# Python中列表排序的用法多维
## 引言
在Python编程中，列表是一种非常常见的数据结构，它可以存储多个元素，并且可以根据需要进行排序。列表排序是非常有用的，特别是在处理多维数据时。本文将向刚入行的小白介绍在Python中实现列表排序的方法和步骤。
## 列表排序的流程
首先，让我们来看一下列表排序的整个流程。下面的表格展示了实现列表排序的步骤。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-01-07 11:56:08
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文章目录1、什么是列表？2、list 创建3、list 查询操作4、list 增加操作5、list 删除操作6、list 修改操作7、list 特殊操作8、list 转换为其他数据结构示例 1、什么是列表？一个列表需要用中括号[ ]把里面的各种数据框起来，里面的每一个数据叫作“元素”。每个元素之间都要用英文逗号隔开。列表可是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。2、list 创建一维列表
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2023-08-20 22:05:09
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单行输入多个数据存放到一维列表#法一
a=list()
a=list(map(int,input().split())) #实现一行输入多个数据并存到列表中
print(a)
#法二 使用列表推导式
a=[int(i) for i in input().split()]
print(a)优点：一行输入不限个数的数但也不能规定输入个数了（实际也无所谓）缺点：这就不是通过for循环来给列表赋值
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2024-07-05 21:24:38
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在解决LeetCode “1288.删除重复区间”时，需要对N×2的input_list按照如下规则排序：- 对于input_list的元素u：先按照u[0]升序排列；u[0]相同的，按照u[1]降序排列解法：利用list的sort方法，为其设定多个key即可：intervals = [[1,4],[3,6],[2,8],[3,4]]
intervals.sort(key=lambda u:(u[
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2023-07-23 20:01:25
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排序算法在算法界是一个怎么样的存在？就好像在学术界中数学的地位，说直接用好像用不上，可是不会做起事情来总会捉襟见肘，左支右绌。找工作的时候，有的面试官甚至会让我们手写排序算法。既然排序算法如此重要，就让我们一起去夯实基础，切切实实得掌握它吧。前言先讲两个重要的概念。1.所谓稳定排序就是指数组中相等的元素在排序过后前后顺序不变。2.排序算法的平均复杂度是有下限的，为nlog(n)。所以大家不要再想着
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2023-10-16 22:21:15
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目录描述语法使用示例对列表进行排序指定权值逆序排序注意事项改变原列表顺序2. 列表元素类型不一致3. Python早些版本描述list.sort方法是Python的列表方法，用于对原列表进行排序。list.sort方法没有任何返回值。语法list.sort(key=function, reverse=boolean)名称说明备注list列表名称key=function列表元素权值参数可省略的参数。
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2023-05-29 22:11:42
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1：在python 中 列表中 有两个函数 sort() 和 sorted（） 两个函数均可以对多维列表排序 两者的区别是 sorded 排完序之后自动帮我们生成一个新的列表 而 sort 是在原有 列表上直接改变序列， ******** 如果直接用打印 或者用变量 去接值的话 会输出为None列表 [::-1] 是对原有列表进行反转 &nbs
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2023-05-28 11:50:27
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Python学习今日分享：Python今日学习内容：多维列表&元组&字典&序列解包 注意事项都在注解中：# 多维列表
# 二维列表
# 一维列表可以帮我们存储一维，线性的数据
# 二维列表可以帮助我们存储二维，表格的数据
a = [[10, 20, 30], [30, 40, 60]]
# 打印结果为：20
print(a[0][1])
for x in range(2)
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2023-08-01 22:37:39
171阅读
# Python3 多维列表排序指南
在实际的编程工作中，排序是一个常见而基础的任务。Python 提供了强大的内置排序功能，今天我们将一起学习如何对多维列表进行排序。这里所指的多维列表，通常是指列表中的元素本身也是列表。比如，`[[1, 2], [3, 1], [2, 3]]`。
## 整体流程概述
在开始之前，我们可以将整个过程分解为以下几个步骤。如下表所示：
| 步骤编号 | 步骤名
原创
2024-09-06 05:31:06
38阅读
list.remove方法在删除元素的时候往往会出现漏删或者索引越界的情况示例如下：漏删：lst=[9,25,12,36]
for i in lst:
if i>10:
lst.remove(i)
print(lst)
>>>[9, 12]那么为什么12被漏删了呢？其实原理很简单，如图：列表从下标为0开始遍历，遍历到25时，将25删除，返回一个新的列表：注意，原来的25对应
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2023-09-25 17:21:43
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第4章 NumPy基础：数组与向量化计算NumPy，是Numerical Python的简称，它是目前python数值计算中最为重要的基础包，具有三个显著的优点：它的设计对于含有大量数组的数据非常有效，对于内存的使用少，它可以针对全量数组进行复杂计算而不需要写python循环。4.1 NumPy ndarry：多维数组对象NumPy的核心特征之一就是N-维数组对象--ndarry，ndarry是p
