Курс Python → Сортировка данных с лямбда-функциями
Лямбда-функции в Python — это анонимные функции, которые могут быть определены без имени с помощью ключевого слова lambda. Они обычно используются в ситуациях, когда нужно передать простую функцию в качестве аргумента в другую функцию. Одной из таких ситуаций является сортировка последовательности данных.
Первый допустимый вариант использования лямбда-функций для сортировки данных — это сортировка последовательности данных при помощи встроенной функции sorted(). В отличие от метода sort(), который сортирует объекты в списке на месте, функция sorted() создает новый отсортированный список и возвращает его. Лямбда-функция может быть передана в качестве ключа сортировки для определения критерия сортировки.
Пример использования лямбда-функции для сортировки списка чисел по возрастанию:
numbers = [5, 2, 8, 1, 3] sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: x) print(sorted_numbers)
Этот код создает новый список sorted_numbers, который содержит элементы из списка numbers, отсортированные по возрастанию. Лямбда-функция lambda x: x просто возвращает значение элемента списка, поэтому список сортируется по возрастанию чисел.
Лямбда-функции в Python могут быть мощным инструментом для работы с данными и упрощения кода. Они позволяют определить функцию в одной строке без необходимости использования ключевого слова def. Использование лямбда-функций для сортировки данных позволяет легко определить критерии сортировки и управлять порядком элементов в последовательности.
Другие уроки курса "Python"
- Определение объема памяти объекта
- Основы слова
- Логирование с Logzero
- Установка Python — Простое руководство
- Функции в Python: создание и вызов
- Аннотации типов в Python
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Зарезервированные слова в Python
- Срез списка в Python
- Метод ne для сравнения объектов
- Метод enumerate() в Python
- Атрибуты класса и экземпляра
- Python Метод Union Множеств
- Многострочные комментарии в Python
- Удаление элементов из списка в Python
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Работа с *args и **kwargs в Python
- Оформление кода на Python
- Исключение NotImplementedError
- Переопределение метода sub
- Обрезка изображения с Pillow
- Работа с файлами в Python
- Сложение матриц в NumPy
- Модуль xkcd: загрузка комиксов
- Конкатенация списков в Python
- Создание и удаление объектов
- Генерация случайных данных в NumPy
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Атрибуты класса и экземпляра
- Логические операторы в Python
- Многоточие в Python
- Метод rename() для переименования файлов и каталогов
- Преобразование символов в нижний регистр
- Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
- Codecademy в Telegram
- Изменения в обработке логических значений
- Таймер обратного отсчета
- Хэш-функции и метод цепочек
- Операции с комплексными числами
- Мощь вложенных функций в Python
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Создание обратного итератора
- Работа с географическими данными.
- Манипуляция формой массива в Numpy
- Работа с комплексными числами
