Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

создать упорядоченный dict из понимания списка?

Вот понимание списка:

L = [{k: d[k](v) for (k, v) in l.iteritems()} for l in L]

куда

  • L — это список упорядоченных словарей (т.е. объектов collections.OrderedDict), где словари имеют одинаковый набор ключей.

  • d — еще один упорядоченный словарь, который также имеет тот же набор ключей, что и предыдущие упорядоченные словари.

  • Для каждого key функция d[key] может применяться к L[i][key], т.е. d[key](L[i][key]).

Все данные словари являются упорядоченными словарями и имеют одинаковый порядок в своих ключах.

Но код создаст неупорядоченный словарь. Как я могу создать упорядоченный словарь в том же ключевом порядке, что и заданные упорядоченные словари?

python python-2.7 dictionary
19.03.2015

Ответы:


1

collections.OrderedDict — это не что иное, как словарь, который запоминает порядок включения в него элементов. Таким образом, вы можете создать его с помощью своего конструктора, подобного этому

[OrderedDict((k, d[k](v)) for (k, v) in l.iteritems()) for l in L]
19.03.2015
  • Почему dict не заказан? from collections import OrderedDict dict1 = OrderedDict({x: x**5 for x in (1, 5, 10)}).__class__ ord_dict = OrderedDict({x: x**5 for x in (1, 5, 10)}) print(ord_dict) # OrderedDict([(1, 1), (10, 100000), (5, 3125)]) 04.01.2019
  • @RohitDhankar В вашем случае вы уже создали словарь. Данные уже неупорядочены в памяти. OrderedDict не имеет ничего общего с неожиданным порядком здесь. 14.01.2019

    • 2

    Словарь Python, в отличие от словаря C++, неупорядочен, потому что он использует хэш для своих ключей. В качестве альтернативы можно было бы использовать упорядоченную специализацию словаря Python под названием collections.OrdredDict.

    Это превратит вашу декларацию в

    from collections import OrderedDict
L = [OrderedDict((k, d[k](v)) for (k, v) in l.iteritems()) for l in L]
    19.03.2015
    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..