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2023-09-03 15:28:06
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列表推导式（list comprehensions）场景1：将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并，组成新的二维列表。最简单的方法：新建列表，遍历原三维列表，判断一维数组是否为a，若为a，则将该元素append至新列表中。缺点：代码太繁琐，对于Python而言，执行速度会变慢很多。针对场景1，我们首先应该想到列表解析式来处理：lista = [item for item in array if
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2024-03-04 11:43:28
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Python列表-操作-切片-多维列表序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每一个元素都分配一个数字，它的位置，或索引，索引从0开始。Python有6个序列的内置类型，最常见的是列表和元组，序列可以进行的操作包括：索引，切片，加，乘，检查成员。 列表通过索引获取 列表[索引]定义一个空列表：list = []定义一个有5个元素的列表：list = [1, 2, 3, 4, 5]定义一个储存
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2023-07-11 12:16:23
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话不多说，直接上代码：# C风格生成任意维度的列表
def array(*d):
return [array(*d[1:]) for _ in range(d[0])] if d else 0效果如下：这样，我们不需要列表生成式也能快捷地生成多维数组。并且对于高维数组，更不需臃肿的多层列表生成式。这种麻烦的工作我们交给递归就好啦(*╹▽╹*)P.S. 解释一下原理。首先函数的形参是可变长参
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2023-06-12 17:02:14
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1.列表切片前面学习的是如何处理列表的所有数据元素。python还可以处理列表的部分元素，python称之为切片。1.1创建切片创建切片，可指定要使用的第一个数据元素的索引和最后一个数据元素的索引。与range函数一样，python在到达指定的第二个索引前面的数据元素后停止。比如要输出列表中的前三个元素，需要指定索引范围为0-3，这将分别输出索引为0、1、2的值。比如，要切片处理之前学员名单的列表
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2023-07-27 20:58:08
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1.修改形状序号形状及描述1.reshape 不改变数据的条件下修改形状2.flat 数组上的一维迭代器3.flatten 返回折叠为一维的数组副本4.ravel 返回连续的展开数组(1)numpy.reshape这个函数在不改变数据的条件下修改形状，它接受如下参数：numpy.reshape(arr, newshape, order')其中：
arr：要修
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2023-08-22 17:28:46
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列表在Python中，所有 非数字型变量 都支持以下特点：都是一个序列 sequence, 也可以理解为 容器取值 []遍历 for in计算长度、最大/最小值、比较、删除链接 + 和 重复 *切片列表的定义List (列表) 是Python 中使用 最频繁 的数据类型，与java中的数组类似专门用于存储 一串 信息列表用 [] 定义，数据之间用
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2023-08-18 12:11:27
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本文以Python3以上为学习基础。目录1、列表可以使用索引和切片。2、列表的连接3、可以改变列表的某一个元素。4、列表反转5、列表的一些基本操作。6、列表的函数7、多维列表list (列表) 是中括号之间的一列逗号分隔的值。这里tmp就是一个列表。列表中的元素不是固定统一一个类型。很明显列表里面有有int型，有字符串，还有布尔类型也就是（True、False）。1、列表可以使用索引和切
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2024-02-15 11:21:56
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在Python中，如果我们有一个多维列表，想要按照其中某一列的要素进行排序，可以使用内置函数`sorted()`结合`key`参数来实现。下面我将详细介绍这个过程，并附上代码示例。
首先，假设我们有一个包含多个列表的二维列表，每个列表代表一个数据项，其中每个列表有多个元素，我们想要按照第二列的元素进行排序。我们可以使用以下步骤：
1. 定义一个多维列表作为示例数据：
```python
da
原创
2024-05-15 07:09:49
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多维数组ndarray创建方式array()函数empty()函数zeros()函数ones()函数asarray()函数arange()函数linspace()函数logspace()函数random()函数ndarray对象属性shapendimitemsizesizedtype Numpy中定义的最终对象是称为ndarray的N维数组类型。它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问
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2023-06-22 22:26:56
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