[x for x in data if x >= 0] #列表解析
filter(lambda x: x >= 0, data) #filter解析
from random import randint
randint?
randint? :列印函式資訊
l = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
[x for x in l if x >= 0] #篩選資料
執行結果:[5, 9, 10]
g = filter(lambda x: x >= 0, l)
next(g)
執行結果:5
python2.7:filter直接返回列表;python3:返回生成器物件,生成器物件是一次性的
g = filter(lambda x: x >= 0, l) #篩選資料
list(g)
執行結果:[5, 9, 10]
一般使用列表解析,filter相對慢
d =
#篩選資料
執行結果:
#使用filter
g = filter(lambda item: item[1] >= 90, d.items()) #篩選資料
list(g)
執行結果:[('student2', 94),
('student9', 99),
('student15', 95),
('student16', 92),
('student18', 97),
('student20', 96)]
g = filter(lambda item: item[1] >= 90, d.items()) #篩選資料
dict(g)
執行結果:
s =
s
執行結果:
#篩選資料
執行結果:
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