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Error in user YAML: (<unknown>): found a tab character that violate indentation while scanning a plain scalar at line 3 column 3
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- oeasy Python 0119
- 这是 oeasy 系统化 Python 教程，从基础一步步讲，扎实、完整、不跳步。愿意花时间学，就能真正学会。
- 本教程同步发布在： 
	- 个人网站： `https://oeasy.org` 
	- 蓝桥云课： `https://www.lanqiao.cn/courses/3584` 
	- GitHub： `https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial` 
	- Gitee： `https://gitee.com/overmind1980/oeasypython` 
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多维列表排序_sorted_key_lambda

回忆

  • 配套视频
  • 上次 我们 了解了列表的 嵌套(embedded)
    • 列表项 也可以是 列表
    • 可以 一直 嵌套下去

图片描述

  • 数字 不只是 简单的数字

    • 在 结构 中的数字

  • 可以 在结构中 随机

    • 也可以 在结构中 排序 吗？

回忆排序

import random
lst = list(range(5))
print(lst)
random.shuffle(lst)
print(lst)
lst.sort()
print(lst)
  • 传统 排序

图片描述

继续

  • 构造列表
lst = [[1], [0]]
lst.sort()
lst
  • 真的排了

图片描述

  • 咋排的呢？？

官方手册

图片描述

Sequences compare lexicographically ...

  • lexicographically 怎么理解？

lexicographically

  • lexicographically
    • /ˌleksɪkəˈɡræfɪkli/
    • 字典序地
单词 中文
lexicon 词典
lexical 词汇的
lexicology 词汇学
lexicography 词典编纂
lexicographer 词典编纂者
lexicographical 字典序的
lexicographically 按字典序
  • lexico - 词典编纂
部分 含义 作用
lexico- 词、词汇 词根
-graph- 写、记录 词根
-y 名词后缀 表行为/学科
-ical 形容词后缀 ……的
-ly 副词后缀 ……地

翻译

Sequences compare lexicographically using comparison of corresponding elements.

序列的比较 字典序地进行

即依次对比 两者对应位置的 元素

[1, 0, 1] < [1, 1, 0]
  • 依次对比对应位置的元素
    • 先比较 第0个列表项
      • 相同
    • 再比较 第1个列表项
      • 不相同

图片描述

  • 什么结构 都能排序 吗？

准备

  • lst 有两个列表项
    1. 数字0
    2. 列表[1]
lst = [0, [1]]
lst.sort()
  • 能 排序 吗？

排序前提

  • 不能排序

图片描述

  • 排序的前提
    • 得能 先 比大小

先比大小

0 < [1]
  • 报同样的错
    • 列表型 和 整型
    • 不能 比大小

图片描述

  • 数值 很重要
    • 整体数据结构
    • 数据所在位置
    • 更重要！！！

数据结构

  • 数据结构 和 位置
    • 比具体的 数值 更重要
    • 结构不对
    • 没有 比都没法比
    • 更别说排序了

图片描述

  • 除了 list.sort方法 之外
    • 还有 什么 排序方法？

询问

  • 内建函数 sorted
    • 有什么区别 来着？🤔

图片描述

  • 不同之处
    • list.sort 改原列表
    • sorted 是 新建列表
  • 具体怎么排序？

代码

  • 二维列表
    1. 姓名
    2. 数学
    3. 语文
student_list = [
    ["张三", 85, 92],
    ["李四", 98, 89],
    ["王五", 76, 88],
    ["赵六", 90, 95],
    ["钱七", 82, 78]
]
  • 想 按照 数学排序

数学 成绩

图片描述

  • 数学成绩
    • 索引位置 为 1
shuxue = sorted(student_list, key=lambda x: x[1])
shuxue
  • 排序的关键key
    • 用的是 lambda

lambda x: x[1]

图片描述

  • 具体来说 什么是 lambda？

lambda表达式

  • lambda 是
    • 没有名字的临时函数
    • 匿名函数
lambda x: x[1]
  • 适合像 排序key 这种
    • 临时用一次的 简单逻辑场景

