Python topk()函数求最大和最小值实例

什么是topk算法？

Topk算法求一个无序数组中前K大或者前K小的值，是大数据处理和数据分析的重要工具。当数据集较大，数据又是无序的时候，topk算法可以有效地挑选出最有代表性的数据。在Python中，可以使用topk()函数实现。

topk()函数的使用方法

语法

heapq.nlargest(n, iterable, key=None)
heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)

• n: 表示选出前n个元素
• iterable: 表示数据来源，可以为列表、元组、文件等可迭代的对象
• key: 表示筛选的规则，例如可以指定按照数值大小排序，返回元素的某一个属性等

求一个列表中的前K大或者前K小的值

import heapq

lst = [5, 6, 2, 1, 3, 9, 8, 4, 7]

# 求列表中前3大的值
largest = heapq.nlargest(3, lst)
print(largest)   # [9, 8, 7]

# 求列表中前3小的值
smallest = heapq.nsmallest(3, lst)
print(smallest)  # [1, 2, 3]

求一个字典中前K大或者前K小的值

import heapq

dct = {"a": 5, "b": 6, "c": 2, "d": 1, "e": 3, "f": 9, "g": 8, "h": 4, "i": 7}

# 求字典中前3大的值
largest = heapq.nlargest(3, dct, key=dct.get)
print(largest)   # ['f', 'g', 'i']

# 求字典中前3小的值
smallest = heapq.nsmallest(3, dct, key=dct.get)
print(smallest)  # ['d', 'c', 'h']

这里注意，字典对象中，统计前K大或K小的值，需要指定key函数，根据value进行排序。其他的用法和求列表中前K大或K小的值相同。

通过以上示例，相信你对如何使用Python中的topk()函数求最大和最小值有了更加深入的了解。