Python中最大最小赋值小技巧(分享)

码代码时，有时候需要根据比较大小分别赋值：

import random
seq = [random.randint(0, 1000) for _ in range(100)]
#方法1：
xmax, xmin = max(seq), min(seq)
#方法2：
xmax, *_, xmin = sorted(seq)

从上面这个来看，看不出来方法2的优势来，不过我们常用的是比较两个数的大小，并选取：

dx, dy = random.sample(seq, 2)
#方法1：
dx, dy = min(dx, dy), max(dx, dy)
#方法2：
dx, dy = sorted((dx, dy))

还是可以少敲几个字母的~

以上这篇Python中最大最小赋值小技巧(分享)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python赋值操作方法分享

    一.序列赋值: x,y,z = 1,2,3 我们可以看作:x = 1,y = 2,z = 3 二.链接赋值: x = y = 1print id(x)print id(y) 大家可以看下,2个执行的结果是一样的.说明变量x和y都是存储了整数对象1的引用地址. 三.增量赋值. 比如x = x + 1 我们可以改成x+=1 掌握上面的3点,相信你对赋值操作有一个很好的了解了.

  • 整理Python中的赋值运算符

    整理Python中的赋值运算符

    下表列出了所有Python语言支持的赋值运算符.假设变量a持有10和变量b持有20,则: 例如: 试试下面的例子就明白了所有在Python编程语言可供选择的赋值运算符: #!/usr/bin/python a = 21 b = 10 c = 0 c = a + b print "Line 1 - Value of c is ", c c += a print "Line 2 - Value of c is ", c c *= a print "Line 3

  • python实现同时给多个变量赋值的方法

    本文实例讲述了python实现同时给多个变量赋值的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中可以同时给多个变量赋值,下面列举了三种方法 # Assign values directly a, b = 0, 1 assert a == 0 assert b == 1 # Assign values from a list (r,g,b) = ["Red","Green","Blue"] assert r == "Red&q

  • Python中最大最小赋值小技巧(分享)

    码代码时,有时候需要根据比较大小分别赋值: import random seq = [random.randint(0, 1000) for _ in range(100)] #方法1: xmax, xmin = max(seq), min(seq) #方法2: xmax, *_, xmin = sorted(seq) 从上面这个来看,看不出来方法2的优势来,不过我们常用的是比较两个数的大小,并选取: dx, dy = random.sample(seq, 2) #方法1: dx, dy = m

  • Python中Collection的使用小技巧

    本文所述实例来自独立软件开发者 Alex Marandon,在他的博客中曾介绍了数个关于 Python Collection 的实用小技巧,在此与大家分享.供大家学习借鉴之用.具体如下: 1.判断一个 list 是否为空 传统的方式: if len(mylist): # Do something with my list else: # The list is empty 由于一个空 list 本身等同于 False,所以可以直接: if mylist: # Do something with

  • Python同步方法变为异步方法的小技巧分享

    Python同步方法变为异步方法的小技巧分享

    目录 背景 怎么做? Asyncer awaitable aioify 总结 背景 在我们平时的FastApi工作中,经常会用到一些异步的操作,为了保持一致,我们一般会编写配套的异步代码. 但如果我们提供了类似jmeter BeanShell的可执行代码的功能给用户,那用户还能给你编写异步代码吗?那显然是不可能的事情. 还有一种情况,当我们引入第三方包,比如一些oss的库,里面天然是同步方法,有内置的requests请求,你想不阻塞整个fastapi服务,也是需要将他们异步化的. 怎么做? 这块

  • 使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧分享

    (1) 问题描述:为了更好地展示数据,Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势,但是具体到python中,该如何导出数据到Excel呢?如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢? 本文主要解决以上两个问题. (2)具体步骤如下: 1.第一步,安装openpyxl, 使用pip install openpyxl即可,但是在windows下安装的是2.2.6版本,但是centos自动安装的是4.1版本,(多谢海哥的提醒). 写的代码在windows下运行没问题,但centos上却报错了,说是e

  • Python中使用filter过滤列表的一个小技巧分享

    有的时候使用dir(Module),可以查看里面的方法,但是模块自带的属性"__"开头的也会显示,如下: >>> import random >>> dir(random) ['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', 'WichmannHill', '_Buil tinMethodType', '_M

  • 分享python数据统计的一些小技巧

    最近在用python做数据统计,这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧,希望能帮助在做这方面时的一些童鞋.有些技巧是很平常的用法,平时我们没有注意,但是在特定场景,这些小方法还是能带来很大的帮助. 1.在字典中将键映射到多个值上面 {'b': [4, 5, 6], 'a': [1, 2, 3]} 有时候我们在统计相同key值的时候,希望把所有相同key的条目添加到以key为键的一个字典中,然后再进行各种操作,这时候我们就可以使用下面的代码进行操作: from collections im

  • 关于Python形参打包与解包小技巧分享

    Python中的函数调用与c++不同的是将this指针直接作为self当作第一个形参进行处理,从而将静态函数与实例方法的调用形式统一了起来.在实际编程过程中,可以通过传递函数的地址.函数的形参的方式将所有函数(包括静态函数.类实例函数)的调用用统一的方式表达出来,方便统一接口和抽象. 待传递的2个函数如下: class Operation: @staticmethod def close_buy(): """ :return: """ print

  • 关于JavaScript中JSON的5个小技巧分享

    目录 1.格式化 2.隐藏字符串化数据中的某些属性 3.使用toJSON创建自定义输出格式 4.恢复数据 5.使用revivers隐藏数据 1. 格式化 默认的字符串化器还会缩小 JSON,看起来很难看 const user = { name: 'John', age: 30, isAdmin: true, friends: ['Bob', 'Jane'], address: { city: 'New York', country: 'USA' } }; console.log(JSON.str

  • Python中实现变量赋值传递时的引用和拷贝方法

    iamlaosong文 曾经看到这样一个问题,一个字典中的元素是列表,将这个列表元素赋值给一个变量,然后修改这个列表中元素的值,结果发现,字典中那个列表也同样修改了. 那个问题如下: dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2} x = dict['a'] for i in range(5): x[i] = 0 print(dict['a']) 程序运行结果如下: [0, 0, 0, 0, 0] 这儿涉及到Python赋值到底是引用还是拷贝一份的问题,即赋值时是传值还是传址.上面

  • python中的数组赋值与拷贝的区别详解

    具体的注解我已经写在了程序里面:通俗的解释了python里面的浅拷贝与深拷贝的不同,请看程序. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import copy as cp import matplotlib.pyplot as plt import time import math fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(241) # 定义一个多维数组 x = np.array([[1, 2, 3], [4,

随机推荐