图片描述

  • 那 为什么叫做 lambda 呢？

lambda名字由来

  • 1930 年代
    • 由数学家阿隆佐・丘奇
    • 提出的一套数学逻辑系统
    • 核心是 “用匿名函数来表达计算逻辑”
      • λ 演算
      • Lambda Calculus

图片描述

λ 演算里

  • $$\lambda x.\ 2x^2 + 3x - 5$$
    • 本身就是公式
    • 不用 函数名

彻底聚焦 “做什么” > > 而不是 “叫什么”

  • 可以按照 语文成绩 排序吗？

照猫画虎

图片描述

  • 参考因素 修改为
    • 第2项 语文成绩
yuwen = sorted(student_list, key=lambda x: x[2])
yuwen
  • 效果

图片描述

  • 可以从 高到低吗？

reverse

help(sorted)
  • 查到参数

图片描述

  • 设置逆向
reverse=True
  • 从高到低

图片描述

  • 比较的原则是

reverse=True

  • 想按平均分排序

平均分

  • 平均分 = (数学 + 语文) / 2
    • key=lambda x: (x[1] + x[2])/2
average = sorted(student_list, key=lambda x: (x[1] + x[2])/2, reverse=True)

lambda x: (x[1] + x[2])/2

  • 可以 有不同权重吗？

权重

  • 按照 权重排序
    • 加权分 = 数学×0.6 + 语文×0.4
    • key=lambda x: x[1]*0.6 + x[2]*0.4
average = sorted(student_list, key=lambda x: x[1]*0.6 + x[2]*0.4, reverse=True)
  • 排序 的 核心 是 权重

反思

  • 今天的 生活
    • 已经离不开
    • 加权排序
      1. 购物
      2. 内容推荐

图片描述

  • 权重的配比 来自 lambda表达式
  • 可以 按姓名 排序 吗？

姓名排序

pip install pypinyin pypinyin[stroke]  # 安装拼音库+笔画扩展
  • 先安装类库
student_list = [
    ["张三", 85, 92],
    ["李四", 98, 89],
    ["王五", 76, 88],
    ["赵六", 90, 95],
    ["钱七", 82, 78]
]

# 按姓名拼音精准排序
try:
    from pypinyin import lazy_pinyin

    print("===== 方法2：按姓名拼音精准升序排序 =====")
    # 按姓名的拼音字符串排序
    sorted_by_name_pinyin = sorted(student_list, key=lambda x: ''.join(lazy_pinyin(x[0])))
    for student in sorted_by_name_pinyin:
        name, math, chinese = student
        print(f"姓名：{name}，数学：{math}，语文：{chinese}")
except ImportError:
    print("⚠️ 未安装pypinyin库，无法执行拼音精准排序！请先执行：pip install pypinyin")
print("-" * 60)
  • 这次的lambda表达式
    • 调用了 lazy_pinyin函数

图片描述

  • 还 可以 怎么排序？

按照 字符串长度 排序

  • 能 比大小
    • 就能 排序
# 模拟短信数据：[内容, 发送时间]
messages = [
    ["【验证码】6897，5分钟内有效", "2026-03-06 10:00"],  # 16字
    ["恭喜您获得XX平台优惠券，点击链接领取...（省略50字）", "2026-03-06 09:50"],  # 60字
    ["您的银行卡尾号1234入账500元", "2026-03-06 09:40"],  # 18字
    ["XX楼盘特价出售，首付20万起...（省略40字）", "2026-03-06 09:30"]  # 50字
]
# 按短信内容长度升序（有效短短信在前）
sorted_messages = sorted(messages, key=lambda x: len(x[0]))
print("按短信长度排序（有效短信优先）：")
for content, time in sorted_messages:
    print(f"[{time}] {content[:20]}... ({len(content)}字)")
  • 任务达成

图片描述

总结

  • 这次我们 了解了 多维列表排序
    • 默认是 直接比大小

图片描述

  • 可迭代对象students

    • 对于students中的 每次迭代的x
    • 可以按照 lambda表达式 排序

  • 多维列表 的 赋值

    • 有 什么特点 吗？？🤔

  • 下次再说 👋

  • 配套视频

  • 本文来自 oeasy Python 系统教程。
  • 想完整、扎实学 Python，
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