--- title: Itertools之groupby的使用 tags: - groupby - Itertools - Python id: '119' categories: - - Python练习 date: 2020-05-06 16:36:31 --- ``` ''' 随机生成一批学生的学号(6位整数)和成绩[0,100],完成: 按成绩升序排列; 统计各区间[0,60),[60,70),[70,80),[80,90),[90,100]的人数; 列出各区间的名单(按学号降序)。 参考结果如下页: 名单和成绩已生成完毕。 按成绩排序: 79017128 34497263 38093966 89848868 60695168 60591873 43285580 29561281 27561393 459370100 各个区间的人数: 0-60:1人 60-70:4人 70-80:1人 80-90:2人 90-100:2人 各个区间的名单: 0-60:790171 60-70:898488 606951 380939 344972 70-80:605918 80-90:432855 295612 90-100:459370 275613 ''' from random import randint from itertools import groupby students = {randint(100000,999999):randint(0,100) for i in range(randint(10,20))} #生成[10,20]个学生及其成绩,字典可以防止sId重复,因此学生数可能少于10 print('名单和成绩已生成完毕。') print('\n按成绩排序:') sl = sorted(students.items(),key = lambda x:x[1])#按成绩排序(sorted list) print(*[f'{sId}{scores}' for sId,scores in sl], sep='\n') gs = list(range(60, 100, 10))#分组标准 (grouping standards) dgs = [f'{start}-{end}' for start,end in zip([0]+gs, gs+[100])] #生成分组标准的描述 (description of grouping standards ) = ['0-60', '60-70', '70-80', '80-90', '90-100'] g = [(dgs[i],list(v)) for i,v in groupby(sl, lambda x: sum(x[1] >= st for st in gs))] assert sum(len(sg) for d,sg in g) == len(students)#调试用 print('\n各个区间的人数:') print(*[f'{d}:{len(sg)}人' for d,sg in g], sep='\n') ```