述几点，我们得到了如下完整的 Python 实现：def smallestK(arr, k): def divide(arr, left, right, k): # 终止条件 if not k: return [] # 终止条件 if (right - left + 1) <= k: return arr[left: right + 1] # 分治法 mid = (left + right) // 2 # 得到左子列的最小k个数 arr_left_k = divide(arr, left, mid, k) # 得到右子列的最小k个数 arr_right_k = divide(arr, mid + 1, right, k) # 组成2k个数的列表 arr_k = [] for i in range(len(arr_left_k)): arr_k.append(arr_left_k[i]) arr_k.extend(arr_right_k) # 使用快排方法，取前k个数，即为结果，直接返回 arr_k.sort() return arr_k[:k] return divide(arr, 0, len(arr) - 1, k)最后提交测试，处于中上游水平。这道题目比较经典的做法是使用堆排序的方法，得到的最小 k 个数，大家可以课后使用堆排序的方法完成。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 2.3 多个 K 线图 由于 k 线图的数据项只能通过这种 4 位数组的格式定义，这会导致 k 线图与折线图、柱状图、散点图等其他直角坐标图表有些许不同：x、y 轴中必须有一条是类目轴，根据用户习惯，通常会选择 x 轴做类目轴；k 线图无法通过series.data 推断类目属性，所以类目轴必须通过 axis.data 项显式声明类目数据；k 线图的 series.data 与类目轴的 axis.data 根据数据出现的位置关联。当序列上只有一个 k 线图时，问题不大，但若要在同一坐标系上渲染多个 k 线图时，则需要对数据做一些额外的处理。比如，假设要展示下述四种蔬果的价格变化：[ { sku: '小台农芒果', data: [ ['2020-3-4', 9, 7, 14, 1], ['2020-3-6', 7, 3, 12, 1], ['2020-3-9', 3, 2, 8, 1], ['2020-3-12', 2, 1, 5, 1], ['2020-3-14', 1, 4, 6, 1], ['2020-3-16', 4, 7, 3, 1], ['2020-3-19', 7, 10, 3, 1], ['2020-3-21', 10, 12, 6, 1], ['2020-3-23', 12, 15, 5, 1], ['2020-3-25', 15, 13, 8, 1], ], }, { sku: '阿克苏苹果', data: [ ['2020-3-3', 6, 7, 13, 4], ['2020-3-6', 7, 5, 8, 3], ['2020-3-8', 5, 8, 11, 3], ['2020-3-9', 8, 11, 15, 2], ['2020-3-10', 11, 9, 13, 5], ['2020-3-11', 9, 12, 20, 2], ['2020-3-12', 12, 9, 16, 6], ['2020-3-15', 9, 11, 13, 6], ['2020-3-17', 11, 14, 19, 8], ['2020-3-19', 14, 17, 21, 11], ], }, { sku: '海南西州蜜瓜', data: [ ['2020-3-1', 16, 17, 23, 11], ['2020-3-2', 17, 15, 24, 10], ['2020-3-4', 15, 12, 20, 6], ['2020-3-7', 12, 9, 16, 3], ['2020-3-9', 9, 6, 12, 1], ['2020-3-12', 6, 3, 8, 1], ['2020-3-14', 3, 0, 5, 1], ['2020-3-17', 0, 2, 6, 1], ['2020-3-19', 2, 5, 8, 1], ['2020-3-21', 5, 8, 11, 1], ], }, { sku: '泰国椰青', data: [ ['2020-3-2', 18, 21, 22, 14], ['2020-3-3', 21, 19, 28, 13], ['2020-3-4', 19, 22, 27, 17], ['2020-3-6', 22, 21, 27, 17], ['2020-3-7', 21, 22, 24, 13], ['2020-3-9', 22, 21, 26, 16], ['2020-3-11', 21, 19, 23, 12], ['2020-3-13', 19, 21, 25, 15], ['2020-3-16', 21, 22, 23, 15], ['2020-3-18', 22, 20, 29, 19], ], },];注意，四个系列的统计时间不同，由于 k 线图无法自动推算类目轴的类别数据，所以第一步需要收集所有类目值：function retriveDates(series) { const categories = []; const len = series.length; for (let i = 0; i < len; i++) { // 找出尚未收集的时间值 const dates = series[i].data .map(([date]) => date) .filter((date) => categories.findIndex((cat) => cat === date) < 0); // 批量插入 categories.splice(categories.length, 0, ...dates); } return categories;}第二步，需要根据应用场景对收集到的类目值进行排序，本例中为简便起见，将借助 moment 库进行时间排序：function sort(categories) { const format = 'YYYY-MM-DD'; return categories.sort((d1, d2) => moment(d1, format) - moment(d2, format));}第三步，有了类目数据之后，还需要整理系列数据的顺序，使得数据与其对应的类目能够一一对应：function reschedule(series, categories) { return series.map(({ sku, data }) => { return { name: sku, data: categories.map((cat) => { const index = data.findIndex((c) => c === cat); return index >= 0 ? data[index].slice(1) : null; }), }; });}经过上述步骤就可以得到所有类目值及调整后的系列数据，完整代码：1375示例效果：

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