Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Python: суммировать значения в словаре на основе условия

У меня есть словарь, в котором есть Key:Values.

Значения являются целыми числами. Я хотел бы получить сумму значений на основе условия... скажем, все значения > 0 (т.е.).

Я пробовал несколько вариантов, но, к сожалению, ничего не работает.

python-3.x python
21.02.2013

Ответы:


1

Попробуйте использовать метод values для словаря (который возвращает генератор в Python 3.x), перебирая каждое значение и суммируя, если оно больше 0 (или любое другое условие):

In [1]: d = {'one': 1, 'two': 2, 'twenty': 20, 'negative 4': -4}

In [2]: sum(v for v in d.values() if v > 0)
Out[2]: 23
21.02.2013
  • Вау, это может быть лучший пример краткого объяснения на английском языке, которое я видел, которое отображается в выражение генератора настолько очевидным образом, что вам даже не нужно говорить, что вы делаете. Хотел бы я дать больше, чем +1. 22.02.2013
  • @abarnert Это настоящий комплимент от вас, спасибо :) 22.02.2013
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..